咖啡烘焙度红外分析仪

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发布时间: 2025-06-10 18:44:49 | 阅读数 0收藏数 0评论数 0
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本文介绍了一款基于AS7263近红外光谱传感器的咖啡烘焙度分析仪,通过测量咖啡豆在610-860 nm波长范围内的反射率,评估烘焙程度并实现蓝牙数据传输。项目包含硬件组装、传感器校准及代码开发,利用卤素灯泡作为光源,结合固态继电器与Qwiic扩展板构建低成本解决方案。
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材料清单

  1. SparkFun Qwiic扩展板(链接)
  2. SparkFun Qwiic连接器(链接)
  3. SparkFun AS7263 NIR光谱传感器(链接)
  4. 4个5V 0.06A VCC 6150灯泡(卤素灯泡,链接)
  5. 2个瞬动按钮
  6. 2个10kΩ电阻
  7. 直流电源插座(Female DC Barrel Jack)(链接)
  8. HC-05蓝牙模块(链接)
  9. 电源开关
  10. 固态继电器(AD-SSR6M12-DC-200D)(链接)
  11. 1/2英寸PVC盖
  12. 1/2英寸×1/2英寸×3/4英寸PVC三通
  13. 工艺盒(Craft Box)(Hobby Lobby)
  14. Arduino Uno
  15. 取样器(Tryer)
  16. 5V 2A电源适配器(链接)
  17. 标准A-B USB数据线(编程用)

材料说明

  1. VCC 6150灯泡:选择卤素灯泡而非AS7263模块自带的LED,因其红外输出更强。卤素灯泡由5V 2A电源供电,并通过Arduino控制继电器。尽管AS7263模块提供辅助光源的供电和控制引脚,但其电压和电流不足以驱动卤素灯泡。
  2. SparkFun Qwiic扩展板:通过Qwiic连接器轻松连接AS7263传感器,并提供3.3V逻辑电平转换和大尺寸原型区。
  3. 固态继电器:因其快速且静音的切换能力被选用,但成本较高。若使用普通继电器,需修改代码以降低采样和校准速度。
  4. PVC尺寸:根据现有取样器直径选择,若更换取样器需调整尺寸。
  5. HC-05蓝牙模块:通过教程(链接)将波特率从9600调整为115200,以匹配AS7263的波特率。
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电路图

  1. S1:电源开关
  2. SSR1:固态继电器
  3. B1:采样按钮
  4. B2:校准按钮
  5. R1, R2:10kΩ电阻
  6. L1-L4:卤素灯泡
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安装卤素灯泡至AS7263

  1. 3D打印安装环(STL文件见附件)固定灯泡于传感器周围,灯泡并联连接,使用热胶固定导线以防接触。液态橡胶绝缘可替代热胶。
STL
FSGX6G4JOONL9QS.stl
24.69KB
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组装取样器端口

  1. 在PVC盖后部钻孔安装瞬动按钮,截断PVC三通的3/4英寸侧并用扎带固定传感器至取样器端口。根据取样器尺寸调整三通长度,并在端口侧开槽以对齐样本与传感器。
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固态继电器与电源开关布线

  1. 灯泡串联至固态继电器和直流电源插座。
  2. Qwiic扩展板的Vin连接至电源插座,通过电源开关供电。
  3. 扩展板地线连接至电源插座地线。
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校准按钮布线

  1. 校准按钮连接至电源、数字引脚2和地线(通过电阻)。
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采样按钮布线

  1. 采样按钮连接至电源、数字引脚3和地线(通过电阻)。
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固态继电器输入端布线

  1. 输入端连接至数字引脚5和地线。
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蓝牙模块布线

  1. 按电路图连接:
  2. VCC → 5V
  3. RXD → 数字引脚11
  4. TXD → 数字引脚10
  5. GND → GND
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代码上传

  1. 使用编程电缆将代码上传至Arduino Uno。
  2. 参考SparkFun提供的AS726x启动指南(链接)。
  3. 警告:测试时确保Arduino仅通过5V电源供电或编程电缆供电,否则可能导致损坏。
INO
F3BNQXQJOONLKW0.ino
8.76KB
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通过蓝牙显示结果

  1. 从Google Play Store下载“Bluetooth Electronics”应用(keuwlsoft开发),将DegreeOfRoastInfraRedAnalyzer.kwl文件保存至设备内部存储的keulsoft文件夹。
  2. 在应用中加载文件,连接至HC-05蓝牙模块并运行。
KWL
FWP1YLUJOONLN9F.kwl
7.21KB
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结论

  1. 波长图例
  2. R:610 nm
  3. S:680 nm
  4. T:730 nm
  5. U:760 nm
  6. V:810 nm
  7. W:860 nm
  8. AS7263近红外传感器测量了生豆及浅焙、中焙、深焙咖啡豆在6个波长下的反射率。结果显示,随着烘焙程度加深,所有波长的红外反射率均下降,其中860 nm波长的反射率变化最大。该系统为咖啡豆烘焙度的离线测量提供了快速且易用的解决方案,通过传感器数据可帮助烘焙商实现重复性烘焙并减少人为误差。未来需进一步将红外数据与行业标准关联。
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