Ardino S

Inspiration

Ne abbiamo discusso a lungo, anche con amici che hanno pannelli fotovoltaici a casa, che ci hanno parlato dei principali problemi che hanno affrontato

What it does

Diagnostica problemi che causano inefficienze o disfunzioni nei pannelli fotovoltaici utilizzando vari sensori e computer vision e li sistema tramite meccanismi già esistenti sul mercato (sprinkler). Pubblica una dashboard web e notifiche telegram per tenere sempre aggiornato l'utente sullo stato del suo impianto. Utilizza dati meteo per evitare di eseguire riparazioni in condizioni avverse

How we built it

Abbiamo usato un arduino uno q insieme a una telecamera ottica (del telefonino a causa della mancanza di una telecamera alternativa), solidworks per la meccanica, Arduino app lab per lo sviluppo, kiro e claude per assistenza. Abbiamo effettuato varie misure con pannelli sporchi e puliti per valutarne l'efficienza e calibrare il dispositivo.

Challenges we ran into

Non avevamo a disposizione una telecamera ottica e una termica quindi abbiamo dovuto sviluppare un modello di machine learning e computer vision ad-hoc che sfruttasse il feed della telecamera del cellulare.

Accomplishments that we're proud of

Nonostsante le sfide incontrate siamo riusciti a validare il modello ml locale, ad azionare il servo che permette la locomozione e ricevere notifiche su telegram.

What we learned

Sviluppo in tempi brevi, computer vision, machine learning, git, modellazione CAD per la stampa 3d

What's next for Ardino S

Potremmo continuare il progetto con una futura start-up nel mondo del privato o del business

Built With

• arduino