Arduino, ESP32, Raspberry Pi – DIY wyświetlanie przebiegu temperatury w czasie

Pytanie

czy są opracowania DIY pozwalające wyświetlać przebieg temperatury w funkcji czasu?

Odpowiedź Sztucznej Inteligencji

Bezpośrednia odpowiedź na pytanie

• Tak – istnieje bardzo szeroki wachlarz projektów DIY, które pozwalają mierzyć temperaturę i wyświetlać jej przebieg w funkcji czasu, od prostych układów z Arduino i wyświetlaczem OLED, po zaawansowane systemy IoT z ESP32, Raspberry Pi, bazą danych i interfejsem webowym.
• Kluczowe elementy: czujnik temperatury, mikrokontroler/SBC, moduł odmierzania czasu (RTC lub zegar systemowy), mechanizm zapisu danych (RAM, SD, chmura) i warstwa wizualizacji (wyświetlacz graficzny, aplikacja webowa, Grafana itp.).

Szczegółowa analiza problemu

1. Bloki funkcjonalne

1. Czujnik temperatury

   • Cyfrowe 1-Wire: DS18B20 (±0,5 °C).
   • Cyfrowe I²C/SPI: BME280/BMP280, SHT40/45, MCP9808 (±0,25 °C).
   • Analogowe: LM35, TMP36.
   • Przemysłowe: PT100/1000 z układem MAX31865.

2. Mikrokontroler / komputer jednopłytkowy

   • Arduino (UNO/Nano/Pro Mini) – najprostsze.
   • ESP8266/ESP32 – wbudowane Wi-Fi/BLE; idealne do interfejsu webowego.
   • Raspberry Pi Pico W – MicroPython + Wi-Fi; bardzo niski koszt.
   • Raspberry Pi 4/Zero – gdy potrzeba pełnego OS, bazy danych, Grafany.

3. Oś czasu

   • Funkcja millis() (krótkie logowanie).
   • Moduł RTC (DS3231) – trwały znacznik czasu po zaniku zasilania.
   • Systemowy czas Raspberry Pi lub synchronizacja NTP.

4. Pamięć / rejestracja

   • Bufor pierścieniowy w RAM (ostatnie minuty/godziny).
   • Karta µSD (CSV) – logowanie tygodni / miesięcy.
   • NoSQL/SQL (InfluxDB, SQLite) na Raspberry Pi.
   • Chmura IoT (ThingSpeak, Blynk, MQTT+Grafana Cloud).

5. Warstwa wizualizacji

   • OLED SSD1306/SH1106 128×64 – prosty wykres liniowy.
   • TFT ILI9341 / ST7789 240×320 – kolorowy wykres z siatką, touch-UI.
   • Serial Plotter (Arduino IDE) / Python-matplotlib – szybki prototyp.
   • Strona WWW (ESP32 + Chart.js/WebSockets) – dostęp z każdego urządzenia.
   • Grafana/InfluxDB – profesjonalny panel (dashboard) z przebiegiem i alarmami.

2. Typowe architektury

3. Algorytm (przykład: Arduino + OLED)

1. Inicjalizacja bibliotek OneWire, DallasTemperature, Adafruit_SSD1306.
2. Co ∆t (sugerowane 1–10 s): odczyt temperatury.
3. Dopisanie wartości do bufora (float temp[128], wskaźnik cykliczny).
4. Przeskalowanie do wysokości ekranu:
   \[
   y = \frac{T_{\text{max}} - Ti}{T{\text{max}}-T_{\text{min}}}\times 63
   \]
5. Rysowanie osi, siatki i łączonych punktów (drawLine).
6. Aktualizacja ekranu (display.display()).

Aktualne informacje i trendy

• Nowe precyzyjne czujniki SHT45 (±0,1 °C, I²C) i ADT7410 (16-bit, ±0,2 °C).
• Platformy no-code (Edge Impulse, WipperSnapper) pozwalają konfigurować logowanie bez pisania kodu.
• Zdalne dashboardy oparte na Grafana Cloud czy ThingsBoard zastępują własne serwery.
• ESP-Now/LoRaWAN stosowane do przesyłu danych z czujników rozproszonych.
• ROS/Edge-AI: w przemysłowych systemach dodaje się detekcję anomalii temperaturowych lokalnie na ESP32-S3.

Wspierające wyjaśnienia i detale

• Kalibracja: DS18B20 pozwala na software’ową korekcję offsetu; PT100 wymaga rezystorów wzorcowych klasy 0,1 %.
• Pobór mocy: ESP32 w deep-sleep ~10 µA; przy logowaniu co 5 min urządzenie bateryjne pracuje miesiącami.
• Interferencje: przy analogowych LM35 prowadzić przewód ekranowany, dodać filtr RC 100 Ω + 100 nF.
• Buforowanie danych: dla wyświetlacza 128 px szerokości przy próbkowaniu co 5 s uzyskujemy ~11 min historii; dla dłuższych okresów rysujemy co-n-ty punkt lub skalujemy czas.

Aspekty etyczne i prawne

• HACCP/GHP – w gastronomii loger temperatur musi mieć kalibrację potwierdzoną wzorcem.
• Jeśli dane są wysyłane do chmury, należy spełnić wymagania RODO (identyfikowalne dane lokalizacji/obiekty firmowe).
• W zastosowaniach medycznych (np. transport szczepionek) wymagane są rejestratory spełniające normę EN 12830.
• Bezpieczeństwo IoT: szyfrowanie TLS/MQTT S, hasła WPA2; w ESP32 aktywować flash-encryption.

Praktyczne wskazówki

1. DS18B20: zawsze stosuj rezystor 4 k7 Ω pull-up do Vcc.
2. Przy wielu czujnikach używaj unikalnych adresów i parasite-power tylko w kablu do 2 m.
3. Bufor SD ≥ 8 GB formatuj FAT32, loguj w CSV (timestamp;temp).
4. W ESP32 utwórz stronę HTML z Chart.js, a dane dostarczaj przez WebSocket co 5 s – eliminuje odświeżanie strony.
5. Na Raspberry Pi użyj Telegraf → InfluxDB → Grafana, skrypt Pythona wrzuca metryki po HTTP.
6. Zasilanie bateryjne: step-up 3,3 V + super-cap 0,1 F zabezpiecza ESP32 przy wysyłce Wi-Fi.

Ewentualne zastrzeżenia lub uwagi dodatkowe

• Dryft czujników: DS18B20 może odchylać się o ~0,2 °C rocznie; przy wymaganiach metrologicznych zalecana ponowna kalibracja.
• Wi-Fi w metalowych komorach (chłodnie) tłumi sygnał; lepsze LoRa 868 MHz.
• Małe wyświetlacze TFT wymagają 40–100 mA; przy zasilaniu bateryjnym stosuj OLED albo e-Ink.

Sugestie dalszych badań

• Integracja z Home Assistant i automatyczne powiadomienia (Webhook → Telegram).
• Dodanie algorytmów predykcyjnych (LSTM) na Raspberry Pi do prognozowania trendu temperatury.
• Zastosowanie czujników termoparowych typu K z MAX31856 dla zakresu > 200 °C.
• Analiza jednoczesna temperatury, wilgotności i VOC (Sensirion SGP30) – kompletna stacja środowiskowa.

Krótkie podsumowanie

Istnieje całe spektrum projektów DIY – od kilkuzłotowego Arduino Nano z OLED-em, przez ESP32 z web-dashboardem, po Raspberry Pi z bazą danych i Grafaną – pozwalających rejestrować i wyświetlać przebieg temperatury w czasie. Wybór platformy zależy od:

1. wymaganej dokładności, 2) długości rejestracji, 3) sposobu prezentacji danych i 4) budżetu.
   Dzięki bogatej społeczności, gotowym bibliotekom i tutorialom (Instructables, Arduino Project Hub, GitHub) uruchomienie takiego systemu jest w zasięgu nawet początkującego elektronika, a skalowanie do aplikacji pół-profesjonalnych wymaga jedynie rozbudowy o rejestrację, sieć i zabezpieczenia.