เครื่องวัดอัตราไหลของน้ำด้วย Arduino และ YF-S201 Hall Effect Water Flow Meter Sensor
Hall effect คือ ค่าความต่างศักย์ ( Voltage difference ) ( Hall Voltage ) ระหว่างสองฝั่งของตัวนำทางไฟฟ้า ( Electrical Conductor ) ที่กระแสไฟฟ้าวิ่งผ่าน โดยในขณะที่กระแสไฟฟ้าวิ่งผ่าน จะมีสนามแม่เหล็กตั้งฉากกับกระแสไฟฟ้า โดยปรากฎการณ์นี้ค้นพบโดย Edwin Hall ในปี คศ. 1879
ภาพจาก https://howtomechatronics.com/
หลักการทำงานของ YF-S201 มีหลักการทำงานดังต่อไปนี้
เมื่อ rotor หมุน ด้วยจำนวนรอบต่อนาที ( RPM , rounds per minute ) แปรผันตรงกับความเร็วของการไหลของน้ำ เมื่อ rotate หมุนก็จะเกิด pulse wave ขึ้น โดยความถี่ของ pulse wave แปรผันตรงกับความเร็วของการไหลของน้ำ
ตัวอย่างวงจรของการใช้ Hall Effect Sensor กับ Arduino
Project นี้สามารถนำไปใช้ในการตรวจสอบการไหลของน้ำ ในสวน/ไร่ ได้ หากน้ำในท่อส่งน้ำไหลน้อยกว่าที่กำหนด ระบบจะแจ้งเตือนไปยังคนดูแลสวน ให้รีบไปตรวจสอบว่าเกิดสิ่งผิดปกติกับท่อส่งน้ำหรือไม่
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- Rebuilding Trust with Technology After a Crisis
- Digital Beauty: Reimagining Cosmetic Clinics with Mobile Apps
- Smarter Product Discovery with AI: Image Labeling, Translation, and Cross-Selling
- How TAK Systems Transform Flood Disaster Response
- Smarter Shopping: From Photo to Product Recommendations with AI
- Tackling Antenna Coupling Challenges with Our Advanced Simulation Program
- The Future of Work: Open-Source Projects Driving Labor-Saving Automation
- 下一个前沿：面向富裕人群的数字私人俱乐部
- The Next Frontier: A Digital Private Club for the Affluent
- Thinking Better with Code: Using Mathematical Shortcuts to Master Large Codebases
- Building the Macrohard of Today: AI Agents Platform for Enterprises
- Build Vue.js Apps Smarter with Aider + IDE Integration
- Yo Dev! Here’s How I Use AI Tools Like Codex CLI and Aider to Speed Up My Coding
- Working With AI in Coding the Right Way
- How to Select the Right LLM Model: Instruct, MLX, 8-bit, and Embedding Models
- How to Use Local LLM Models in Daily Work
- How to Use Embedding Models with LLMs for Smarter AI Applications
- Smart Vision System for Continuous Material Defect Detection
- Building a Real-Time Defect Detector with Line-Scan + ML (Reusable Playbook)
- How to Read Source Code: Frappe Framework Sample
