赖瑞镪，黄真真，朱娟玉
（泉州华光职业学院，福建 泉州 362121）
随着科学技术和生活水平的不断发展，人们对工作环境条件、智能化的要求也不断提高。国家在2018年6月7日，发布了《智慧校园总体框架》。该标准对智慧校园的智能监测、智慧教学环境等术语进行了规范[1]。智慧校园是将云计算、物联网、大数据分析等信息技术与校园教学、科研、管理、服务相融合，实现对教育教学、教育管理等进行观察和预测的智慧学习环境[2]。随着智能化的不断提高，信息技术的不断发展对智慧校园的建设和发展提出了新的挑战，而物联网技术的出现为目前阶段的挑战提供了有力的技术支持。物联网是基于互联网技术上发展而来的，物联网技术的应用使学校教学、计算机房设备等的管理更加智能化、人性化。
系统基于 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things，窄带物联网）技术，能够实时监测计算机机房的环境参数，并可通过物联网平台进行远程控制，具有智能调节环境参数功能，不仅能为老师、学生提供良好的工作和学习环境，同时能保证计算机正常工作。人脸识别门禁系统的应用则使计算机机房的管理更加智能化、人性化。
本系统硬件电路主要包括：主控板、ATF人机交互显示屏、NB-IoT模块、温湿度传感器、红外遥控智能调温、灰尘检测传感器、光照度检测传感器、人脸识别门禁系统、PWM灯光调节等模块。系统的硬件框图如图1所示。
图1 系统硬件设计框图
2.1 主控芯片
系统主控需要与多个串口设备进行通信，因此采用Arduino Mega2560作为主控板，该主控板是基于ATmega2560的微控制板。8位ATmega2560芯片提供了闪电般的处理速度和强大的运算能力，轻松适应复杂项目的研发。主控板有4路UART串口通信接口满足本系统的需求，并提供预留接口，可专门用于调试。
2.2 温湿度传感器
本系统利用数字温湿度传感器AM2302（DHT22）采集机房环境温度和湿度。DHT22是一款能够采集温度和湿度的复合型传感器[3]。该传感器主要应用于暖通空调、自动控制、湿度调节器等领域中。为了提高数据的准确度采用多点式采集温湿度。DTH22温湿度传感器长距离传输的特点为本系统多点式分布采集信号提供了解决方案。DTH22温湿度传感器的测量分辨率均为16位，为了保证测量精度，在采样过程中采样周期间隔不得低于2s。传感器在温度25℃条件下湿度的测量精度为±2%RH，温度测量范围在10～50℃时其精度在±0.25℃。DTH22温湿度传感器为单总线双向通信方式，通过传感器DATA接口即可完成信号传输。
2.3 灰尘检测传感器
系统利用GP2Y1014AU灰尘传感器检测灰尘度。GP2Y1014AU是一种基于光学传感系统的灰尘传感器[4]。传感器的中间有一个能让空气自然流过的孔，传感器的对角线位置上分别有一个红外发射二极管（IRED）和一个光电探测器（PD）。检测灰尘的原理是红外发射二极管定向发射红外光，当发射的光经过含有不同浓度灰尘的空气时会发生不同的漫反射，不同的光照射在光电探测器上，信号输出引脚则输出不同的电压。输出的电压在一定范围里与灰尘的浓度呈线性关系，在使用该传感器过程中，只要测得信号引脚输出的电压即可计算出空气中的灰尘浓度。灰尘传感器的工作原理如图2所示。
图2 灰尘传感器的工作原理图
GP2Y1014AU传感器可测量0.8μm以上的微小粒子。灰尘浓度每变化0.1mg/m3，输出电压变化0.5V。根据传感器产品说明书中输出电压与灰尘浓度特性图，可以得到浓度在0mg/m3～0.5mg/m3范围内呈线性关系。在0mg/m3～0.5mg/m3范围内取部分电压与浓度的对应值[5]，经过转换即可得到如下公式：
式（1）中V为输出电压，N为灰尘浓度。
测得传感器信号输出引脚的电压值后代入到公式（1）中即可得到机房环境中灰尘浓度。当机房中的灰尘浓度超过设定的值时，显示屏上显示需要清理图标，NB-IoT模块将清理信息传送到平台并发送通知提醒管理人员及时处理。
2.4 光照度检测传感器
光照度作为机房的重要环境参数之一，本系统采用的是16位数字输出型环境光强度传感器BH1750FVI。BH1750FVI是采用I2C总线进行通信的数字型光强度传感器集成电路[6]。
传感器模块由光敏二极管（PD）、集成运算放大器（AMP）、ADC采集、内部晶振（OSC）等组成。高灵敏度的光敏二极管接收到光照，将光信号转换成电信号（电流）。这个电流信号被运算放大器放大并转换成电压，ADC将电压转换成数字信号，转换后的数字数据通过光照度计算后存储在内部的寄存器中。接收到的光照越强，转换的电流也越大，电压也就越大。光照度传感器电路原理图如图3所示。设计规范中要求计算机机房在使用过程中光照度不低于500LX。根据这个要求，在使用机房过程中如果检测到的环境光照强度高于或低于500LX，系统通过PWM调光模块控制LED灯调节光照度，使整个机房的光照度稳定在500LX。
图3 光照度传感器电路原理图
2.5 NB-IoT模块
NB-IoT模块作为下位机与物联网平台之间数据传输的设备，本系统选用的是基于联发科MT2625芯片平台研发的BC26[7]。SIM卡槽位于模块的正面，在使用模块过程中注意不要插拔USIM卡，在带电下插拔USIM卡时会出现各种异常的情况。模块默认通信波特率为115200Bd/s。模块的左侧为7个引脚，使用过程中只需要接+3V、GND、TXD、RXD四个引脚。其中+3V、GND与电源连接，TXD和RXD分别与主控芯片Arduino MEGA 2560的TXD1和RXD1连接。模块接入阿里云物联网平台后，管理人员通过平台对每一个传感器进行管理、监测和操作，也可以通过平台的推送机制接收、查看和处理报警信息。
2.6 人机交互显示屏
为了方便管理人员的操作与管理，本系统下位机的人机交互操作屏幕采用ATF070显示屏。ATF070显示屏是一款大小为7英寸的TFT彩色显示屏。电容触摸功能为管理人员的操作提供了便利。显示屏模块主要由四大功能模块构成：显示及触摸模块、资源存储器、图形界面系统（GUI服务引擎）、UART通信接口。模块的通信接口为串行UART（TTL电平）接口，将模块的TXD、RXD分别与主控板的RXD、TXD连接即可。ATF070显示屏模块具有字符串直接打印模式（Print Mode），无需任何操作便可将模块串口接收到的字符串打印在显示屏上（使用默认字符大小及字符色）；
因此显示屏可直接用于串口调试。也可通过发送显示指令控制模块进行绘图、字符及图片显示等。本系统中主要用到的指令如表1。
表1 本系统中主要用到的指令
2.7 人脸识别模块
本系统的门禁识别功能采用人脸识别的方式[8]，采用的模块是HuskyLens人工智能摄像头。HuskyLens模块板载UART/I2C接口，可与主控器直接连接实现硬件无缝对接。人脸录入与识别流程如下：将要学习的人脸与HuskyLens屏幕中央的“+”字对准，长按“学习按键”不松开，当屏幕上显示“人脸：ID1”时表示正在学习人脸，然后人移动从不同的角度和距离学习录入人脸。在学习过程中，人脸要始终在黄色框内。松开“学习按键”，结束学习。如果要继续录入人脸，在松开“学习按键”后再按一次即可录入下一个人的人脸。HuskyLens模块识别到学习过的人脸，屏幕上会显示出该人脸的ID，并将此ID直接反馈给主控。当主控接收到的ID号是指定管理人员时，则电磁锁通电开启门。
2.8 红外学习模块
红外学习模块用于远程控制空调[9]。在使用红外学习模块控制空调前，先有一个学习的过程。用户先给红外学习模块的串口发送命令，使模块进入内部或外部存储学习模式。进入内部编码存储学习模式（AFN=10H）的指令为 680800FF10000F16；
进入外部存储红外学习模式（AFN=20H）指令为6807 00FF201F16。进入学习模式后，空调遥控器对准模块红外接收头并且点击上面的按钮，模块会收到红外编码数据，用户可将该编码数据存储到模块内部。当用户发送指令调取模块内部存储的编码数据或直接给模块发送编码数据时，模块会把编码数据调制为38kHz红外载波，通过红外发射头发送出去，进而达到控制空调的目的。内部存储编码数据指令简单，但最多只能存储7组编码数据；
而外部存储操作指令复杂、数据较大，但是存储灵活。因此在本系统中采用两者结合的方式，常用的按键功能存储在内部，而其他的存储在主控芯片中。
2.9 硬件电路图
下位机硬件包括：主控Arduino Mega2560、电源、灰尘检测传感器电路、光照度检测传感器、人脸识别模块、PWM调光模块、DHT22温湿度检测传感器电路、红外学习模块、ATF显示屏、NB-IoT物联网模块。下位机整体硬件电路图如图4所示。
图4 下位机整体硬件电路图
本系统下位机软件开发采用Arduino IDE。主程序框图如图5所示。各个传感器实时监测数据，监测到的数据参数通过NB-IoT模块上传到阿里云物理网平台。管理人员可通过物联网平台查看数据，并通过物联网平台实现远程控制。当机房内的温度、湿度高于设定值，则通过红外遥控器打开空调，给机房降温。当灰尘传感器检测到机房内灰尘高于预设值，则发送提醒信息并在ATF显示屏上显示清理图标。当检测到光照度传感器检测光照度超过或低于500LX，则通过PWM进行调光。当人脸识别模块识别到已经学习过的人脸，则控制电磁锁打开门。
图5 主程序框图
4.1 待机界面
系统开机后显示待机界面。在待机界面中间显示系统名称，右侧显示当前时间和日期以及进入的按钮。在整界面的下方显示着当前的温度、湿度。
4.2 空调设置界面
点击空调设置按钮，进入空调设置界面。在空调设置界面中左侧显示当前室内温度，圆圈中的数值为当前空调设定的温度。右侧则是当前空调风速与设定的空调风速。点击下方的“－”和“＋”对温度和风速进行调节。在界面的右上角有一个乒乓按钮控件，红色表示空调关闭，绿色表示空调开启。
基于NB-IoT的计算机机房管理系统以Arduino Mage2560为主控器。利用NB-IoT通信技术将检测到的温度、湿度、光照度、灰尘等数据传输到阿里云物联网平台。ATF显示屏实现人性化的人机交互界面；
红外学习模块和PWM模块实现了对空调和LED灯的智能控制。利用人脸识别模块实现门禁管理，提高了安全性。管理人员通过阿里云物联网平台实现远程监控，智能化管理，节省了时间和人工成本。