*แจ้งวันหยุด* ทางบริษัทจะปิดทำการวันที่ 22 และ 29 กรกฎาคม 67 ตามปฏิทินวันหยุดของไทย เพราะฉะนั้นออเดอร์จะทำการจัดส่งอีกครั้งในวันทำการถัดไป
Smart Farm EP.1 เข้าใจคอนเซ็ปต์การสร้างด้วย Home Assistant

Smart Farm EP.1 เข้าใจคอนเซ็ปต์การสร้างด้วย Home Assistant

 

 

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา อุตสาหกรรมการเกษตรได้ผ่านการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญ โดยเปิดรับความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มผลิตภาพ ความยั่งยืน และประสิทธิภาพ ซึ่งหนึ่งในนวัตกรรมที่ล้ำสมัยที่สุดในภาคการเกษตรคือแนวคิดของการทำฟาร์มอัจฉริยะ โดยใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ทันสมัยเพื่อตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำฟาร์ม ส่งผลให้ผลผลิตสูงขึ้น ลดต้นทุน และเพิ่มความยั่งยืน

 

 

Smart Farming คืออะไร?

การทำฟาร์มอัจฉริยะหมายถึงการรวมเทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น Internet of Things (IoT) ปัญญาประดิษฐ์ (AI) วิทยาการหุ่นยนต์ และการวิเคราะห์ข้อมูล เข้ากับการทำงานการเกษตร ช่วยให้เกษตรกรสามารถตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล สร้างระบบที่สามารถทำงานได้อย่างอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการทรัพยากรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความยั่งยืน ด้วยการใช้เครือข่ายของอุปกรณ์และเซ็นเซอร์ที่เชื่อมต่อถึงกัน Smart Farming จะรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น ความชื้นในดิน อุณหภูมิ ความชื้น การเติบโตของพืชผล ซึ่งข้อมูลที่มีอยู่นี้จะช่วยให้เกษตรกรใช้มาตรการเชิงรุกในการจัดสรรทรัพยากรให้เหมาะสม และตัดสินใจอย่างรอบรู้เพื่อการจัดการพืชผลที่ดีขึ้น

 

 

โดยส่วนประกอบที่สำคัญหนึ่งของ Smart Farming นั้นคือ Internet of Things (IoT) ซึ่งเป็นระบบที่เป็นส่วนสำคัญสำหรับการทำฟาร์มอัจฉริยะ โดยการเชื่อมต่ออุปกรณ์ เซ็นเซอร์ และอุปกรณ์ต่างๆ เข้ากับระบบ เพื่อส่งผ่านข้อมูลจากฟาร์ม เช่น สภาพอากาศ ความชื้นในดิน และสุขภาพของพืช แล้วส่งไปยังระบบส่วนกลางหรือเซิฟเวอร์เพื่อการจัดเก็บข้อมูลเพื่อนำไปวิเคราะห์และตัดสินใจ

ประโยชน์ของการทำฟาร์มอัจฉริยะ:

1. ผลผลิตที่เพิ่มขึ้น: ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลตามเวลาจริงและเทคนิคที่แม่นยำ การทำฟาร์มอัจฉริยะจะปรับแนวทางการจัดการพืชผลให้เหมาะสม ซึ่งนำไปสู่ผลผลิตที่สูงขึ้นและผลผลิตที่ดีขึ้น เกษตรกรสามารถระบุและแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงที ลดความสูญเสีย และปรับปรุงประสิทธิภาพของฟาร์มโดยรวม

2. การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร: การทำฟาร์มอัจฉริยะช่วยให้สามารถจัดการทรัพยากรได้อย่างแม่นยำ ลดการสูญเสียน้ำ ปุ๋ย และยาฆ่าแมลง ด้วยการใช้ปัจจัยการผลิตเฉพาะที่จำเป็น เกษตรกรสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ส่งเสริมการทำฟาร์มแบบยั่งยืน

3. การลดต้นทุน: ระบบอัตโนมัติของงานและการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลช่วยลดต้นทุนแรงงานและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ด้วยการระบุและลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นตั้งแต่เนิ่นๆ

4. ความยั่งยืนทางสิ่งแวดล้อม: ด้วยการลดการใช้สารเคมีให้เหลือน้อยที่สุดและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากร ส่งเสริมการปฏิบัติที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม การใช้สารกำจัดศัตรูพืชที่ลดลง การจัดการน้ำอย่างมีประสิทธิภาพ และเทคนิคการทำฟาร์มแบบแม่นยำช่วยรักษาสุขภาพของดินและความหลากหลายทางชีวภาพ

5. ปรับปรุงคุณภาพและความปลอดภัย: การทำฟาร์มอัจฉริยะช่วยให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบและควบคุมคุณภาพของผลผลิตได้ตลอดวงจรการผลิต ส่งผลให้พืชผลมีคุณภาพสูงขึ้น

Smart Farming แบบจริงจังบนระเบียงหลังห้อง

 

 

หลายคนอาจคิดว่า การทำระบบ Smart Farm นั้น จำเป็นที่จะต้องทำในระบบที่มีขนาดใหญ่เท่านั้น ไม่สามารถทำกับระบบขนาดเล็กที่มีจำนวนผลผลิตน้อยๆได้ แต่ถ้าเรามองระบบเล็กๆของเราเป็นระบบ Prototype (ต้นแบบ) เพื่อการนำไปพัฒนาเพื่อใช้งานจริงกับระบบขนาดใหญ่ โดยทำให้ทุกอย่างในระบบของเรานั้นมีความจริงจังเหมือนกับระบบที่นำไปใช้งานจริงมากที่สุด ก็น่าจะช่วยให้แนวทางการพัฒนาระบบของเรานั้นมีแนวทางที่เป็นไปตามความต้องการของระบบขนาดใหญ่ได้ ในงบประมาณที่สามารถควบคุมได้

 

แนวคิดของระบบ

  1. โดยส่วนมากนั้น ระบบ Smart Farm จะถูกนำไปใช้งานกับระบบขนาดใหญ่ ซึ่งหมายความว่า พื้นที่ของระบบนั้นๆก็จะต้องมีขนาดใหญ่ตามไปด้วย ซึ่งหมายความว่า การที่จะติดตั้งอุปกรณ์สักชุดหนึ่ง (Node) เราไม่สามารถที่จะลากสายสัญญาณจากเซนเซอร์ หรือ Node นั้นๆกลับมายังอุปกรณ์ปลายทางที่ทำหน้าที่อ่านข้อมูลจากเซนเซอร์ได้ เพราะอาจมีระยะทางที่ไกลมาก ดังนั้นวิธีการที่ควรใช้ จึงจะเป็นการส่งข้อมูลที่ถูกอ่านมาแล้วจากเซนเซอร์ ส่งผ่านสัญญาณไร้สายกลับมายังหน่วยจัดเก็บข้อมูลหลัก หรือเซิฟเวอร์ที่เราจะตั้งขึ้นมาเอง ดังนั้น ในระบบนี้ ข้อมูลต่างๆที่ถูกอ่านออกมาจากเซนเซอร์ จะต้องส่งผ่านกลับมายังเซิฟเวอร์ด้วยการส่งสัญญาณไร้สายเท่านั้น ซึ่งในครั้งนี้ เราจะเลือกใช้งานวิธีการที่ง่ายที่สุดและทุกคนรู้จักกันอย่างสัญญาณ WiFi เพราะสามารถหาอุปกรณ์ได้ง่าย
  2. ข้อมูลที่เราจะเก็บนั้น ควรมีเพียงพอสำหรับการนำไปวิเคราะห์เพื่อเป็นประโยชน์สำหรับการเจริญเติบโตของพืช (แต่ด้วยข้อจำกัดที่ตัวผมเองนั้นไม่ได้เป็นเกษตรกรที่มีความเชี่ยวชาญในการปลูกพืช ดังนั้นค่าที่อ่านได้ เราอาจจะไม่ได้นำไปวิเคราะห์กันจริงๆ แต่หากใครที่มีความเชี่ยวชาญในการวิเคราะห์ ข้อมูลเหล่านี้ก็ควรที่จะมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ด้วย) โดยรายการข้อมูลที่ผมต้องการจะเก็บนั้น ได้แก่
     
    1. อุณหภูมิ และ ความชื้นในอากาศ


       
    2. ความชื้นในดิน


       
    3. สเปกตรัมและความสว่างของแสง


       
    4. รังสี UV


       
  3. ระบบนี้ควรที่จะสามารถนำไปใช้งานได้จริง ในสถานที่และสถานการณ์จริง และควรที่จะสามารถปรับแต่งฟังก์ชันการทำงานต่างๆ ได้มากที่สุด โดยโซลูชั่นที่เหมาะสมที่สุดสำหรับงานนี้ น่าจะเป็น Home Assistant น่าจะเป็นตัวเลือกที่ดีและง่ายที่สุดสำหรับงานนี้ ด้วยความที่เป็นระบบที่มีความยืดหยุ่นสูง มาพร้อมฟังก์ชันการใช้งานที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น Dashboard สำหรับการแสดงผลข้อมูล, Add-on ต่างๆที่จะช่วยให้การสร้างระบบทำได้ง่าย ฯลฯ อีกทั้งยังสามารถติดตั้งใช้งานเองได้ โดยที่ระบบไม่ต้องพึ่งอินเตอร์เน็ต ก็สามารถทำงานได้

 

 

พื้นที่ปลูก

ในส่วนนี้ เพื่อนๆสามารถออกแบบพื้นที่ปลูกได้ตามใจชอบ โดยขึ้นอยู่กับพื้นที่ที่เพื่อนๆมีเลยนะครับ หากใครมีพื้นที่มาก ก็สามารถปลูกลงบนพื้นดินได้ตามปกติ หรือหากใครมีพื้นที่น้อย อาจออกแบบเป็นชั้นปลูกผักแบบของผมก็ได้ครับ

 

 

 

ระบบให้น้ำ

หนึ่งในปัจจัยที่จำเป็นสำหรับพืชในการเจริญเติบโตนั่นก็คือน้ำ โดยผมเลือกใช้งานเป็นโซลินอยด์วาล์วทองเหลือง 24V ซึ่งมีความคงทนมากกว่าโซลินอยด์วาล์วแบบพลาสติก เหมาะสำหรับการนำไปใช้งานหน้างานจริงมากกว่า โดยตัวโซลินอยด์นั้นถูกควบคุมการทำงานด้วยรีเลย์อีกขั้นหนึ่ง

 

ผมเลือกให้น้ำแบบ “น้ำหยด” โดยเป็นการเดินท่อไปบริเวณรางปลูกแล้วใช้หัวรดน้ำแบบน้ำหยด ปักไปบริเวณโคนพืช ซึ่งการให้น้ำแบบนี้ จะทำให้ loss ที่เกิดขึ้นจากการที่น้ำไม่ถูกดูดซึมโดยต้นไม้นั้นน้อยกว่า หากเปรียบเทียบกับการให้น้ำรูปแบบสปริงเกอร์ หรือ รดน้ำผ่านอากาศ

 

โดยสำหรับระบบน้ำไหลออกนั้น ผมได้ทำการติดตั้งท่อที่ทุกก้นรางปลูก สำหรับให้น้ำออกจากราง แต่ในความเป็นจริงแล้ว อาจไม่จำเป็นต้องติดตั้งก็ได้ เนื่องจากการที่เราเลือกที่จะให้น้ำต้นไม้แบบน้ำหยด ทำให้ปริมาณน้ำที่ลงสู่รางปลูกนั้นไม่ได้มากเหมือนการให้น้ำผ่านการรดน้ำ หรือสปริงเกอร์ ทำให้ปริมาณน้ำที่ไหลออกมาจากรางนั้น มีน้อยมาก หรือแทบไม่มีเลย
 


 

แหล่งพลังงาน

สำหรับเซนเซอร์ หรืออุปกรณ์ควบคุมต่างๆที่ต้องใช้พลังงานในการทำงานนั้น หากเป็นสวนที่มีขนาดเล็ก ระยะทางระหว่างแหล่งพลังงานกับอุปกรณ์ไม่ได้มีระยะทางที่ไกลกันมาก อาจพิจารณาเลือกใช้เป็นการจ่ายไฟผ่านทางสายไฟ แต่หากพื้นที่มีขนาดใหญ่ อาจเลือกใช้เป็นแบตเตอรี่สำหรับการจ่ายไฟให้กับอุปกรณ์แทน โดยอาจเพิ่มแผงโซลาเซลล์ขนาดเล็กสำหรับการชาร์จแบตเตอรี่ด้วย

 

 

เซนเซอร์อ่านข้อมูล

โดยในครั้งนี้ ผมเลือกใช้งานเซนเซอร์ทั้งหมด 5 ชนิด ตามที่ได้กล่าวไปข้างต้น โดยจัดกลุ่มเซนเซอร์เข้าด้วยกันตามลักษณะการทำงาน โดยมีรายละเอียด ดังนี้

  1. Light Node (กลุ่มเซนเซอร์วัดแสง) ประกอบไปด้วย เซนเซอร์วัดค่าสเปกตรัมของแสง, ความสว่างของแสง และ ค่าดัชนีรังสียูวี


     
  2. Soil Node (กลุ่มเซนเซอร์วัดค่าในดิน) ประกอบไปด้วย เซนเซอร์วัดค่าความชื้นในดิน


     
  3. Air Node (กลุ่มเซนเซอร์วัดค่าในอากาศ) ประกอบไปด้วย เซนเซอร์วัดค่าอุณหภูมิและความชื้นในอากาศ


     

โดยเซนเซอร์ทั้งหมด ถูกเชื่อมต่อเข้ากับบอร์ด microcontroller ที่มีความสามารถด้านการเชื่อมต่อ WiFi ซึ่งในครั้งนี้ ผมเลือกใช้งานเป็นบอร์ด Maker Pi Pico Mini W จากทาง Cytron ซึ่งเป็นบอร์ด Raspberry Pi Pico W ทีมาพร้อมกับบอร์ดขยายที่ช่วยให้การใช้งานนั้นง่ายขึ้น โดยผมใช้การเชื่อมต่อระหว่างเซนเซอร์เข้ากับบอร์ด Maker Pi Pico Mini W ผ่านทาง Maker Port ที่อยู่บนตัวบอร์ดขยาย Maker Pi Pico Mini W ซึ่งเซนเซอร์ที่เราใช้งานนั้น ส่งผ่านข้อมูลผ่านอินเตอร์เฟส I2C ทำให้การใช้งานร่วมกับ Maker Pi Pico Mini W นั้นสามารถทำได้อย่างไม่มีปัญหา

 

 

การโปรแกรมตัวบอร์ด

ในการโปรแกรมตัวบอร์ด Maker Pi Pico Mini W ที่ทำหน้าที่อ่านค่าจากเซนเซอร์และส่งผ่านข้อมูลแบบไร้สายไปยังเซิฟเวอร์นั้น ผมอาศัยการโปรแกรมโดยใช้ภาษา CircuitPython เพราะมี Library ที่รองรับการอ่านค่าจากเซนเซอร์ทุกชนิดที่เราใช้ ทำให้การโปรแกรมนั้น สามารถทำได้ง่ายมากๆ (ในส่วนของโค้ดโปรแกรมทั้งหมด สามารถดูได้จากด้านล่างสุดของบทความนี้)

 

 

เคสสำหรับเซนเซอร์

เซนเซอร์ เป็นอีกหนึ่งอุปกรณ์ที่มีความไวต่อสภาพแวดล้อม ดังนั้น เราจำเป็นที่จะต้องสร้างเคสสำหรับการปกป้องเซนเซอร์เหล่านี้ขณะนำไปติดตั้งใช้งานในระบบของเรา โดยผมเลือกใช้การพิมพ์โมเดล 3 มิติ สำหรับการสร้างเคสของแต่ละเซนเซอร์

 

 

เป็นอย่างไรบ้างครับ เพื่อนๆคงจะพอที่จะเห็น Concept ของระบบ Smart Farm ที่เรากำลังจะสร้างแล้วนะครับ โดยในบทความถัดไป ผมจะเริ่มลงรายละเอียดเกี่ยวกับการสร้างระบบต่างๆสำหรับ Smart Farm ของเรา โดยเริ่มต้นตั้งแต่การโปรแกรมเซนเซอร์โหนดต่างๆให้ส่งข้อมูลกลับมายังเซิฟเวอร์ผ่าน WiFi ด้วยโปรโตคอล MQTT, สร้าง Dashboard สำหรับการแสดงผลอย่างง่ายบน Home Assistant, เตรียมฐานข้อมูลสำหรับการจัดเก็บข้อมูลด้วย InfluxDB, สร้าง Dashboard สำหรับการอ่านค่าจากฐานข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ด้วย Grafana อย่าลืมติดตามอ่านกันนะครับ laugh

 

ดาว์นโหลด Code สำหรับ Maker Pi Pico Mini W: คลิกที่นี่!

ดาว์นโหลด ไฟล์โมเดล 3 มิติสำหรับเซนเซอร์  Node ต่างๆ : คลิกที่นี่!

 

 

อุปกรณ์ฮาร์ดแวร์


โพสต์ที่เกี่ยวข้อง

Smart Farm EP.2 เตรียมพร้อมโหนดเซนเซอร์ (อากาศ, แสง, ดิน)

Smart Farm EP.2 เตรียมพร้อมโหนดเซนเซอร์ (อากาศ, แสง, ดิน)

เตรียมพร้อม โปรแกรมการทำงานเซนเซอร์โหนดต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น เซนเซอร์วัดค่าทางอากาศ, แสงสว่าง และดิน..
Smart Farm EP.3 เตรียม Edgebox RPi200 ให้พร้อมใช้งาน

Smart Farm EP.3 เตรียม Edgebox RPi200 ให้พร้อมใช้งาน

เตรียมพร้อมเซิฟเวอร์บน Edgebox RPi200 ให้พร้อมสำหรับการใช้งาน โดยการติดตั้ง Bootloader ใหม่ และติดตั้ง Home Assistant บน M.2 SSD..
Smart Farm EP.4 เตรียมซอฟต์แวร์สำหรับระบบสมาร์ทฟาร์มให้พร้อม

Smart Farm EP.4 เตรียมซอฟต์แวร์สำหรับระบบสมาร์ทฟาร์มให้พร้อม

หลังจากในบทความที่แล้ว ที่เราได้ทำการเตรียม Home Assistant จนพร้อมใช้งานบน Edgebox RPi200 แล้ว อันดับต่อมา เราก็จะมาทำการเตรียมเครื่องมือต่างๆใน Home Assistant ที่จำเป็นสำหรับการสร้าง Dashboard, Autom..
Smart Farm EP.5 : จัดการข้อมูลด้วย Node-RED

Smart Farm EP.5 : จัดการข้อมูลด้วย Node-RED

Node-RED เป็นหนึ่งในเครื่องมือจัดการข้อมูลประสิทธิภาพสูง ที่จะช่วยให้การดำเนินการต่างๆกับข้อมูล สามารถทำได้ครบ จบในที่เดียว ซึ่งเหมาะกับงานจัดการข้อมูลจากเซนเซอร์..