OMRON HVC-Fは、人の“位置”と“人数”を検出する画像型人感センサです。
本製品は、PoEにより電源供給/ネットワーク接続され、TCP/IPもしくはmodbus/TCPでのデータ取得をサポートしています。
今回は、本センサーからTCP/IPによりデータ取得を行う方法についてNode-REDによる実装を行ってみました。
なお、本記事はOpenBlocks IoT(debian9)上で検証を行っていますが、debian9はもとより、Node-REDの動作環境があれば利用できるはずです。
ただ、OpenBlocksの場合は標準のmodbus/Etherクライアント機能にて対応可能ですので、今回の場合はIPC-in接続に置き換えて可視化すればいいだけとなります。
初期設定について
今回はお借りした機器の設定のまま利用しましたので、
HVC-F IP address : 192.168.167.100/24 port : 9600
としてネットワーク回りの設定を行っています。
Node-REDによるセンサーデータの取得例
Node-REDのTCP Requestノードを使用し、データ取得コマンドの発行と検出データの受信を行っています。
受信したデータは、上記ページよりリンクされている、コマンド仕様書に基づいて、JSON形式にパースしています。
https://omronfs.omron.com/ja_JP/ecb/products/pdf/CDSC-030A.pdf
Node-RED によるサンプルフロー
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injectボタンを押すとコマンドが発行され、レスポンスをJSON形式でパースしたものが、debugノードで確認できます。
JSONの形式で、count(人数)および最大35人分の位置座標データを配列posに格納します。
また、ダッシュボードへGaugeとchartで出力していますので、
http://Node-REDのURL/ui
でダッシュボード出力されます。下記のダッシュボードではOMRON社のCTセンサKM-N1からmodbus/RTU接続で取得したデータを合わせて表示させています。
起動時より自動的に一定時間毎のデータ計測を行いたい場合は、injectノードを編集し、「Node-RED起動時に実行」「繰り返し」等の設定を行ってください。
JSON形式にしていますので、Node-REDで利用できるノードを用いて、サーバやクラウドのIoT Hubへ送信したり、データベースへの書き込みを行うことも容易かと思います。
また、OpenBlocks IoTシリーズの場合、ユーザーデバイス登録を行い、IPC Outへパスを設定することで、パースしたJSONデータをPD repeaterで扱うことにより、各種クラウドやAzure IoT Edgeのコンテナモジュールへの送信について、WebUIで設定/リモート管理出来ます。
最後に
検出座標のデータを整数値の配列posに変更しました。
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