Transmisión de Datos de Temperatura en Tiempo Real desde ppDAQC Pi‑Plate a InitialState con Raspberry Pi Headless

El ppDAQC Pi‑Plate es una interfaz versátil de adquisición de datos que conecta sensores a una Raspberry Pi sin complicaciones. Con ocho entradas analógicas y ocho digitales, soporta hasta dieciséis canales independientes de datos del mundo real, lo que lo hace ideal para monitorización industrial, laboratorios de investigación y proyectos DIY.

Más allá de la recolección de datos, la placa ofrece salidas digitales y analógicas, permitiendo controlar procesos basados en la retroalimentación de los sensores. En muchos despliegues, sin embargo, la característica más valiosa es la monitorización remota. Gracias al tamaño compacto de la Raspberry Pi, su bajo consumo y capacidad Wi‑Fi, puede operar en modo "headless" – sin teclado ni monitor – en ubicaciones remotas como armarios de almacenamiento, invernaderos o instalaciones industriales.

Cuando se trata de visualizar estos datos, tiene varias opciones:

1. Mostrar lecturas en bruto en una terminal – funcional pero poco atractivo.
2. Escribir datos en un archivo local y analizarlos después con hojas de cálculo o matplotlib – exhaustivo pero lento.
3. Transmitir los datos a la nube en tiempo real y ver paneles dinámicos – el enfoque más eficiente y amigable.

Este artículo demuestra la opción 3 transmitiendo lecturas de temperatura de dos sensores DS18B20 a InitialState, y luego viendo gráficos en vivo de la temperatura ambiente y de una cámara refrigerada usada para pasta de soldar.

Paso 1: Lo que Necesitará

Software

1. Cuenta en InitialState – Regístrese en InitialState.com y espere la aprobación.

2. Biblioteca Python – Instale el módulo ISStreamer con pip. Desde una terminal ejecute:
sudo pip install ISStreamer

Hardware

• Raspberry Pi (cualquier modelo con Wi‑Fi, preinstalado con el módulo Python de ppDAQC).
• Placa ppDAQC de Pi‑Plates.com.
• Dos sensores de temperatura digital DS18B20 (Amazon, Digi‑Key, etc.).
• Dos resistencias pull‑up de 4.7 kΩ (o dos de 10 kΩ en paralelo si no hay de 4.7 kΩ).
• Cable de conexión y protoboard o ppPROTO para una configuración semipermanente.

Paso 2: Monte el Circuito

Conecte cada sensor DS18B20 a la placa ppDAQC siguiendo el diagrama siguiente. Use la resistencia pull‑up de 4.7 kΩ en la línea de datos hacia la alimentación de 3.3 V. Si usa resistencias de 10 kΩ, conéctelas en paralelo para aproximar 5 kΩ.

Configuración de Software

Cree una nueva Clave de Cliente de Registro en su panel de InitialState. Luego escriba el siguiente script Python en su Pi. Guárdelo como tempLOG.py en su directorio home.

import time
from piplates import ppDAQC
from ISStreamer.Streamer import Streamer

# Reemplace con su propia Clave de Cliente
client_key = "SU_CLAVE_DE_CLIENTE_AQUI"

# Cree un flujo a InitialState
stream = Streamer(client_key)

while True:
    # Lea temperaturas de los sensores DS18B20
    ambiente = ppDAQC.getTEMP(1)  # Canal 1
    refrigerador = ppDAQC.getTEMP(2)  # Canal 2

    # Registre las lecturas
    stream.pushData("Ambiente", ambiente)
    stream.pushData("Refrigerador", refrigerador)

    # Espere 5 minutos antes de la siguiente lectura
    time.sleep(300)

Ejecute el script con:
sudo python tempLOG.py – verifique que inicia sin errores.

Paso 3: Vea sus Datos en InitialState

Tras unas horas de registro, inicie sesión en su cuenta de InitialState. Navegue a la página de su proyecto y abra el archivo de registro titulado "Lab Temperature Data". Haga clic en el botón Source para ver las entradas en bruto, que serán similares a:

DateTime,SignalSource,OriginalPayload
2014-12-18T15:50:57.837852Z,"Lab Temperature Data","Stream Starting"
2014-12-18T15:50:58.841351Z,Cooler,37.6
2014-12-18T15:50:59.844371Z,Ambient,69.55
2014-12-18T15:56:00.947597Z,Cooler,36.5875
2014-12-18T15:56:01.950743Z,Ambient,68.7625

Use las herramientas de gráficos integradas para crear gráficos en tiempo real para las lecturas Ambiente y Refrigerador, y configure alertas o exporte los datos para análisis posterior.

Combinando la ppDAQC Pi‑Plate, una Raspberry Pi headless e InitialState, logra un pipeline de datos de sensores ligero, escalable y seguro que entrega insights accionables directamente a su panel.