树莓派pico使用雨滴传感器 读取水份含量Python使用资料

一：雨滴传感器介绍

 雨滴传感器（也称为雨水传感器或液体传感器）是一种用于检测环境中雨水存在或液体湿度的电子元件，广泛应用于检测下雨量、气象监测、汽车雨刮器自动控制等场景。以下是其基本原理和工作方式：

1.雨滴传感器通常由两部分构成：

传感模块：表面有裸露的铜箔电极（呈交错网格状），用于检测雨水 / 湿度。

控制模块：包含比较器电路（如 LM393），将模拟信号处理后输出数字信号。

2.工作原理：

基于电阻值变化的检测机制：干燥状态：传感器表面的电极之间因空气绝缘，电阻值非常大（几乎断路）。湿润状态：当雨水（或水膜）落在传感器表面时，水分作为导电介质，使电极之间的电阻值显著降低，且湿度越高（水量越大），电阻值越小。通过测量电极间的电阻变化，即可间接判断雨水的有无或湿度高低。

3.信号输出方式：

1.模拟量输出（AO）：直接输出与湿度对应的电压信号（随湿度升高而降低）。需连接到微控制器（如树莓派 Pico）的 ADC（模拟 - 数字转换）引脚，通过 AD 转换获取精确的湿度数值。

2.数字量输出（DO）：通过模块上的电位器预设阈值，当湿度超过阈值时输出低电平（0V），反之输出高电平（3.3V/5V）。可直接连接到微控制器的数字引脚，用于简单的开关控制（如 “下雨则触发某动作”）。

4.应用场景：

检测下雨量智能系统：检测水份湿度，自动启停浇水。气象站：监测降雨情况。汽车电子自动雨刮器、车窗关闭控制。户外设备保护：检测雨水后自动关闭露天设备等等。

传感器参数：

电路原理图如下：

二：读取AO模拟量雨量数值

1.硬件连接

2.Python源代码程序

传感器读取雨量数据Python源代码

下载源代码后，上传至树莓派Pico内，直接运行代码查看结果。 此时可以给传感器的检测面板上滴上一些水来观察数据的变化~（如下）

测试结果：分别在雨滴传感器面板上，滴上一滴水，二滴水，三滴水。可查看到百分比升高。雨量状态从小到大。具体的参数可根据自己使用环境进行调整DRY_VALUE 与WET_VALUE的值。

三：读取AO模拟量数值控制WS2812灯变换颜色（进阶程序）

读取雨量数据变换RGB灯颜色Python源代码

下载源代码后，上传至树莓派Pico内，直接运行代码查看结果。 此时可以给传感器的检测面板上滴上一些水来观察数据变化以及水量未超过50%板载WS2812RGB灯亮绿色，超过50%则亮红色。

说明：这里的板载WS2812 RGB灯是RP2040核心版本自带。需要焊好触点才能启用该灯功能。如下图

四：总结

以上代码通过雨滴传感器采集环境湿度的AO模拟信号，将其转换为直观的湿度百分比，并通过 WS2812 RGB LED 实时显示湿度状态（红灯表示高湿度，绿灯表示低湿度），同时在终端输出实时监测数据。程序具有良好的异常处理机制，在用户终止程序时会自动关闭 LED。

核心知识点

1. 硬件交互与外设控制：

ADC（模数转换）：通过machine.ADC类读取模拟传感器信号，将连续的模拟量（湿度变化）转换为离散的数字量（0-65535 的 16 位数值），实现对模拟传感器的采集。

NeoPixel（WS2812 LED）控制：使用neopixel.NeoPixel库驱动 WS2812 RGB LED，通过设置 RGB 三色值（0-255）控制 LED 颜色，np.write()方法使设置生效，支持单 LED 或 LED 灯带扩展。

引脚配置：通过machine.Pin类定义硬件引脚功能（输入 / 输出），ADC 需连接开发板的 ADC 专用引脚（如代码中的 GP26），LED 连接数字输出引脚（如 GP23）。

2. 数据处理与转换：

模拟量到物理量的转换：calculate_moisture函数实现核心转换逻辑，通过线性映射将 ADC 值转换为 0-100% 的湿度百分比，同时处理边界情况（完全干燥 / 湿润时的极值限制）。

阈值判断：通过THRESHOLD参数设定湿度临界点，根据检测值与阈值的比较结果，触发不同的 LED 状态（红灯 / 绿灯），实现简单的逻辑控制。

3. 程序结构与异常处理：

主循环设计：采用while True无限循环实现持续监测，通过time.sleep(0.5)控制采样间隔，平衡实时性与资源消耗。

异常捕获：使用try-except结构捕获KeyboardInterrupt（用户按 Ctrl+C 终止程序），在退出前执行清理操作（关闭 LED），保证程序优雅退出。

4. 硬件校准与参数优化：

校准参数的重要性：DRY_VALUE（干燥值）、WET_VALUE（湿润值）需根据实际环境校准，直接影响湿度计算的准确性；THRESHOLD可根据应用场景（如不同植物的需水量）调整，实现个性化监测。

该代码展示了嵌入式系统中 “传感器采集→数据处理→执行器控制” 的典型流程，适合作为入门案例学习模拟传感器使用、外设控制及 MicroPython 基本语法。

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