NIT: Xiaomi Plant Sensor (1. Einführung)

Neu im Test (NIT) :
RaspberryPI / ESP32 trifft Xiaomi Plant Sensor„, so könnte die Überschrift auch lauten:
Vor einigen Tagen habe ich mir den Xiaomi Plant Sensor (Original: Xiaomi Huahuacaocao Flower Care Smart Monitor)
einmal angesehen, bestellt und nun im Testbetrieb.

Diesen Sensor gibt es für ca. 9-14€ zu kaufen, ein Preis, bei dem die eigene technische Umsetzung fraglich wird.

Der Xiaomi Plant Sensor besticht einerseits durch seine geringen Abmessungen (12,00 x 2,45 x 1,25 cm) und sein gefällig/unauffälliges Erscheinungsbild, so dass er auch im Wohnbereich einen hohen WAF haben dürfte.

Auch die technischen Parameter lassen sich sehen (weiter unten).

Ausgelesen werden soll der Sensor über Low Energie Bluetooth (BLE) per Smartphone (auf dem eine herstellereigene, nicht europäisierte App installiert werden muss, welche auch noch eine Registrierung erfordert – für mich ein „no go“.

Xiaomi Plant Sensor
Xiaomi Plant Sensor
Es geht jedoch auch besser

Da das Protokoll unverschlüsselt ist und offen liegt, kann der Xiaomi Plant Sensor auch mit jedem anderen Gerät ausgelesen werden, sofern es BLE kann. Primär konzentriere ich mich auf die Geräteklasse RaspberryPi Zero W und ESP32. Beide verfügen „von Haus aus“ über BLE-fähiges Bluetooth.

Ein Prototyp läuft aktuell mit einem RaspberryPi B + USB BLE Adapter (LogiLink USB Bluetooth V4.0 Dongle) seit einigen Tagen – die Daten werden in der Sensor-Live-View getrackt…

Ergänzung (20.3.17):
Seit ca. einer Woche werden die Daten mit einem Raspberry Pi Zero W eingesammelt: Dieser Raspberry hat Bluetooth (BLE) und WLAN „onboard“ und benötigt „headless“ ca. 80-100mA Strom (bei 5V), ist somit fast ideal als Datensammler geeignet.

Angedacht ist weiterhin, einen ESP32 als Datensammler zu testen: Dieser könnte in den Messpausen in einen sehr stromsparenden Tiefschlafmodus fallen und evtl. sogar komplett autonom per Solarzelle/Stützakku versorgt werden (aber soweit bin ich noch nicht).

Was kann der Sensor?

Der Xiaomi Plant Sensor wird mit der Schutzklasse IP05 angegeben – soll also Schwallwasser (Gießen und kurzzeitiges eintauchen/überfluten ohne Druck) aushalten.

Durch den Sensor werden folgende Daten erfasst:

  • Erdfeuchte (Moisture) in % per kapazitivem Messverfahren analog dem bei den Giess-o-mat – Sensoren
  • Temperatur (Temperature) in °C oberhalb des Erdbodens, in dem sie stecken (ca. 2cm über der unteren Kante des Gehäuses)
  • Leitfähigkeit (Conductivity) in Siemens des Erdbodens mittels Widerstandsbestimmung über 2 kleine, verchromte Kontaktflächen an den vordersten Spitzen der Messfühler)
  • Umgebungshelligkeit (Light) in Lumen mittels eines Lichtsensors an der obersten Stelle des Gehäuses
  • Batteriezustand in % der eingebauten Knopfzelle (CR 2032)

All diese Daten (und noch ein paar technische Daten wie Sensor-Name und SW-Version) sind am Bluetooth Interface abrufbar.

Im nächsten Beitrag werde ich auf die Abfrage und Decodierung der Daten per Python Script eingehen.

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8 Gedanken zu „NIT: Xiaomi Plant Sensor (1. Einführung)“

  1. Hallo Zentris,

    ich warte gespannt auf Teil 2! 😉
    „Im nächsten Beitrag werde ich auf die Abfrage und Decodierung der Daten per Python Script eingehen.“

    Mach weiter so!
    VG Maik

  2. Ja, da muss ich um Entschuldigung bitten: Hab zur zeit recht viel um die Ohren.
    Aber ich setz mich ran… heute noch 🙂
    Grüße von Zentris!

    1. Ich antworte mir mal selbst (und streue nochmal Aschen aufs Haupt):
      Die Umsetzung meines Python-Codes „internettauglich“ zu machen, ist etwas aufwendiger, als gedacht (Ursache ist, dass ich in meiner Version meine eigenen Helper-Klassen verwende, in denen jede Menge andere (universell verwendbare) Methoden drin sind, die für die Xiaomi-Auslesung nicht notwendig sind und den Leser/Anwender verwirren könnten – die müssen raus…
      Spätestens nach dem kommenden WE kommt der Code, versprochen!

      1. Hi,

        auch ich würde mich über dein Python-Skript freuen. Hab mir selbst 10 Sensoren bestellt, einen RPi und einen Bluetooth LE Stick von Sitecom mit dem ich schon testweise an die Sensordaten komme.
        Jetzt will ich ein RPi Image mit InfluxDB und Grafana und mich bei der Extraktion an deinem Script orientieren. Also keine Sorge wegen der Lesbarkeit – das kann ich abstrahieren 😉

  3. Bin durch Zufall auf deine Seite gestoßen.
    Mich verwundern die „Chrom“-Meßpunkte…. kann es nicht sein, das dann genau wieder der Effekt eintritt, den man mit den „Giessomat“-Sensoren verhindern wollte, also das sich die Meßstäbe zersetzen ?

  4. Ich hoffe nicht… :
    Die beiden Chrom-Nieten dienen dem Sensor für die Leitfähigkeitsmessung (Welche ich zwar in meine DB schreibe, aber ansonsten nicht beachte…).
    Chrom ist ein „edles“ Metall, welches chemisch recht träge ist. Bin selbst gespannt, wie sich das Material im Boden macht…
    Einer der Sensoren ist inzwischen >3 Monate im Boden, ich werde kommendes WE diesen Sensor „ziehen“ und ein paar Bilder machen über den Zustand (Stell ich dann hier rein…).

    Bin (selbst) gespannt 😉

    1. Hab ich fest vergessen (Ziehen der Sensoren):
      Ich möchte jetzt in der Hauptvegetationszeit die Sensoren nicht rausnehmen. Mach ich, wenn es so langsam mit dem Hochbeet (da sind 2 drin) „zu Ende“ geht.
      Auch werde ich den PU-beschichteten Sensor um diese Zeit mal rausnehmen und begutachten.
      Dann mache ich einen gesonderten Artikel auf…

      Wenn du den RSS-Feed abonnierst, bekommst du es sicherlich mit 🙂
      Grüße, das Zen

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