Maker Fiare Tokyo 2019の初日(2019/08/3)にて，鳥獣ジャマー＋IoT家庭菜園（Vermin Jammer + IoT Vegetable Garden）を展示しました。
展示物をご覧いただいた皆さまありがとうございました。
今年は，昨年の開発物（鳥獣ジャマー）にIoT家庭菜園（IBM Cloudに温度，湿度，土壌湿度の各センサ情報を送って，グラフ表示）と異常検知時のBluetoothによるLED電球の操作処理を展示物として揃えた。
結果としては，昨年同様にたくさんの人に来ていただき，また，色々な情報を得ることができた。
まずは初日ですが，一日お疲れさまでした。また，同僚の3名にはご協力いただき，本当に感謝です。
とりあえず，本日の締めは，肉を食って終わりました。
明日も東京ビッグサイト西３，４の I-08-04 のうぐらぼ／NogueLabにて， 鳥獣ジャマー+IoT家庭菜園 を展示しておりますので，お近くにお寄りの際は，見に来てください。よろしくお願いいたします<(_ _)>
鳥獣ジャマー（ Maker Faire Tokyo 2018の展示物 ）に温湿度センサ，土壌湿度センサ，IBM Cloudを用いて簡易的な状態を管理できるデモを作成した。
①ノートパソコン OR Raspberry Pi3： 全体の処理はPythonで行い，OpenCVの画像処理による鳥獣の検知，シリアル通信にて，各種センサ情報を取得，取得したセンサ情報，鳥獣の検知情報は，IBM Cloudに送信する。
②野菜：家庭菜園で育てる野菜。
③温湿度センサ：DHT11 temperature and humidity sensor module。
④土壌湿度センサ：YL-69 soil moisture sensor。
⑤鳥獣除け：畑では水を撒く装置を使うが，今回のデモでは，MABUCHI RF-500TB ソーラーモーター０２を使用。
⑥BLE電球：異常検知時のお知らせ，また，室内の場合は，LEDで野菜を育てるのに使用する。KAWAYOU LED電球を使用。
⑦Arduino：温湿度センサ，土壌湿度センサを操作し，値を取得してシリアル通信にて結果をパソコンへ送信する。
⑧Arduino+MOTOR SHIELD：ソーラーモーターを回すのに使用する。
⑨USBカメラ：野菜の状況を監視するために使用する。ELP Webカメラ 1MP 防犯カメラ 屋外 防水 カメラUSB 720P H.264 赤外線ナイトビジョン USBドームカメラを使用。
⑩IBM Cloud：各種センサ情報，異常検知情報を収集し，状態を監視することができる。
鳥獣ジャマー＋IoT家庭菜園のプロトタイプの動作状況は，動画１の実験動画のようになっている。
【開発言語】
Python：全体の処理、画像処理，シリアル通信，IBM Cloudとの通信にて使用。
Visual C#：BLE電球の操作に使用。
C言語：Arduinoのプログラムにて使用。
【成果】
Maker Faire 2018では動体検知処理を入れていたが，今回はそれを抜き，物体の認識処理のみで大体の検知はできることを確認した。
各種センサ情報,異常検知情報をIBM Cloudにアップし，サイト上で状況を確認できた。
【今後の作業】
【その他】
Maker Faire Tokyo 2017で展示した植物生育診断装置の改良に着手したいなと思う今日この頃。
トリリオンノードが売り出されたら各種装置の小型化を目指したい。
Maker Faire 2019に通りました。8/3，8/4に展示する予定です。
Maker Fiare Tokyo 2018の二日目(2018/08/05)にて，昨日に引き続き，鳥獣ジャマー（Vermin Jammer）を展示しました。
初日に引き続き，二日目も沢山の人に来ていただけました。展示をご覧いただいた皆様ありがとうございました。
図１ 二日目設置完了（朝飯中）
図２ 説明している様子
昨年度の作品「植物生育診断装置（LED誘起蛍光法）」の続きを覚えていて見に来てくれた方もいましたが，2018年は鳥獣ジャマーに注力してしまったので，手についてない状況で申し訳ありませんでした。
2017年，2018年の作品まとめなども含めて後日，現状について情報をアップできたらと考えております。しばしお待ちいただきたく，よろしくお願いいたします。
また，展示してました資料は下記のURLからダウンロードできます。
鳥獣ジャマー（Vermin Jammer）
Maker Fiare Tokyo 2018の初日(2018/08/4)にて，鳥獣ジャマー（Vermin Jammer）を展示しました。
展示物をご覧いただいた皆さまありがとうございました。
昨年度に引き続き，農業における問題を色々聞かせていただき，大変ためになりました。
また，最新の技術をご存知の方からは色々なご助言をいただき，今後の改良につなげていきたいと考えております。
図１ 鳥獣ジャマー（Vermin Jammer）の展示
図２ 説明している様子
動画 展示物の紹介
2018年8月5日も展示しておりますので，ご興味のある方は展示物を見ていただけると幸いです。
農作物等の鳥獣被害に対して，OpenCVを用いて動体検知をして，散水機等で追い払うシステムを作れないかなと考え，図１の構成にて，プロトタイプを作ってみた。
図１ 鳥獣ジャマープロトタイプ
①ノートパソコン or Raspberry Pi3：Python，OpenCVにて画像処理，シリアル通信を行い，動体検知，動体を脅かすモノの操作を行う
②Arduino uno rev3：シリアル通信にて送られてきたメールに従い，トリガの操作を行う。プロトタイプでは，サーボモータ（SG90）を操作し，スポンジボールガンの引き金を引く
③USBカメラ：動体を取得するためのカメラとなる
④動体を脅かすモノ：プロトタイプでは，サーボモータ（SG90）にて，スポンジボールガンを放つ。（最終的には，散水機等を作成し，鳥獣に水をかけ脅かすなどをしたいと考えている）
⑤動体：デモでは，熊のぬいぐるみを動かしているが，最終的には，あらゆる鳥獣，虫等を学習データを用いて検知したいと考えている。
鳥獣ジャマーのプロトタイプの動作状況は，動画１の鳥獣ジャマープロトタイプ実験動画のようになっている。
動画１ 鳥獣ジャマープロトタイプ実験動画
今回開発したプログラムは，Pythonで作成した。
Pythonでは，OpenCVを使用し，以下のフローにて処理を行っている。
【成果】
結果として，動画にあるように，動体を検知し，スポンジボールを当てることができた。
【今後の作業】
今後は，以下の点を改善したいと考えている。
【その他】
今年度のMaker Faireはこの内容と昨年度展示した魚キャッチセンサーの無線版，植物生育診断装置を改良したもので申請してみたいと考えてます。
※5/31に申請が通りました(*^▽^*)
MFTokyo2018に向けてしっかりと作りこんでいきたいと思います。
デジタルな農具を作るにあたり，実際に畑をやってみないと本当に必要なモノが見えてこないということで，貸し畑を調べてみた。
とりあえず，適当に調べて出てきたのが
便利なサイトで，地図上から貸し農園を確認することができる。
しかし，現在住んでるあたりにあるかなと調べたが，近くにない．．．
他のサイトも探してみたが，近くは埋まっていたりしてない。
老後の楽しみでやっている人多いんだろうなぁ。
引っ越すわけにもいかないから，家のちっちゃい庭でやるしかないか．．．
除草剤撒いてしまって庭の土はダメな状態なので，プランターでなんとかするしかないな。
猫の糞害もあるので，その辺も考慮しながらチャレンジしてみるかな。
Maker Fiare Tokyo 2017の二日目(2017/08/06)にて，昨日に引き続き，植物生育診断（LED誘起蛍光法），魚キャッチセンサー無線版を展示しました。
本日も沢山の人にお越しいただくことができました。
本展示をご覧いただいた皆様ありがとうございました。
また，ご協力いただきました同僚の皆さまには心より御礼申し上げます。本当にありがとうございました。
本展示で説明させていただいた内容，いただいたご意見，今後の予定等は，後日まとめて記事として載せる予定です。しばらくお待ちください。
また，展示してました資料は下記のURLからダウンロードできます。
植物生育診断装置（LED誘起蛍光法）
http://nogue-lab.com/paper/MFT2017_paper1.pdf
魚キャッチセンサー無線版
http://nogue-lab.com/paper/MFT2017_paper2.pdf
以下，二日目の様子を写真でアップ致します。
①二日目の展示の準備完了
②本日は魚キャッチセンサー無線版を載せてみました。釣り竿にデバイスを取り付けた様子（本来はリチウムイオン電池を取り付けるのですが，申請してなかったので，有線で給電しています）
③説明している様子
④説明している様子
⑤説明している様子
⑥会社の同僚が来てくれました。
⑦同僚から差し入れまでいただきました。ありがとうごじます。おいしくいただきました。
⑧マイクを持って説明させていただきましたが，すごい噛みまくりました。恥ずかしかった。
⑨大量の荷物を持って撤収
⑩また来年も参加できるよう頑張っていきたいと思います。
Maker Fiare Tokyo 2017の初日(2017/08/05)にて，植物生育診断（LED誘起蛍光法），魚キャッチセンサー無線版を展示しました。
展示物をご覧いただいた皆さまありがとうございました。また，専門的なご意見をいただけたり等，非常にためになりました。
いただいたご意見等は，今後の開発に活かしていきたい考えております。
図１ 左：植物生育診断装置（LED誘起蛍光法），右：魚キャッチセンサー無線版
図２ 植物生育診断装置（LED誘起蛍光法）
展示してました資料は下記のURLからダウンロードできます。
植物生育診断装置（LED誘起蛍光法）
http://nogue-lab.com/paper/MFT2017_paper1.pdf
魚キャッチセンサー無線版
http://nogue-lab.com/paper/MFT2017_paper2.pdf
展示資料に記載しておりますが，魚キャッチセンサー無線版のプログラムの内容は8月中に本ホームページにアップする予定です。
また，植物生育診断装置に関しては，実験，解析など結果を後日載せていく予定です。
掲載までしばらくお待ちくださいm(_ _)m
以下，本日の様子を写真でアップ致します。
①昨年と同様にたくさんの入場者の方が並んでました。
②昨年と同様にたくさんの入場者の方が並んでました。 
③今回の展示に近いことをされている方とお話ができました。
④説明している様子
⑤説明している様子 NDVIの話が出てきたり，励起光，反応する光の波長等，専門的な内容で話ができてためになりました。
⑥説明している様子
⑦説明している様子。魚キャッチセンサー無線版のカウントを400回分ほどアップしていただいているときの写真です。
展示を通して，電子工作や農業，釣りに興じていただけると幸いです。
２０１６年度のMaker Faireで展示できなかった浜松フォトニクスマイクロ分光器を使用した植物生育診断装置を作ってみました。
植物生育診断装置（LED誘起蛍光法）のプロトタイプとして図１のようなものを作ってみました。
図１ 植物生育診断装置（LED誘起蛍光法）プロトタイプ
植物生育診断装置（LED誘起蛍光法）の構成は図２のようになる。
図２ 植物生育診断装置（LED誘起蛍光法）の構成
①Arduino Uno Rev3：C12666MAとLEDを操作し，スペクトルを取得し，PCへ送る
②ブレットボードシールド：Arduino用のブレットボードシールド。C12666MAや配線をするための基板
③C12666MA：浜松フォトニクス社のマイクロ分光器
④LED：白色，紫外，青色，緑色，黄色，赤色のいずれか
⑤励起光：④のLEDで使用する光。使用する光により⑥の反射光＋蛍光が変わる。
⑥反射光＋蛍光：使用する光により⑥の反射光＋蛍光が変わる
⑦葉等の植物：主に緑色の植物
⑧取得したスペクトル強度：Visual Studio C# 2015で作成したアプリで①を操作し，スペクトルを取得し，波形として表示する。
⑨ノートパソコン：⑧のアプリを動かすためのPC
⑩USBケーブル：①と⑨をつなぐためのUSBケーブル
【技術内容】
農業関係で今回のような光を当て，その反射光等を使用した技術は色々とあり，実用化されている技術としては，農産物の糖度分析，農産物の成分分析（栄養の含有，産地判別）等がある。
今回は，母校の研究室で植物の生育診断，病気（カビの発生）の研究をしていた仲間がいたので，それらのことを簡単に作れないかと思い，作ってみました。
基本は，光を植物等に当てると反射光＋蛍光が出る。
ここで蛍光という光を取得できると，生育診断，病気を見たりすることができる。
【実験】
公園の葉っぱを一枚拝借し，白色LEDを用いてスペクトルを取得した。
結果が以下のようなものとなる。
励起光としての白色LEDの光は，440nm，520nmあたりに強度のピークが出る光となる。励起光以外の光は，660nm，680nmあたりにピークが出ているような結果となった。
【成果】
【今後の作業】
【その他】
今年度のMaker Faireはこの内容と昨年度展示した魚キャッチセンサーの無線版で申請してみたいと考えてます。
電子工作：魚キャッチセンサー（ジャイロセンサ＋Raspberry Pi2) No.05の続きです。
2016年8月11日（木）に3回目となる実証実験（実際の釣りで魚キャッチセンサーを使う）を実施しました。（in 千葉県片貝）
この日は下図の●のポイントにて実験しました。
図１ 千葉県片貝釣りポイント
図２ 魚キャッチセンサーの実験１
図３ 魚キャッチセンサーの実験２
図４ 魚キャッチセンサーの実験３（角速度センサーの取り付け）
今回の実験では，前回のまったく釣れなくまともに反省できなかった結果は忘れ，前々回の反省を踏まえた，スピーカーの新規購入，角速度センサーへのケーブルを長くする，角速度センサーをホットボンドで周りを固め，多少濡れても大丈夫なようにした対応の確認を目的としました。
電子機器関連は前回と変わらず以下の構成となります。
天候は曇り，真夏でしたが，雲のおかげでゆっくりと釣りができました。
結果，魚キャッチセンサーの反応としては，
となりました。
釣れたのはすべてフグでした。下の動画が釣れた時の撮影していたものをすべてまとめたものとなります。1匹目は，すぐにつれてしまい撮っている暇はありませんでしたが，2匹目～8匹目は，撮ることができました。この日は，フグ祭りで，他の釣り人もフグだらけでした。
動画１ 実験動画(2匹目～8匹目）
成果としては，前回の成果＋αの以下の内容となります。
とりあえず，結構使える感じが確認できたので，無線化に向けての準備をしていきたいと思います。
」