3D-Druck: Anomalieerkennung mit STM32MP15-basiertem IoT-Gateway und AWS Greengrass

Der 3D-Drucker ist mit zwei Beschleunigungssensoren ausgestattet, deren Bewegungsdaten über Wireless Bluetooth und Wireless LoRa an zwei ST Nucleo-Boards weitergeleitet werden. Der NUCLEO-WB55RG ist drahtlos mit dem STM32MP15-basierten IIoT-Gateway von DH electronics mit zertifiziertem Greengrass 2.0 Build verbunden. Der Machine Learning Algortithmus für die Anomalieerkennung des NUCLEO-WB55RG wird auf dem IIoT-Gateway ausgeführt. Ergänzend dazu wird der Machine Learning Algortithmus zur Erkennung von Anomalien in den Bewegungsdaten des LoRa-Sensors auf dem NUCLEO-WL55JC1 ausgeführt, um die Kommunikationsbandbreite zu reduzieren. NUCLEO-WL55JC1 ist über das IIoT-Gateway mit der LoRa-Basisstation und dem IoT Corn für LoRaWAN verbunden. Eine grafische Displayeinheit zur Anzeige von Anmoalien wird in der AWS-Cloud umgesetzt. Der Machine Learning Algortithmus wurde mit demselben Aufbau im Datenerfassungsmodus unter Verwendung von AWS Sagemaker, Sagemaker neo und Cube.AI erstellt.

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