Advanced sensor integration and enviromental monitoring: utilizing Arduino and LabVIEW for air quality analysis

This thesis presents a comprehensive study and implementation of advanced sensor integration in embedded systems for environmental monitoring, with a specific focus on air quality analysis. The research encapsulates the design, calibration, and deployment of various particulate matter sensors, including the SPS30 Sensirion, PMS5003 series, and Shinyei models, integrated with the Arduino MEGA2560 board. A significant part of this work involves developing a robust air quality monitoring system that leverages the flexibility and efficiency of Arduino platforms and the analytical capabilities of LabVIEW software. The thesis begins with an extensive literature review, highlighting the current advancements in sensor technology and embedded systems. Subsequent chapters detail the technical specifications, integration process, and calibration methods for each sensor. A novel approach is adopted for data acquisition and processing, emphasizing real-time analysis and environmental data correlation using LabVIEW. The research also addresses challenges in sensor integration, offering practical solutions and mitigation strategies. A pivotal component of this work is the design and implementation of a Printed Circuit Board (PCB) tailored for environmental monitoring. This PCB efficiently integrates multiple sensors and streamlines data acquisition, supported by the Arduino Integrated Development Environment (IDE) for effective programming and system control. The thesis further explores the implementation of data storage solutions, user interaction mechanisms, and multiplexer functionality for optimized system performance. Timekeeping accuracy and data transmission methods are also elaborately discussed, ensuring the reliability and precision of the monitoring system. In the final chapters, the practicality and functionality of the developed system are validated through extensive testing and real-world applications. The integration of the LabVIEW dashboard for data acquisition and analysis is a cornerstone of this research, enabling advanced correlation analysis and real-time environmental monitoring. The study concludes with a set of recommendations for future enhancements, including noise filtering improvements, the incorporation of reference sensors for validation, and potential cloud integration for data management. This thesis not only contributes to the field of environmental monitoring but also provides a framework for future research in embedded systems and sensor technology. Overall, this work represents a significant advancement in the integration of sensor technology and software tools for environmental monitoring, offering valuable insights and practical solutions for air quality analysis and beyond.

Questa tesi presenta uno studio completo e l'implementazione di integrazioni avanzate di sensori in sistemi embedded per il monitoraggio ambientale, con un focus specifico sull'analisi della qualità dell'aria. La ricerca comprende la progettazione, la calibrazione e il dispiegamento di vari sensori di materia particolata, inclusi i modelli SPS30 Sensirion, PMS5003 e Shinyei, integrati con la scheda Arduino MEGA2560. Una parte significativa di questo lavoro coinvolge lo sviluppo di un robusto sistema di monitoraggio della qualità dell'aria che sfrutta la flessibilità e l'efficienza delle piattaforme Arduino e le capacità analitiche del software LabVIEW. La tesi inizia con una vasta revisione della letteratura, evidenziando gli attuali avanzamenti nella tecnologia dei sensori e nei sistemi embedded. I capitoli successivi dettagliano le specifiche tecniche, il processo di integrazione e i metodi di calibrazione per ciascun sensore. Un approccio innovativo è adottato per l'acquisizione e l'elaborazione dei dati, enfatizzando l'analisi in tempo reale e la correlazione dei dati ambientali utilizzando LabVIEW. La ricerca affronta anche le sfide nell'integrazione dei sensori, offrendo soluzioni pratiche e strategie di mitigazione. Un componente fondamentale di questo lavoro è la progettazione e l'implementazione di un circuito stampato (PCB) su misura per il monitoraggio ambientale. Questo PCB integra in modo efficiente più sensori e semplifica l'acquisizione dei dati, supportato dall'Ambiente di Sviluppo Integrato (IDE) di Arduino per una programmazione efficace e il controllo del sistema. La tesi esplora inoltre l'implementazione di soluzioni di archiviazione dati, meccanismi di interazione con l'utente e funzionalità del multiplexer per ottimizzare le prestazioni del sistema. Vengono discusse anche con dettaglio l'accuratezza della misurazione del tempo e i metodi di trasmissione dei dati, garantendo l'affidabilità e la precisione del sistema di monitoraggio. Nei capitoli finali, la praticità e la funzionalità del sistema sviluppato vengono validate attraverso test estensivi e applicazioni nel mondo reale. L'integrazione del dashboard LabVIEW per l'acquisizione e l'analisi dei dati rappresenta una pietra miliare di questa ricerca, consentendo analisi di correlazione avanzate e monitoraggio ambientale in tempo reale. Lo studio si conclude con una serie di raccomandazioni per futuri miglioramenti, inclusi il perfezionamento del filtraggio del rumore, l'incorporazione di sensori di riferimento per la validazione e una potenziale integrazione cloud per la gestione dei dati. Questa tesi non solo contribuisce al campo del monitoraggio ambientale, ma fornisce anche un quadro per ricerche future in sistemi embedded e tecnologia dei sensori. Nel complesso, questo lavoro rappresenta un significativo avanzamento nell'integrazione della tecnologia dei sensori e degli strumenti software per il monitoraggio ambientale, offrendo intuizioni preziose e soluzioni pratiche per l'analisi della qualità dell'aria e oltre.