Python、SQLite、LabVIEWによるRaspberry Pi高精度温度プロファイリング
Raspberry Pi上にDS18B20センサーをプロセッサー直上に搭載し、ボード内部温度を取得。目標は筐体内温度プロファイルマッピングと明確視覚化。軽量Pythonスクリプト、SQLite3データベース、LabVIEW統合で実現。
Pi自体は比較的低温動作、単一センサーのみのため結果温度変化は微小（添付画像は誇張）。しかし方法論はあらゆるセットアップにスケール可能。
Pi上で継続実行されるPythonルーチン作成から着手。DS18B20値読み取り、タイムスタンプ付き温度をUSBフラッシュドライブからマウントした共有フォルダ上SQLite3データベースへ書き込み。同DBに加速度計データも格納予定（後日追加）。
ホスト側ではLabVIEWアプリケーションがリモートSQLite3データベースクエリし、最新温度読み取り取得。LabVIEW用シンプルSQLite Toolkitで接続・クエリ効率化。初期は全データセット取得、今後最終エントリーのみ取得へ改良予定。
可視化にSensor Mapping Express VI使用。ワークフロー：Piの.stlモデル指定、センサー位置指定、温度配列入力。Google SketchUpで高解像度3Dボードモデル変換、4ダミーセンサーノード追加で温度勾配説明。外部4センサー固定0°C、中央センサーがDBから実データ取得。センサー追加でマップ精度向上。
アプリケーション100ms間隔でリフレッシュ：DBクエリ、温度値配列構築、Sensor Mapping Express VI更新。結果、Pi内部温度反映の動的サーフェスプロットがリアルタイム変化。
温度-色マッピング：
- 0 °C – R0 G0 B255
- 21.25 °C – R0 G255 B255
- 42.5 °C – R0 G255 B60
- 63.75 °C – R255 G255 B85
- 85 °C – R255 G0 B0
温度に加え、ADXL345加速度計接続でチルト・ピッチデータ取得。次フェーズでこのモーションデータをLabVIEW 3Dモデル連携、バーチャル表現が物理Raspberry Pi姿勢ミラーリング可能に。
コード、データベーススキーマ、LabVIEW設定詳細については、Raspberry Pi温度プロファイリングLabVIEW活用記事を参照。
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