BeeMonitor: Arduino Nano 33 BLE Senseで実現するスマート養蜂管理システム
プロジェクト概要
養蜂家の作業負担を軽減し、蜂群の健康状態と分蜂(スワーミング)を遠隔監視するIoTシステムです。Arduino Nano 33 BLE Senseの内蔵マイク・温湿度センサーとTinyML(Edge Impulse)を活用し、蜂の羽音スペクトルから女王蜂の有無・分蜂兆候をリアルタイム判定。Bluetooth Low Energyでスマートフォンアプリにデータを送信し、巣箱を開けずに状態把握を可能にします。
システム構成
| 構成要素 | 詳細 |
|---|---|
| マイコン | Arduino Nano 33 BLE Sense (内蔵: マイク、温湿度センサーHTS221、BLE) |
| 機械学習 | Edge Impulse Studioで構築したニューラルネットワークモデル(スペクトログラム入力) |
| 通信 | Bluetooth Low Energy (BLE) - 巣箱内デバイスとスマホ間 |
| モバイルアプリ | Android Studio製ネイティブアプリ (APK提供、GitHub公開) |
| 電源 | リチウムイオン電池等(低消費電力設計で数日〜数週間駆動) |
検出対象イベント(3クラス分類)
- MATICA (女王蜂あり): 正常な蜂群状態
- NIMATICE (女王蜂なし): 女王蜂喪失・要介入
- ROJENJE (分蜂中): 分蜂発生中・緊急対応必要
機械学習モデル構築フロー (Edge Impulse)
- データ収集: 内蔵マイクで蜂の羽音を録音(女王蜂あり/なし/分蜂の各状態)
- スペクトル解析: スペクトログラム(メルフィルタバンク等)で時周波数特徴抽出
- モデル訓練: 1D-CNN等のニューラルネットワークで分類器訓練
- 評価・検証: 混同行列・F1スコアで性能確認(目標: 分蜂検出率>90%)
- デプロイ: Arduinoライブラリ(.zip)として書き出し、Nano 33 BLE Senseに書き込み
省電力設計
- 測定は分蜂発生確率が高い午前10時〜午後1時のみ実施
- それ以外はディープスリープ/アイドル状態で消費電流最小化
- BLEアドバタイズも必要時のみ(アプリ接続時)
Androidアプリ機能
- BLEスキャン・接続・デバイス選択
- メイン画面: 温度・湿度・イベント状態(女王蜂有無/分蜂)をリアルタイム表示
- アラート通知: 分蜂検知時にプッシュ通知・画面アラート
- 履歴データ閲覧(将来拡張)
DIY構築手順
- Arduino IDEインストール (公式サイト)
- 提供の
.inoスケッチとei-smartbees-arduino-1.0.6.zipライブラリを導入、Nano 33 BLE Senseに書き込み - Android端末にAPKファイルをインストール (GitHubリリース)
- デバイスを巣箱内に設置(防湿・防水ケース推奨)
- アプリでBLE接続し、データ取得開始
今後の改善計画
- 学習データ拡充によるモデル精度向上(羽音データのクラウドソーシング)
- アプリ機能拡張(履歴グラフ、複数巣箱管理、作業ログ等)
- LoRaWANゲートウェイ経由でクラウドDB連携し、遠隔地からも監視可能に
- 重量センサー・CO2センサー追加で蜜量・蜂群活動度の定量化
リソースリンク
- Androidアプリソース: GitHubリポジトリ
- APKダウンロード: debugビルド
- Edge Impulseプロジェクト: コミュニティテンプレートとして公開予定
製造プロセス
- VMCマシニングとは? 立形マシニングセンタのエキスパート解説
- アルミニウムレーザーマーキング専門ガイド:精度、耐久性、産業用途
- MIG溶接 vs TIG溶接:プロジェクトに最適なアーク溶接技術の選び方
- レーザーマーキング総合ガイド:種類、メリット、用途
- 大量生産スイス式マシニングの重要考慮事項
- CNC試作ガイド:精度、速度、コスト効率の良い生産
- エキスパートシャフト製造:精密プロセスとカスタムソリューション
- ファイバーレーザーマーキング:現代産業向けの精度、速度、汎用性
- 電解研磨 vs パッシベーション:ステンレス鋼仕上げの正しい選択
- ステンレス鋼パッシベーション:耐食性と性能の向上
- バイク搭載フィッシングリグのラピッドプロトタイピング: CADから実釣まで