インテリジェント消毒トンネル：高トラフィックエリア向け自動除菌システム

必要な部品と材料

部品	数量
Arduino UNO	1
ジャンパーワイヤー（汎用）	1セット
PIRモーションセンサー（汎用）	2
12Vパワーリレー（4PDT）	1
12V SMPS（スイッチング電源）	1
Seeed Grove 2チャネルSPDTリレー	1
5V SMPS	1
トグルスイッチ（On）-Off-(On)	1
Raspberry Pi 3 Model B	1
Raspberry Pi Camera Module V2	1
Micro SDカード	1
Micro-USB to USBケーブル	1
ヒートシンク	1
1HPウォーターポンプ	1
スチールボックスパイプ	1
水タンク（200L）	1
PVCプラスチックパイプ	1
4ウェイフォッガー	1
バナーフレックス	1
チージョイント	1
マイクロチュービングパイプ	1
ウォールフィックスランプ	1
エルボ継手	1
ケーブルタイ（両面）	1

必要な工具と機器

溶接機
切断機
はんだごて（汎用）
鉛フリーはんだ
レーザーカッター（汎用）

使用アプリとオンラインサービス

Arduino IDE
Raspberry Pi Raspbian
OpenCV

プロジェクト概要

はじめに

スマート消毒・衛生トンネルは、トンネル通過者を約15秒で最大限保護するよう設計されており、コミュニティがCOVID-19と闘う助けになります。

このプロジェクトの主旨は、COVID-19の拡散を防ぐトンネルを作ることです。この消毒・衛生トンネルは、通過者をわずか15秒であらゆる細菌から除菌するために作られました。

使用する消毒液は次亜塩素酸ナトリウム（NaOCl）と水（H2O）の組み合わせです。この消毒剤は揮発性がなく、持続的な抗ウイルス・殺菌活性を発揮し、表面を衛生的に保ちます。

このスマート消毒・衛生トンネルの制作に着手しました。製作期間はわずか12時間。頭からつま先まで15秒で完全除菌でき、使用液は無害*です。総コストは約₹30,000（約$400）。（改訂コスト）

設置場所

食品市場
オフィス
ショッピングモール
空港
バス停
鉄道駅
警察署
大学
病院
住宅地

仕組み

1HPウォーターポンプをトンネル側面に設置し、タンクから0.4%次亜塩素酸ナトリウム水溶液（100リットル中）を汲み上げます。自動制御で、誰かがトンネルに入るとセンサーが検知し、ウォーターポンプが15秒間作動。通過者がいないときはポンプがオフになり、水と電力を節約。ミスト状の消毒スプレーが空気、露出皮膚、衣服を除菌し、約60分以上（概算*）の保護効果があります。

トンネル側面に200リットル溶液タンクと高圧配管用ポンプを設置。計算上、溶液は8〜10時間分（通過人数により変動**）。入口上部にモーションセンサーを設置し、消毒液を節約。

フロー図

ハードウェアセットアップ

金属プロファイルでフレームを組み、分解・移動・保管が可能に。覆いはバナー（屋外広告用）を使用。バナーはプラスチックタイで金属プロファイルに簡単・迅速に取り付け可能、特殊技術不要。

3Dモデル：https://skfb.ly/6RGvZ

200リットルタンクと高圧配管用ポンプをトンネル側面に設置、4ウェイフォッガーアセンブリに接続。

マイクロチュービングパイプでトンネル全体に溶液を供給。

トンネル内部に高圧パイプラインと4基の4ウェイフォッガーを設置。ミストは衣服に跡を残さず、人の全身を包み込み、衣服の届きにくい折り目までウイルスを除菌し、退出後も一定時間保護します。

溶液には認証済みのものを使用（証明書添付）。

4ウェイフォッガー仕様

吐出量：30 LPH / 0.5 LPM（1基あたり）
推奨圧力：45-60 psi
平均液滴径：65ミクロン（55-60 psi時）
必要ろ過：130ミクロン（120メッシュ）
必要ポンプ：40-45m揚程

Arduinoの準備

ウォーターポンプは赤外線検知で動作します。人体がモーションセンサー近くに来ると赤外線を反射し、センサーが検知してHIGH信号を出力。Arduinoがこれを読み取り、HIGHならリレーモジュールにHIGHを送り、パワーリレー経由でウォーターポンプを15秒間作動（変更可）。LOWならリレーピンをLOWにし、ポンプをオフにします。

より精密にするため2つのPIRセンサーを使用し、どちらかが動きを検知すればリレーが15秒間オンになります。

ウォーターポンプは16A定格ですが、5Vリレーの最大負荷は10Aのため、5Vリレーモジュールと12Vパワーリレーを2段階で使用して制御しています。

Arduinoコード

/* Smart Disinfection and Sanitation Tunnel */
int relayPin = 12;
int inputPin = 2;
int inputPin2 = 3;
int pirState = LOW;
int val = 0, val2 = 0;

void setup() {
  pinMode(relayPin, OUTPUT);
  pinMode(inputPin, INPUT);
  pinMode(inputPin2, INPUT);
  Serial.begin(9600);
}

void loop() {
  val = digitalRead(inputPin);
  val2 = digitalRead(inputPin2);
  if (val == HIGH || val2 == HIGH) {
    digitalWrite(relayPin, HIGH);
    if (pirState == LOW) {
      Serial.println("Motion detected!");
      delay(15000);
      pirState = HIGH;
    }
  } else {
    digitalWrite(relayPin, 0);
    if (pirState == HIGH) {
      Serial.println("Motion ended!");
      pirState = LOW;
    }
  }
}

Raspberry Pi 3の準備（オプション）

データ分析やトンネル利用者数の正確なカウントが必要な場合に実装。PIRや超音波センサーでも可能ですが、機械学習+OpenCVによる人体検出の方が精度が高いと判断。

Piカメラ接続

Raspberry Piの電源を切る
USBモジュールとHDMIモジュールの間にあるカメラモジュールコネクタを探す
黒いプラスチッククリップを優しく上に引いてロック解除
リボンケーブルを挿入（金属接点をEthernet/USBポートから**離れる方向**に）
クリップをロック

Piカメラ有効化

sudo raspi-config実行
「Interfacing Options」（4番目）選択→Enter
「Enable Camera」（5番目）選択→Enter
右矢印で「ENABLE」を選択→Enter

Piカメラテスト

VNC ViewerでRaspberry Piに接続し、raspistill -v -o test.jpg実行。カメラ映像が画面に表示されればOK。

OpenCVインストール

こちらのガイドに従ってインストール。

Pythonコード（main.py）

import cv2.cv as cv
from datetime import datetime
import time, sys, datetime
count = 0

class MotionDetector:
    def __init__(self, ceil=8, doRecord=True, showWindows=True):
        # ... 初期化処理 ...
    def run(self):
        global count
        # ... メインループ：フレーム取得→処理→動き検出→カウント・ログ記録 ...
    def processImage(self, frame):
        # ... グレースケール変換、フレーム差分、ノイズ除去、閾値処理 ...
    def somethingHasMoved(self):
        # ... 黒ピクセル割合から動き判定 ...

if __name__ == "__main__":
    detect = MotionDetector(doRecord=False)
    detect.run()

ダウンロード：main.py

保存後 python main.py で実行。画面に映像とターミナルに人数カウントが表示されます。

デスクトップ/アプリ用ダッシュボード作成

Step 1: Apacheインストール

sudo apt install apache2 -y

Step 2: PHPインストール

sudo apt install php libapache2-mod-php -y
cd /var/www/html
wget "https://hacksterio.s3.amazonaws.com/uploads/attachments/1097966/Dashboard.zip"
sudo apt-get install unzip
unzip Dashboard.zip

ブラウザをリフレッシュしてダッシュボード確認。

Raspberry Piをワイヤレスアクセスポイント化

公式ガイドに従って設定。SSIDを「SanitizingTunnel」に設定。

アプリ構築

Androidアプリ

前提：Android Studio。コードをダウンロードし、Raspberry PiのIPアドレス等を自分の環境に合わせて変更。

iOSアプリ

前提：XCode。同様にコードをダウンロードし、認証情報を変更。

使用薬液

消毒トンネルでは、水100リットルに対して0.4%の次亜塩素酸ナトリウム水溶液を使用。

更新 - 「有害な化学物質を使っている」とのコメントが多数寄せられたため、供給元（Raman & Weil Pvt. Ltd）に確認したところ、同社はBode Chemie GermanyからCOVID-19に対する有効性に関する「宣言書」を取得済みとのこと。

公式リンク：宣言書PDF

すべてを統合

最後にトンネルに電源を入れ、すべてのルーチンとアプリが計画通り動作するか確認。

コスト

詳細：Googleスプレッドシート

コード

Arduino Code Tunnel
main.py
Dashboard Files
Sanitation-Tunnel Android Source Code
Sanitation-Tunnel Android App
Sanitation-Tunnel iOS Source Code

Arduino Code Tunnel C/C++

/* Smart Disinfection and Sanitation Tunnel */
int relayPin = 12;
int inputPin = 2;
int inputPin2 = 3;
int pirState = LOW;
int val = 0, val2 = 0;

void setup() {
  pinMode(relayPin, OUTPUT);
  pinMode(inputPin, INPUT);
  pinMode(inputPin2, INPUT);
  Serial.begin(9600);
}

void loop() {
  val = digitalRead(inputPin);
  val2 = digitalRead(inputPin2);
  if (val == HIGH || val2 == HIGH) {
    digitalWrite(relayPin, HIGH);
    if (pirState == LOW) {
      Serial.println("Motion detected!");
      delay(15000);
      pirState = HIGH;
    }
  } else {
    digitalWrite(relayPin, 0);
    if (pirState == HIGH) {
      Serial.println("Motion ended!");
      pirState = LOW;
    }
  }
}

main.py Python

import cv2.cv as cv
from datetime import datetime
import time, sys, datetime
count = 0
class MotionDetector():
    def __init__(self, ceil=8, doRecord=True, showWindows=True):
        # ... (上記と同内容) ...
    def run(self):
        global count
        # ... (上記と同内容) ...
    def processImage(self, frame):
        # ... (上記と同内容) ...
    def somethingHasMoved(self):
        # ... (上記と同内容) ...
if __name__ == "__main__":
    detect = MotionDetector(doRecord=False)
    detect.run()