FC-37 ve YL-83 Yağmur Sensörü

FC-37 ve YL-83 Yağmur Sensörü
FC-37 ve YL-83 Yağmur Sensörü

FC-37 ve YL-83 Yağmur Sensörü. FC-37 ve YL-83 yağmur sensörleri, yüzeylerindeki iletken izler aracılığıyla su damlacıklarının varlığını algılayan pasif modül sensörlerdir. Temel çalışma prensibi, üzerine su damladıktan sonra iletken izler arasındaki direnç değerinin değişmesidir. Bu direnç değişimi analog sinyal ve/veya karşılaştırıcı tabanlı dijital sinyal olarak dışarı verilir. Modul üzerinde yer alan LM393 benzeri bir karşılaştırıcı devresi sayesinde, belirli bir eşik değeri aşıldığında dijital çıkış aktif hale gelir. Sensör, basit yapısı, düşük maliyeti ve doğrudan Arduino gibi mikrodenetleyicilerle entegrasyon kolaylığı nedeniyle otomasyon, iklim kontrolü ve dış ortam izleme sistemlerinde sıkça tercih edilir.

Teknik Özellikleri

Aşağıda FC-37 / YL-83 modüllerinin yaygın teknik özellikleri verilmiştir:

ÖzellikDetay
Çalışma Gerilimi3.3V – 5V (tipik olarak 5V)
Analog Çıkış (AO)0 … 5V (ölçekli analog değer)
Dijital Çıkış (DO)0 / 1 (threshold tabanlı)
Karşılaştırıcı (Comparator)LM393 ya da eşdeğeri, çıkışın eşik ayarlanabilir pot ile ayarlanabilir
Direnç Ölçüm PrensibiSensör yüzeyi üzerindeki iletken izler arasındaki direnç değişimi
PCB BoyutuYaklaşık 3.2 cm × 1.4 cm (kontrol modülü)
Akım / Çıkış KapasitesiDijital çıkış sürme kapasitesi > 15 mA (LM393 modülü)
Potansiyometre AyarıKontrol modülünde hassasiyet eşik değeri ayarlanabilir
Hızlı Tepki & KurumaSensör modülün üzerinde potansiyel olarak kurutma etkisi sağlayan ısıtma ya da yüzey eğimi bulunabilir (YL-83’te)

Arduino ile Bağlantı Bilgisi

FC-37 / YL-83 modülünü Arduino ile bağlamak oldukça sade bir işlemdir. Modül genellikle dört pin içerir: VCC, GND, DO (dijital çıkış) ve AO (analog çıkış). Aşağıda tipik bağlantılar:

  • VCC → Arduino 5V
  • GND → Arduino GND
  • AO → Arduino analog giriş örneğin A0
  • DO → Arduino dijital pin örneğin D2

Ayrıca modül üzerindeki potansiyometre ile dijital çıkış eşik değeri ayarlanabilir.

Bağlantı şeması genel olarak şöyle çalışır:

  1. Sensör modülüne 5V ve GND verilir.
  2. AO çıkışı Arduino’nun analog girişine bağlanarak su miktarına bağlı gerilim ölçülür.
  3. DO çıkışı, pot ile ayarlanan eşik değerine ulaşıldığında HIGH / LOW sinyal gönderir.
  4. Kod içinde bu dijital okuma ile “yağmur algılandı / yağmur yok” kararı verilebilir.
FC-37 ve YL-83 Yağmur Sensörü

Kod Örneği (Arduino)

Aşağıda, sensörün analog ve dijital çıkışını okuyarak basit bir değerlendirme yapan örnek kod vardır:

// FC-37 / YL-83 Rain Sensor Örnek Kod

const int analogPin = A0;   // AO – yağmur yoğunluğu sinyali  
const int digitalPin = 2;   // DO – yağmur algılama (eşik tabanlı)  
int thresholdValue = 500;   // Dijital çıkış eşik değeri (pot ile ayarlanabilir)

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  pinMode(digitalPin, INPUT);
}

void loop() {
  int analogValue = analogRead(analogPin);
  int digitalValue = digitalRead(digitalPin);

  Serial.print("Analog Değer: ");
  Serial.print(analogValue);
  Serial.print(" | Dijital Değer: ");
  Serial.println(digitalValue);

  if (digitalValue == LOW) {
    Serial.println("Yağmur algılandı!");
  } else {
    Serial.println("Yağmur yok.");
  }

  // Alternatif olarak analog değere göre karar ver:
  if (analogValue < thresholdValue) {
    Serial.println("Analoge göre: Yağmur yoğun.");
  } else {
    Serial.println("Analoge göre: Yağmur yok ya da hafif.");
  }

  delay(1000);
}

Bu kodla, hem analog hem dijital çıkışları okuyarak sistem içinde karar verebilirsiniz. Eğitimlerimize katılarak bu ve diğer projeleri uygulamalı olarak öğrenebilirsiniz. Eğitimlerimize ve diğer bilgilere buradaki linkten (https://www.facadium.com.tr/) ulaşabilirsiniz. Ürünlerimize STEM Kits üzerinden ulaşabilirsiniz. STEM Kits (https://www.stemkits.com.tr/)

Günlük Hayatta Kullanım Alanları

FC-37 / YL-83 yağmur sensörleri, birçok pratik uygulamada tercih edilen bileşenlerdir. İşte bazı kullanım alanları:

  1. Bahçe / Tarımsal Otomasyon
    Yağmur başladığında sulama sisteminin kapanmasını sağlamak, su israfını önlemek.
  2. Çatı ve Gutter İzleme
    Çatı oluklarında su birikimini algılayıp alarm sistemi devreye sokmak.
  3. Cephe / Balkon Tentesi Kontrolü
    Yağmur başladığında tente otomatik olarak kapanacak şekilde sistem kontrolü.
  4. Araç Silecek Sistemi
    Otomotiv projelerinde, ön cam yüzeyine düşen damlaların algılanmasıyla silecek sisteminin otomatik çalıştırılması.
  5. Sel / Su Taşkını Alarmı
    Bodrum katı veya düşük seviyeli bölgelerde su birikimini algılayıp alarm sistemi tetikleme.
  6. Meteoroloji & Hava İstasyonları
    Yağmurun varlığı ve süresi bazında veri toplama sistemleri kurma.
  7. IoT Tabanlı Hava İzleme Uygulamaları
    Sensör verisini bulut sistemine gönderip kapasite raporları oluşturma.
  8. Akıllı Ev Sistemleri
    Pencereleri kapatma, iç mekanı koruma amaçlı tetikleme mekanizmaları.
  9. Çevresel İzleme
    Çevresel projelerde yağış verilerinin kayıt altına alınması.
  10. Eğitim ve STEM Projeleri
    Okullar ve hobi projelerinde yağmur sensörü ile pratik elektroteknik uygulamaları gösterme.

Öğrenilmesinin Önemi

Yağmur sensörleri, özellikle FC-37 / YL-83 gibi modüller, elektronik ve gömülü sistemler alanında pratik uygulamaya en hızlı geçilebilen bileşenlerden biridir. Öğrenilmesi, donanım-yazılım entegrasyonu, sinyal işleme, karar kontrol mantığı ve sistem güvenilirliği gibi temel mühendislik kavramlarının pekiştirilmesi açısından büyük önem taşır.

İlk olarak, bu sensörler pasif bir ölçüm prensibi kullanır: yağmur damlacıkları sensörün üzerindeki iletken izler arasında kısa devre oluşturur ve bu durum direnç değerinde değişime yol açar. Bu değer analog bir gerilim sinyali olarak okunabilir ve/veya bir karşılaştırıcı devre (örneğin LM393) ile eşik bazlı dijital çıkış sinyaline dönüştürülebilir. Bu yöntemi öğrenmek, direnç temelli sensörler, analog-dijital dönüşüm (ADC), gerilim bölücü yapılar ve karşılaştırıcı devrelerin çalışma prensipleri hakkında kavrayışı artırır.

İkinci olarak, bu sensörlerin Arduino ya da benzeri mikrodenetleyicilerle entegrasyonu doğrudan pratik uygulamalara geçişi sağlar. Okunan analog değerler üzerinden threshold (eşik) belirleme, program içinde karar mekanizmaları kurma, textual ve sayısal veri okuma ve seri iletişimle bu verileri dış dünyaya gönderme gibi işlemler, öğrenci ve geliştiricilerin mikrodenetleyicilerle etkileşim yeteneklerini geliştirir. Bu süreçte yazılım tarafında kontrol döngüleri, hata toleransı, debounce ve kararsızlık yönetimi gibi kavramlar uygulamalı şekilde öğrenilir.

Üçüncüsü, yağmur sensörlerinin pratik uygulamalarda kullanılması, sistem güvenilirliği ve çevresel etkenlerin etkisi konularını ön plana çıkarır. Örneğin sensör yüzeyi paslanma, kirlenme ya da hava şartları nedeniyle zamanla bozulabilir. Bunlara karşı alınacak önlemler—koruyucu tabaka, bakım, periyodik kalibrasyon, nem ve don şartlarına adaptasyon—gerçek dünya projelerinde çok önemlidir. Sensör verisi sadece “yağmur var / yok” şeklinde kullanılmamalı; analog değer eğilimleri ve istatistiksel filtreleme ile daha kararlı sistemler tasarlanmalıdır.

Dördüncüsü, bu sensörlerin IoT projelerindeki rolü büyüktür. Sensör verisi bulut sistemine transfer edilerek uzun dönemli yağış analizleri, hava durumu tahmini modelleri ve veri tabanlı karar desteği sistemleri oluşturulabilir. Bu bağlamda, FC-37 / YL-83 sensörünün öğrenilmesi, bir mühendis ya da geliştiricinin nesnelerin interneti (IoT) vizyonuna adım atmasını kolaylaştırır.

Beşincisi, öğrenci ve hobici projelerde bu sensörle elde edilen geri bildirimler motivasyon sağlar. Sensörün okuduğu değerlerin değiştiğini gözlemlemek, fiziksel olayın (yağmur) doğrudan dijital verilere dönüşmesi, uygulama-testi döngüsünü destekler.

Altıncısı, bu tür sensörlerin öğrenilmesi, mühendislik düşünce yapısını geliştirir: sistematik yaklaşım, hata analizi, sensör doğruluğu, kalibrasyon, kablolama gerilim düşümleri, gürültü etkisi, yazılım filtresi uygulama gibi ileri seviye konulara geçiş için sağlam bir altyapı sağlar.

Sonuç olarak, FC-37 / YL-83 gibi yağmur sensörlerinin öğrenilmesi yalnızca sensörün kendisini tanımakla kalmaz; elektronik prensipleri, mikrodenetleyici programlaması, donanım-yazılım entegrasyonu, sensör verisi analizi ve sistem güvenilirliği gibi geniş bir mühendislik yelpazesinde yetkinlik kazandırır. Bu yüzden bu sensörü iyi kavrama, hem akademik projelerde hem ticari uygulamalarda güçlü bir temel oluşturur.