---
# System prepended metadata

title: 智慧工具櫃
tags: [Side Project]

---

---
tags: 'Side Project'
---
智慧工具櫃
===
# 概念
  希望對工具櫃管理有極高要求之客戶提供一能模組化之工具偵測及管理系統

# 功能概述
  * 希望結合 RFID 當作打開工具櫃的鑰匙
      * 開啟權限管理
      * 登入紀錄管理
  * 結合手機 APP 進行開啟紀錄調閱以及人員權限管控
  * 能對櫃內工具進行放置位置以及檢查是否有缺失並列入紀錄
  * 關閉工具櫃後,如發現工具有缺失則會發出蜂鳴器提醒
  * 能換電池
  * 即時網路連線傳送狀態,Telgram ( 可討論是否需有這個功能 )
# 商業資訊
  * [ATC Video](https://www.youtube.com/watch?v=ETDwE6leK6k)
  * [ATC Article](https://www.enr.com/articles/24770-snap-on-employs-imaging-technology-to-help-high-risk-asset-managers-track-their-tools)
  * ATC有一個36英寸寬的盒子，零售價為21,000美元，一個54英寸寬的盒子，售價為26,000美元，不包括工具。這比沒有成像系統的同類盒子要高出約50％。未來的型號將包括移動裝置，甚至可以在戶外使用的裝置。
  * 先前貿易商報價，整個系統含工具300萬台幣，明昌回覆他們頂級的工具箱30萬台幣。

# 機構需求
  * [RFID 外殼](https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.106.6f6014de310HiA&id=623260647803&ns=1&abbucket=17#detail)
  * [RFID Reader Module](https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.60.6f6014de310HiA&id=612340544533&ns=1&abbucket=17#detail)
# 硬體需求
  * [ESP32](https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.1.5b0c451aleGa7T&id=607080169575&ns=1&abbucket=5#detail)
  * [RFID 天線](https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.127.3c8d1100E8c0S7&id=40555666318&ns=1&abbucket=17#detail)
  * [RFID 125KHz EM4100 Tag](https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.30.14594566HD5nBV&id=559971957277&ns=1&abbucket=17#detail)
  * Photoresistor Matrix
    * [STM32F103ZET6](https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.201.165469c2u1qHNv&id=43514317227&ns=1&abbucket=17#detail)，具有 16 個 ADC 腳位，加上可用通用腳位 84，最多可以支援到 16*84 = 1344 個光敏電阻,到時使用 [SMD 的光敏電阻](https://item.taobao.com/item.htm?spm=a230r.1.14.38.7abd75ebAQqlz1&id=619647585773&ns=1&abbucket=17#detail),配合 PCB 電路板自動插件,應該是可以符合此應用需求，而每個感測模組零件成本（只算 STM32 + 光敏電阻) 可以壓在新台幣 500 左右 (不含生產 PCB 板以及其他成本攤提)。 
    * [Reference Video](https://www.bilibili.com/s/video/BV1Pf4y1U7U2)

# 系統架構
  * [ESP32 WiFi AP / Modbile Setup](https://randomnerdtutorials.com/esp32-access-point-ap-web-server/)
![](https://i.imgur.com/2vDPZhF.gif)

## STM32 腳位配置
![](https://i.imgur.com/tw32Ls9.png)

# 概念驗證
先以製作單一模組驗證其解析度(辨別率)
物件長10.2mm*4mm
若以此尺寸為我們可獲得最小零件
我們的辨識度不會超過4mm
或是其偵測範圍更小解析度就可提高









        

  
