Dazu muss nun nicht nur der Sensor sondern ebenfalls das Gewicht aufgezeichnet werden. Da ich ungern tage bzw. wochenlang mehrmals täglich das Gewicht protokollieren will musste hier eine automatische Lösung her.
Also habe ich mich daran gemacht und meine Mettler PB1502 überprüft. Eine direkte Datenausgabe über RS232 ist leider nicht vorhanden.
Erstmal habe ich geschaut, wo das Messignal aus der Wägeeinheit selbst kommt. Dieses Signal habe ich dann auf dem PCB weiter verfolgt. Es ging in einen LM393 Comparator und wurde dort als PWM-Signal ausgegeben. Über den Duty-cycle bzw. die Pulsdauer kann der Prozessor damit letzlich das Gewicht bestimmen.
Nun konnte ich also 3 Sachen machen:
1. Die Spannung direkt von der Wägeeinheit auslesen und vom ADC des Arudino, mit dem ich das alles mache, bestimmen. Leider kann ein Arduino nicht ohne weiteres Signale über 5V verarbeiten. Ich werde da mal mit besseren ADC (16 und 24bit) weitere Versuche unternehmen und die Limitierungen der Wägezelle sowie der Spannungsrefferenz ausloten. So sieht es aus, wenn man die Waage in Schwingung versetzt und dieses Signal misst:
2. Das PWM-Signal direkt auslesen. Dazu habe ich 3 Kabel (Masse, +5V von der Spannungrefferenz und das Signal) reingelötet und durch die leere RS232-öffnung rausgeführt. Dies war leider deutlich schlechter möglich, als ich dachte. Bei 16MHz Taktung des Arduino hätte ich mit einer zeitlichen Auflösung von unter 1µs gerechnet, tatsächlich waren es schritte in ~100 µs und damit deutlich zu ungenau um die geringen Variationen zu messen. Damit wären nur sehr grobe Auflösung machbar gewesen. Es könnte natürlich an meiner Software gelegen haben, dass diese einfach die Hardware nicht völlig ausnutzten kann. Meine Programmierfähigkeiten sind nicht besonders gut.
Blieb noch die Möglichkeit das PWM-Signal durch einen Tiefpassfilter zu schicken und dann mit dem 10bit ADC zu lesen (wie 1. aber <5V). Dazu habe ich einen 1MOhm und einen 1kOhm Widerstand in serie und nach den Widerständen jeweils einen 1µF Kondensator zwischen Signal und Masse. Der Ausgang ist dann die durchschnittliche Spannung des PWM-Signals, welche linear mit der Pulsweite ansteigt. Ich komme mit dem System nun auf eine Auflösung von etwa 0,1g und eine Richtigkeit von etwa 1g. Die Präzision lässt sich dabei einfach durch Mittelwertbildung maximieren. So logge ich nun das Gewicht für den Versuchsaufbau.
3. Den Ausgang des Prozessors (zum Display) auslesen. Dies war mein erster Ansatz und würde ein externes Kalibrieren usw. unnötig machen. Ich habe also versucht das Signal am Oszilloskop zu dekodieren. Leider ist mein Wissen um die gängigen Übertragungsverfahren begrenzt und ich habe es nicht geschafft es zu dekodieren. Ein Datenblatt zum verwendeten Prozessor (in 3 Zeilen: TI WTC201_ME-62072 - CF72610 - 5AADTXW) habe ich nicht gefunden, daraus hätte ich erfahren können wie die Signale ausgegeben werden. Vermutlich ist das eine Spezialanfertigung für Mettler (daher wohl auch ME im Namen). Für den LCD-treiber (TM1723) konnte ich zwar ein Datenblatt finden, jedoch nur auf chinesisch. Da sieht es irgendwie nach seriell aus, aber auch hier komme ich an meine Grenzen. Da könnte ich später aber weitere Versuche starten, wenn die Waage wieder "frei" ist.
Es handelt sich also um eine Mischung als reverse engineering und "eigenem engineering" um die bestehende Hardware zu erweitern oder potentiell sogar deutlich zu verbessern. Spannende Sache die die Stunden nur so wegsaugt. Zuletzt habe ich so mein kürzlich erworbenes, auf 0,0001K auflösendes, Thermometer um einen Datenlogger erweitert mit dem ich eine Kolonne durchmessen will. In dem Zusammenhang: Hat jemand eine Idee für ein Testgemisch das sowohl relativ schwer zu trennen ist (wie etwa Ethanol-Wasser) als auch leicht Konzentrationsbestimmungen zulässt? Optimal würde ich die Konzentrationen per Brechungsindex verfolgen, eine einfachere und schnellere Methode sehe ich nicht. Daher ist Ethanol-Wasser nicht so gut geeignet, der Brechungsindex ändert sich da nur recht wenig über die Konzentration (grob 0,001 pro Prozent).
