reTerminal DM ガイド
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https://github.com/Seeed-Studio/wiki-documents/issues
reTerminal の使い方
| reTerminal DM の使い方 | ハードウェアとインターフェースの使用方法 |
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| このWikiでは、LoRaWAN®、WiFi、BLE、RS485/RS232、CANバス、1000Mイーサネット、USB、HDMIなどのハードウェア仕様やその他の機能について説明します。 | このWikiでは、SSD、カメラ、PEOモジュールなどの追加ハードウェアの取り付け、WiFi/BLEアンテナやLoRaWANアンテナの組み立てなどについて説明します。 |
OSのインストール
| Raspbian OS | SenseCraft Edge |
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| このWikiでは、Raspberry Pi OSとドライバのインストール手順を案内します。 | このWikiでは、reTerminal DMの10.1インチHMIデバイス向けに設計されたSenseCraft Edge OSを紹介します。直感的なインターフェースと統合された機能を備え、デバイスの設定と管理をスムーズに行えます。 |
アプリケーション
データビジュアライゼーション
このエキサイティングなセクションでは、数分で産業レベルのインタラクティブなダッシュボードを作成する方法を発見しましょう！
| FUXA - WebベースのSCADAツールで始める | reTerminal DM & Machinechat JEDI: あなたの産業用IoTの強力なツール |
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| このセクションでは、SCADA、HMI、ダッシュボード、またはIIoTシステムを迅速に作成および展開するための強力なWebベースツールであるFUXAを探ります。FUXAを使用すると、カスタムプロセスの可視化を簡単に設計し、リアルタイムデータを表示し、産業環境での機器を制御できます。 | Machinechat JEDIはIoTデータ管理を簡素化し、リアルタイムデータの収集、可視化、監視、および応答を容易にします。SeeedのreTerminal DMと組み合わせることで、カスタムダッシュボードの作成が30分以内で可能です。 |
エッジAI
| Edge ImpulseとreTerminal DMを使用した物体検出 | Yolov5で独自のデータセットをトレーニングし、reTerminal DMにデプロイ |
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| このWikiでは、Edge ImpulseとreTerminal DMを使用した物体検出を探ります。Edge Impulseは、開発者が実際のデータを使用して組み込み機械学習ソリューションを作成および最適化することを可能にします。詳細を見ていきましょう。 | このWikiでは、YOLOv5を使用して独自のデータセットをトレーニングし、Raspberry PiベースのreTerminal DMにデプロイする方法を学びます。 |
ホームアシスタント
| FrigateとreTerminal DMの統合 |
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| FrigateはリアルタイムAI物体検出のために設計されたオープンソースのNVRです。すべての処理はローカルのハードウェア上で行われ、カメラフィードは自宅内に留まります。このWikiでは、NVRのインストール方法を案内し、物体検出機能を紹介します。 |
クラウドソリューション
| AWS IoT CoreとreTerminal DMの統合 | Azure IoT EdgeとreTerminal DMの統合 |
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| AWS IoT Coreは、IoTデバイスを安全に接続および管理し、スマートアプリケーションのためにクラウドとの通信を可能にします。このWikiでは、reTerminal DMデバイスを設定してクラウド通信をシームレスに行う方法を案内します。 | このWikiでは、Debian 11 (ARM32v7)を実行し、Azure IoT Edge Runtimeが事前インストールされたreTerminal DMデバイスを接続する方法を説明します。 |
インダストリアルエッジ
Node-red| reTerminal DM Node-RED 入門 | reTerminal DM RS485 ポートと Node-RED | reTerminal DM MQTT と Node-RED |
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| このウィキでは、reTerminal DM に Node-RED をインストールします。Node-RED は、ブラウザベースのエディタを通じてハードウェアデバイス、API、オンラインサービスを接続する直感的なプログラミングツールであり、簡単にフローを作成してワンクリックでデプロイできます。 | このウィキでは、組み込みの Modbus ノードを使用して Modbus デバイスを Node-RED ワークフローに統合する方法を探ります。RS485 プロトコルについて学び、Modbus を理解し、それらを reTerminal DM とシームレスに統合する方法を発見してください。 | このウィキでは、Node-RED に MQTT を統合し、このプロトコルのサポートを活用して強力な IoT アプリケーションを構築する方法を探ります。 |
| reTerminal DM CAN BUS と Node-RED | reTerminal DM と Node-RED および Modbus TCP | reTerminal DM と Node-RED および BACnet TCP |
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| このウィキでは、Node-RED を使用して CAN バスモジュールを統合し、自動車、産業オートメーション、医療機器、航空宇宙アプリケーションで広く使用される ECU 間の効率的な高速データ交換を実現します。 | このウィキでは、Node-RED を使用して reTerminal DM 上で Modbus TCP を操作する方法を学びます。Modbus TCP がプロトコルを Ethernet ネットワークに拡張し、より高速な通信速度と現代の IT インフラとのシームレスな統合を可能にする方法を発見してください。 | このウィキでは、Node-RED と BACnet IP を使用してビル管理システム (BMS) における BACnet IP の利点を発見します。スケーラビリティの向上、設置と保守の容易さ、既存のネットワークインフラの活用方法について学びます。 |
| reTerminal DM と Node Red および InfluxDB | reTerminal DM と Grafana を使用した IoT ダッシュボード |
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| reTerminal DM（Raspberry Pi を搭載した HMI）に InfluxDB をデプロイし、ネットワークエッジでの堅牢な時系列データの収集と分析を実現します。このガイドでは、InfluxDB のインストール、設定、および使用方法を詳しく説明し、IoT アプリケーションの効率的な管理とリアルタイムの洞察を可能にします。 | この Wiki では、Raspberry Pi を搭載した reTerminal DM に Grafana をインストールする方法を学び、データを洞察に満ちたビジュアライゼーションに変換します。既存の InfluxDB データベースに Grafana を接続し、システムパフォーマンスを向上させ、トラブルシューティングを簡素化し、強力な監視ツールを使用して情報に基づいた意思決定を行うためのダッシュボードを作成します。 |
Ignition Edge
| reTerminal DM と Ignition Edge の入門 | reTerminal DM Ignition Edge パネルビルダー Hello World |
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| Ignition Edge をネットワークエッジのフィールドおよび OEM デバイスに組み込むことで、Ignition をネットワークのエッジまで拡張できます。このガイドを使用して、reTerminal デバイスをセットアップする方法を学びましょう。 | この Wiki では、基本的なページを作成し、固定 URL で表示する方法を説明します。「Hello World」パースペクティブプロジェクトを作成し、Web ブラウザを使用してゲートウェイで表示する方法を学びます。 |
N3uron
| reTerminal DM と N3uron の入門 | AWS IoT Core と N3uron の接続 |
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| N3uron は、IIoT および DataOps のための産業用エッジプラットフォームであり、プラントフロアとサードパーティアプリケーション（オンプレミスまたはクラウド）間のシームレスな統合を保証します。このチュートリアルでは、N3uron の世界への第一歩を踏み出します。 | このチュートリアルでは、N3uron エッジ IIoT プラットフォームと AWS IoT Core 間のインターフェースの詳細について説明します。 |
| N3uronを使用したMQTTおよびModbus対応デバイスとの接続 | Historianモジュールを統合してreTerminal DMで可視化 |
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| reTerminal DMとN3uron Duoの強力な組み合わせで効率的なプラント管理を実現しましょう。Wikiでは、産業環境におけるModbus TCPの重要性を強調し、接続性とデータ操作を向上させるためのシームレスなMQTTデバイス統合を紹介しています。 | Neuron Historianを使用すると、N3uron Linksを介してローカルまたはリモートで収集されたタグ値を簡単に保存できます。また、通信が途絶えた際にデータを保持する便利なStore & Forward機能も提供します。このチュートリアルでは、グラフを作成し、データをCSVファイルとして簡単に保存する方法を学びます。 |
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