BrewMate este un asistent digital portabil creat special pentru pasionații de cafea care explorează cafenelele orașului. Proiectul îmbină plăcerea descoperirii cu tehnologia embedded, oferind o experiență personalizată de jurnalizare și recomandare.

Funcționalități cheie:

• Înregistrează automat cafenelele vizitate și tipurile de cafea consumate  
• Salvează datele pe un card SD pentru consultare ulterioară  
• Oferă recomandări bazate pe istoricul tău de consum (OpenAI)
• Interfață prietenoasă pentru navigare facilă  
• (Extra) Funcție vocală pentru sugestii dinamice de localuri sau sortimente de cafea

BrewMate este construit ca un sistem embedded interactiv, gândit să funcționeze autonom și să ofere o experiență fluidă utilizatorilor. Dispozitivul combină module hardware și software pentru a înregistra, organiza și recomanda preferințe legate de cafea.

Utilizatorii pot înregistra automat cafenelele vizitate și tipurile de cafea consumate, aceste date fiind salvate pe un card SD pentru consultare ulterioară. Fiecare înregistrare conține numele cafenelei și tipul de cafea comandat.

Înainte de o nouă ieșire, utilizatorii pot vizualiza aceste date direct de pe display, unde interfața le va afișa sugestii filtrate pe baza istoricului.

BrewMate integrează și o funcție vocală inteligentă care utilizează API-ul OpenAI pentru generarea de recomandări. Aceasta analizează preferințele înregistrate și oferă sugestii dinamice privind cafenele noi sau sortimente potrivite gusturilor utilizatorului.

Datele sunt gestionate într-un format structurat și pot fi exportate sau prelucrate în aplicații externe în versiuni viitoare. Sistemul este modular și permite adăugarea de noi funcționalități (ex. analiză statistică, integrare cu aplicații mobile).

Componente:

• ESP32 WROOM32
• Display TFT SPI 2.4” ST7789
• Modul microSD Card
• Microfon INMP441
• Acumulator Li-ion 18650 + modul TP4056
• Breadboard-uri

Interfețe hardware folosite:

• GPIO – pentru controlul pinilor
• SPI – pentru TFT și SD card
• I2S – pentru captarea sunetului
• Timere – pentru gestionarea timeout-urilor
• Întreruperi – pentru input eficient

Conectivitate:

Mediu de dezvoltare:

• Thonny
• Platforma de testare: ESP32 + MicroPython

Biblioteci utilizate:

• machine, network, urequests, json, time, gc, os

Implementare:

• Clasa WorkingSDCard este responsabilă de gestionarea comunicației SPI software cu cardul SD, folosind transmisie bit cu bit (bit-banging) prin pini digitali. Aceasta implementează funcționalități de inițializare a cardului, trimitere de comenzi standard (CMD0, CMD8, CMD17, etc.), și scriere/citire blocuri de 512 bytes.
• Clasa SimpleCoffeeFS acționează ca un mini-sistem de fișiere, folosind un singur sector predefinit de pe cardul SD pentru a salva un jurnal cu ultimele cafele consumate. Structura fiecărei înregistrări conține timestamp-ul, numele cafenelei și tipul de cafea. Această clasă gestionează atât încărcarea datelor la pornire, cât și salvarea înregistrărilor noi, menținând un număr limitat de intrări pentru a nu depăși limita de memorie a unui sector.

def add_entry(self, shop_name, coffee_type):
    """Add coffee entry and save to SD card"""
    try:
        print(f"Adding coffee entry: {shop_name} - {coffee_type}")
 
        # Add to memory first
        timestamp = time.ticks_ms()
        entry = {
            'timestamp': timestamp,
            'shop': shop_name,
            'coffee': coffee_type
        }
 
        self.entries.append(entry)
 
        # Keep only recent entries to fit in one sector
        if len(self.entries) > self.max_entries_per_sector:
            self.entries = self.entries[-self.max_entries_per_sector:]
 
        # Save to SD card
        success = self._save_entries()
 
        if success:
            print(f"✅ Coffee entry saved to SD card!")
        else:
            print(f"⚠️ Entry saved to memory but SD write failed")
 
        return True  # Always return True since we have it in memory
 
    except Exception as e:
        print(f"❌ Error adding entry: {e}")
        return False

• Funcțiile pentru randare pe ecran folosesc un font bitmap 8×8 stocat ca dicționar. Caracterele sunt desenate pixel cu pixel direct pe ecranul TFT prin funcții dedicate precum draw_large_char() și draw_large_char_line().
• Pentru conectivitate, există funcții de conectare la rețeaua WiFi (connect_wifi) și de trimitere a cererilor către API-ul OpenAI (make_openai_request). Acestea permit dispozitivului să obțină sugestii inteligente pe baza jurnalului de cafea, folosind modelul GPT. Cererile sunt trimise în format JSON și răspunsul este extras și afișat într-un mod ușor de parcurs.

def connect_wifi():
    """Connect to WiFi"""
    print("Connecting to WiFi...")
 
    wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
    wlan.active(True)
 
    if not wlan.isconnected():
        print(f"Connecting to {WIFI_SSID}...")
        wlan.connect(WIFI_SSID, WIFI_PASSWORD)
 
        timeout = 15
        while not wlan.isconnected() and timeout > 0:
            print(f"Waiting... {timeout}s")
            time.sleep(1)
            timeout -= 1
 
        if wlan.isconnected():
            print("WiFi connected!")
            print(f"IP: {wlan.ifconfig()[0]}")
            return True
        else:
            print("WiFi connection failed!")
            return False
    else:
        print("Already connected")
        return True

• Interfața aplicației este implementată prin funcții care gestionează meniurile, logarea, afișarea intrărilor și recomandările AI. Funcții precum show_coffee_menu(), log_coffee_entry(), view_coffee_logs() și get_coffee_recommendation() definesc fluxul principal al aplicației, cu o interfață simplă, intuitivă și adaptată limitărilor hardware.

• Dispozitivul este capabil să logheze cafele offline pe SD Card, păstrând persistența datelor la repornire.

• Răspunsuri corecte și relevante de la OpenAI pe baza jurnalului de cafele.

• Afișare grafică completă: meniu, text, recomandări scrollabile.

• Modularitate bună pentru extensii viitoare (cloud sync, voice, statistici).

BrewMate demonstrează că un sistem embedded poate oferi o experiență interactivă și personalizată, integrând funcții moderne de AI într-o interfață minimalistă. Dispozitivul are potențial real pentru dezvoltare într-un produs comercial pentru pasionații de cafea și entuziaști tech deopotrivă.

Software-ul este disponibil aici: https://github.com/alexandrutrifu/BrewMatePM

Export to PDF