ByStone

A ByStone é uma startup voltada ao setor agroindustrial, criada para resolver um problema grave e recorrente no processo de moagem de cana-de-açúcar: a presença de pedras misturadas à matéria-prima. O impacto de uma única pedra pode gerar danos mecânicos severos nos equipamentos, parada de produção e perda de eficiência. O objetivo central da ByStone é detectar automaticamente pedras e objetos estranhos antes que entrem nos moedores. A proposta combina sensores industriais e análise por visão computacional, permitindo agir em tempo real, sem precisar interromper o fluxo da esteira. O sistema é composto por três partes principais: 1. Dispositivo IoT (ESP32 + Sensor LD2410C): Um microcontrolador ESP32, programado em MicroPython, se conecta a um sensor de presença LD2410C via comunicação serial (UART). O firmware do ESP32 é responsável por extrair um conjunto completo de dados do sensor, incluindo não apenas a detecção de alvos móveis e estáticos, mas também dados de engenharia como níveis de energia em diferentes "portões" de detecção, valor do sensor de luz e outras métricas. Após coletar os dados, o ESP32 os formata em JSON e os envia via Wi-Fi para um servidor backend através de um socket TCP. O firmware é robusto, com funcionalidades de reconexão automática de Wi-Fi e tratamento de erros. 2. Servidor Backend (Node.js): Uma aplicação Node.js que atua como o cérebro do sistema. Ele abre um servidor TCP para receber os dados enviados pelo ESP32. Os dados recebidos são validados e retransmitidos em tempo real para a interface web usando WebSockets (Socket.IO). O servidor também oferece uma API REST para consultar o status atual, o histórico de dados e os últimos dados recebidos. Além disso, possui um modo de simulação para testes sem o hardware físico. 3. Interface Web (HTML/CSS/JS): Uma página web que funciona como um dashboard para visualização dos dados. Ela se conecta ao servidor Node.js via WebSockets e exibe as informações do sensor em tempo real, incluindo status do alvo, distâncias, energias e gráficos históricos (usando Chart.js). A interface permite um monitoramento completo e detalhado do ambiente que o sensor está analisando.