Warum ich eine ältere Hardi-Feldspritze mit einem preiswerten Flowmeter und LoRa nachrüste
Ältere Feldspritzen funktionieren mechanisch oft einwandfrei, ihnen fehlen aber die heutigen Mess- und Datenerfassungsfunktionen. Ich wollte wissen, wie einfach und zuverlässig sich eine Hardi-Spritze mit günstiger Elektronik nachrüsten lässt, um Durchfluss zu messen, Leckagen zu erkennen und variable Dosierung im Feldversuch zu belegen — ohne Tausende Euro für ein OEM-System auszugeben. Das Ergebnis ist ein praktikabler Aufbau mit einem günstigen Durchflussmesser, einem LoRa-Funksender und offener Software zur Datenerfassung.
Was braucht man an Hardware (Übersicht)
Für meinen Aufbau habe ich folgende Komponenten eingesetzt. Diese Auswahl ist bewusst preiswert und weitgehend frei kombinierbar:
Auswahl des Flowmeters und Einbau
Ich habe ein Hall-Effekt Turbinen-Flowmeter mit 1" Anschlüssen gewählt, weil es robust, billig und mit Puls-Ausgang zur Impfzählung ausgestattet ist. Wichtige Kriterien:
Beim Einbau habe ich folgende Punkte beachtet:
Elektronik, Verkabelung und LoRa-Setup
Der Flowmeter liefert Impulse auf Open-Collector/Besucher-Transistor oder Hall-Ausgang. Diese Impulse habe ich an einen Interrupt-fähigen Pin des ESP32 angeschlossen. Der Strombedarf des Mikrocontrollers wird mit einem 5-V-Buck aus der Bordspannung (12 V) gespeist.
Grundverdrahtung (vereinfacht):
Für die Funkübertragung nutze ich LoRaWAN über ein eigenes Gateways oder über The Things Network (TTN). Vorteile: geringe Leistungsaufnahme, große Reichweite, und einfache Integration in Cloud oder eigene Server.
Software: Firmware und Backend
Ich habe eine simple Firmware auf Basis von Arduino/ESP-IDF geschrieben, die:
Für die Umrechnung gilt:
| Impuls/Liter (K) | z. B. 450 Impulse/L |
| Impulsdauer counted (N) in Intervall t | z. B. 4500 Impulse in 10 s |
| Durchfluss Q [L/min] | Q = (N / K) * (60 / t) |
Beispiel: N=4500 Impulse in t=10 s, K=450 → Q = (4500/450)*(60/10) = 10 * 6 = 60 L/min.
Als Backend verwende ich TTN + Node-RED / InfluxDB + Grafana. Die Pakete werden decodiert, gespeichert und in Dashboards dargestellt. Dadurch kann ich zeitnahe Spritzraten, Gesamtdurchfluss und eventuelle Ausreißer sehen.
Kalibrierung und Verifizierung
Kalibrierung ist kritisch. Ich habe folgenden Ablauf genutzt:
Ein einfacher Test auf dem Feld: Spritze einschalten, beim Fahren über eine markierte Strecke Gesamtstrom erfassen und mit dem Soll-Liter pro Hektar vergleichen.
Versuchsplanung: variable Dosierung im Feldversuch
Mein Ziel war zu zeigen, dass mit der Nachrüstung variable Dosierung messbar und reproduzierbar ist. Vorgehen:
Wichtig ist die Synchronisation von GPS-Position und Durchflussdaten, damit man die Dosierung entlang der Strecke räumlich zuordnen kann. Ich habe 1 Hz GPS genutzt und die Daten in Grafana mit einer Kartenansicht kombiniert.
Typische Fehler und Troubleshooting
Während des Aufbaus und der Versuche sind mir einige Probleme begegnet:
Praxis-Tipps und Kostenüberblick
Was ich aus meinen Tests mitgenommen habe:
Kosten (grobe Schätzung): Flowmeter 30–80 €, ESP32/LoRa-Board 20–40 €, Verkabelung/Stecker 20–40 €, optional Drucksensor 20–60 € → Gesamt oft < 200 € (ohne Gateway).
Was man danach messen kann
Mit diesem Setup lassen sich folgende Fragestellungen beantworten:
Wenn du möchtest, kann ich dir die von mir verwendete Firmware, ein Kalibrierblatt als CSV oder ein Node-RED-Flow zur Dekodierung der LoRa-Pakete zuschicken. Schreib mir kurz, welche Komponenten du einsetzen willst — dann helfe ich beim konkreten Schaltplan und der Parameteranpassung.
