测量项目总结

本文讲述了开发者使用C#、Visualstudio2022和一系列开源工具,如MySQL8、Modbus协议等,开发汽车零件测量机软件的过程。强调了在有限时间内保证代码质量,以及特定技术如Dapper、NLog和NString在提升开发效率和解决实际问题中的作用。

和朋友合作开发一个测量机产品, 用于测量汽车零件形位公差, 客户的客户是电动汽车第一品牌, 我负责上位机开发, 历时2个月, 完成上百次的commit.
时间虽紧, 但代码质量上没有妥协, 软件层次划分合理, 后续考虑做成系列产品.

开发利器

感恩这个时代, 现在的软件开发开发体验真好, 可以将主要精力都用于产品研发.
. 各类AI大语言模型, 问题检索效率比搜索引擎高太多了.
. 微软的C#和Visual studio 2022 社区版, C# 语言和社区版
. MySQL 8社区版, 之前我一直觉得MySQL功能较弱, 所以个人项目一般采用MS SQL Server 社区版或 PG, 这两个在工控行业都不太合适, SQL Server社区版数据量有上限限制; PG功能倒没限制, 但安装和运维对于工控行业来讲难度太高. 这次尝试MySQL8, 数据分析已经足够强大, 加上运维超级简单, 非常适合工控行业.
. Modbus 协议和Mobus slave 软件, 和PLC通讯首选Modbus协议, 代码可移植性性好, 而且有可靠的调试软件.
. gitee 提供的私有代码仓库
. git extensions 软件, 用的最顺手的git客户端.
. nuget 仓库, 类库安装太方便了.
. ConfuserEx 混淆工具, 测试了很多款开源混淆工具, 这是唯一一个使用方便同时功能又强大的, 混淆后的程序没有发现有异常情况.
. DnSpy 工具, 之前主要使用 ILSpy 工具, 发现 DnSpy 阅读代码的体验比ILSpy好太多, 可惜不更新了.

使用类库

上个项目中部分使用了.Net core + WinForm, 感觉到.Net core 对于 WinForm支持还不够成熟. 所以这次还是使用了最稳妥的技术: .NetFramework 4.8 + WinForm.
. Dapper 框架, 使用越来越顺手了
. ObjectListView 组件, UI 中大量使用 ObjectListView 组件, 开发效率非常高.
. NLog 组件, 我需要在UI上显示一些关键的日志信息, NLog 支持 RichTextBox 输出, 完美地解决了这个需求点,
. Newtonsoft.Json 组件, 配方文件使用 json 格式, 使用 Newtonsoft 一行代码即可映射到class
. NString 类, 除了提供一些String 扩展类, 最赞的是提供一个模板引擎, 我用它作为量测公式的预处理器, 完成变量赋值工作.
. NCal 类, 非常强大, 我使用它完成公式表达式的求解.
. NModbus 类, 支持Modbus TCP和 Mobus RTU
. NullGaurd 类库, 幕后英雄, 预防了很多空引用低级错误.

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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