C#运动控制加视觉定位框架,程序用来取放料,控制卡用的是正运动ZMC408CE总线运动控制卡...

C#运动控制加视觉定位框架,程序用来取放料,控制卡用的是正运动ZMC408CE总线运动控制卡,控制六个电机,XY轴,两个Z轴,两个旋转轴,相机用的是海康,3个海康相机,视觉采取用海康SDK加Halcon动态库开发出来的,支持取料定位,纠偏和放料定位,视觉部分支持产品模板创建和保存,九点标定模板创建和保存,软件框架扩展性比较强,方便学者自己扩展 赠送详细讲解教程,带你手把手写代码,从编写思路给你讲起

刚搞定一套基于C#的运动视觉定位系统,六个轴带三台海康相机,从硬件接线到标定算法踩坑无数。这套系统最有趣的是把正运动控制卡的实时性和Halcon的视觉算法揉在一起,就像给机械臂装了个会思考的眼睛。

先说运动控制这块,ZMC408CE卡用EtherCAT总线控制六个轴。初始化时要特别注意轴号的映射关系,否则Z轴和旋转轴容易打架:

//轴号配置字典
var axisConfig = new Dictionary<string, int> {
    {"X轴", 0}, 
    {"Y轴", 1},
    {"Z1轴", 2},
    {"Z2轴", 3},
    {"旋转1轴",4},
    {"旋转2轴",5}
};

这里用字典管理轴号比直接硬编码强太多,哪天要改轴号配置直接改字典就行,不用满代码找数字。运动指令建议封装成队列发送,避免多线程操作把控制卡搞懵:

//运动指令队列示例
public void MoveAxis(string axisName, double position)
{
    Task.Run(() => {
        var axisNo = axisConfig[axisName];
        Zmc.ZAux_Direct_SetAbsPos(_handle, axisNo, (float)position);
        //等待到位信号
        while(true) {
            int status;
            Zmc.ZAux_Direct_GetAxisState(_handle, axisNo, out status);
            if((status & 0x10) != 0) break; //到位信号检测
            Thread.Sleep(10);
        }
    });
}

注意这个到位检测循环要加超时机制,实战中遇到过传感器故障导致死循环把系统卡死的情况。

视觉定位是重头戏,海康相机取图用SDK回调机制,比轮询效率高很多。Halcon的模板匹配建议做成可保存的.hobj文件:

//模板保存代码片段
HTuple hv_ModelID;
HOperatorSet.CreateShapeModel(image, 5, 0, 360, "auto", "use_polarity", 
    "auto", "auto", out hv_ModelID);
HOperatorSet.WriteShapeModel(hv_ModelID, "template_01.hobj");

九点标定模块最考验耐心,这里分享个坐标转换的实用公式:

像素X = (机械X * a + 机械Y * b + c) / (机械X * g + 机械Y * h +1)
像素Y = (机械X * d + 机械Y * e + f) / (机械X * g + 机械Y * h +1)

标定工具做成可视化界面,用PictureBox显示标定点误差,拖动标定板时实时显示补偿效果,这对调试帮助很大。

系统架构采用模块化设计,核心是消息总线:

//事件总线订阅示例
EventBus.Subscribe<VisionPositionUpdated>(msg => {
    MotionController.Compensate(msg.OffsetX, msg.OffsetY);
});

这样视觉模块和运动模块完全解耦,要加新功能直接订阅事件就行。测试时可单独运行视觉模块模拟运动反馈,提升开发效率。

这套系统最难的不是编码,而是处理机械误差和光学畸变。有个邪门问题困扰了我两天——当Z轴下降时相机图像会轻微抖动,最后发现是电磁阀震动传导到相机支架,换成软管连接才解决。所以做自动化千万别忽视机械结构的稳定性,代码再完美也扛不住硬件抽风。

(教程里会手把手教如何用WPF做运动控制面板,怎样用委托解决跨线程更新UI的问题,还有Halcon算子性能优化的七个技巧。毕竟在产线上,100ms的延迟可能就是良品率和废品的区别)

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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