Vue3 + Echarts 数据更新,但视图没有立即更新,而是在下次更新

文章讲述了在Vue3项目中,如何处理ECharts视图在接口异步获取数据后未更新的问题,强调了使用setOption方法和Vue的onMounted及watch生命周期进行视图刷新,并提到了深度监听的重要性。

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bug记录:接口异步获取更新数据后,echarts视图没有更新,在下次打开页面后才更新视图。

echarts视图更新是 setOption方法,vue3需要我们在onMounted生命周期和更新(watch)时使用。如果没有视图,查看这两步是否有触发。有视图但是没有更新视图,是 watch 里的setOption没有触发。查看 watch 是否监听到所要更新的数据。因为我是只更新一部分数据,所以开启deep深度监听数据变化。

<template>
  <div ref="main" :style="{'height':height,'width': width}" />
</template>

<script lang="ts" setup>
import { ref, watch } from 'vue';
//  按需引入 echarts
import * as echarts from 'echarts';

const main = ref(); // 使用ref创建虚拟DOM引用,使用时用main.value
const props = defineProps<any>();

onMounted(
  () => {
    init();
  },
);
const init = () => {
  // 基于准备好的dom,初始化echarts实例
  const myChart = echarts.init(main.value);
  // 指定图表的配置项和数据
  const options:any = props.option;
  // 使用刚指定的配置项和数据显示图表。
  myChart.setOption(options, true);
};
watch(() => props.option, (newVal, oldVal) => {
  init();
}, { deep: true });
</script>
<style scoped>
</style>

<think>嗯,用户问的是机器视觉中的CPK是什么。首先,我需要明确CPK的定义。CPK是一个统计指标,用来衡量过程的稳定性和能力,通常在质量控制中使用。但在机器视觉的上下文中,可能有所不同。 接下来,我应该把CPK和机器视觉结合起来。机器视觉用于检测产品质量,比如通过摄像头和图像处理来测量尺寸、外观等。CPK在这里可能用于评估这个检测过程的能力,确保其稳定可靠。 需要确认CPK的计算方法是否与传统一致,即CPK = min[(USL - μ)/3σ, (μ - LSL)/3σ]。这里USL和LSL是规格上下限,μ是过程均值,σ是标准差。在机器视觉中,σ可能来自于测量系统的重复性和再现性(GR&R)。 用户可能想知道CPK在机器视觉中的具体应用场景,比如评估视觉系统的测量精度是否满足生产要求。可能需要举例说明,比如在检测零件尺寸时,CPK值高表示视觉系统能可靠区分合格与不合格品。 同时,要区分CPK和PPK,前者考虑过程稳定性,后者考虑整体性能。在机器视觉中,可能更关注CPK,因为需要确保测量系统本身的稳定性和能力。 需要提醒用户,提高CPK的方法可能包括优化视觉系统的光照、镜头校准、算法改进等,以减少测量误差(σ),或者调整规格限。 最后,确保解释清晰,结构合理,用中文口语化表达,避免专业术语堆砌,让用户容易理解。</think>好的,我来逐步解释机器视觉中的CPK: 1. **CPK的定义** CPK(Process Capability Index)中文译为**过程能力指数**,本质是衡量生产过程稳定性和精度的统计指标。在机器视觉中,它特指**用视觉系统执行检测/测量任务时的综合能力评估**。 2. **核心公式** $$ C_{pk} = \min\left( \frac{USL - \mu}{3\sigma},\ \frac{\mu - LSL}{3\sigma} \right) $$ - $USL/LSL$:产品规格的上下限(如零件长度允许的最大/最小值) - $\mu$:视觉系统多次测量的平均值 - $\sigma$:测量结果的标准差(反映视觉系统波动) 3. **机器视觉中的特殊意义** - **测量系统评估**:量化视觉设备(相机+算法)的重复性与再现性 - **缺陷检出能力**:CPK>1.33表示系统能可靠区分合格品与不合格品 - **过程控制依据**:例如芯片焊接位置检测中,CPK低可能预示设备需要校准 4. **典型应用场景** | 场景 | CPK计算重点 | 合格标准 | |---|---|---| | 尺寸测量 | 测量值与CAD模型的理论值偏差 | CPK≥1.67 | | 外观检测 | 缺陷识别的一致性(如划痕检出率) | CPK≥1.33 | | 定位精度 | 机械手抓取位置的重复精度 | CPK≥2.0 | 5. **提升CPK的关键方法** - **降低$\sigma$**:优化照明方案、提高相机分辨率、改进图像处理算法 - **调整公差带**:与设计部门协商放宽非关键尺寸的USL/LSL - **系统校准**:定期进行标定板校准(如使用$25mm \times 25mm$棋盘格标定板) 6. **注意事项** - CPK≠准确度:即使$\mu$接近理论值,若$\sigma$过大仍会导致低CPK - 需配合GR&R分析:通常要求测量系统的GR&R≤10%才能保证CPK有效性 - 动态监控:建议每班次用$N=30$的样本量持续计算CPK趋势 案例说明:某汽车零件视觉检测站测量孔径,规格要求$10.0mm \pm0.1mm$,连续测量100次得到$\mu=10.05mm$,$\sigma=0.02mm$,则: $$ C_{pk} = \frac{10.1 - 10.05}{3\times0.02} = 0.83 $$ 这表明当前系统能力不足,需要排查镜头畸变或聚焦问题。
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