对位平面和帧缓存的理解(转载)

本文通过生动的比喻解释了位平面的概念及其在屏幕显示中的应用,并探讨了位平面在帧缓存中的不同组织方式。

转自:http://www.cnblogs.com/mumuliang/archive/2011/04/28/2031697.html

一块水平放置的屏幕,其一个像素的颜色值需要用32位2进制数字(4字节)来表示

想象一下这个32位的存储空间是竖直方向上的32个格子。。。

那么。。

我们可以用煮酸菜鱼时片鱼片儿的方法把这个屏幕立方体片成32个片,

其中的一片就叫位平面。一个bitplane。它的大小就是屏幕的宽*高。

帧缓存的大小呢,可以理解为第三副图那个屏幕立方体的体积,即这个屏幕立方体的格子总数。

要注意的是位平面在帧缓存中的组织方式。

到底是以一个像素的颜色值为单位连续存储(即先存储一像素完整的32位的颜色值,接着再存下一像素的32位颜色值)?(1)

还是以一个位平面为单位连续存储(即4个连续的字节代表的不是一个像素的32位颜色值,而是32个连续像素在某个位平面上的值)? (2)

这不是确定的。貌似windows下的16色屏幕就是以(2)的方式在组织帧缓存。

(2011/6/15 update:一般情况下,帧缓存由window系统生成并管理,供OpenGL使用。)

并且帧缓存的存储方式也并不仅限以上两种。

尾记:起因是OpenGL红宝书中的一段话。

Information about the pixels (for instance, what color they’re supposed to be) is organized in memory into bitplanes. A bitplane is an area of memory(容易理解成位平面是物理连续的,wrong!) that holds one bit of information for every pixel on the screen; the bit might indicate how red a particular pixel is supposed to be (这bit描述了这个像素到底有多红,实际上是一定程度上描述了,比如,这个位面是红色数据字节的最高位,那么它描述的程度是比较大的了。描述它多红的位面很可能不只一个。), for example. The bitplanes are themselves organized into a framebuffer(很容易误解位面是frambuffer组织的最小单位,其实未必。), which holds all the information that the graphics display needs to control the color and intensity of all the pixels on the screen.

<think>好的,我现在需要处理用户关于如何用C#编写PLC控制的视觉对位程序的问题。首先,我得理解用户的需求。他们可能是在工业自动化领域工作,想要整合机器视觉PLC控制,实现精准对位,比如在装配线上调整工件位置。用户提到的参考资料涉及C#与Halcon框架、PLC通讯以及视觉对位原理,这些都需要结合起来。 首先,我应该回顾已有的引用内容。引用[2][3]提到C#联合Halcon开发框架,支持拖拽式编程、PLC通讯,以及匹配、测量、定位引导等功能。引用[4]则介绍了UVW平台纠偏原理,这可能与对位算法有关。用户需要的是将这些部分整合成一个可行的方案。 接下来,我需要构建一个步骤指南。通常,这样的系统会包括视觉部分运动控制部分。视觉部分负责图像采集处理,识别位置偏差;PLC控制执行机构(如电机)进行位置调整。C#作为中间层,处理数据交换逻辑控制。 第一步是硬件选型,需要确认相机、PLC型号、运动控制卡等设备是否兼容,比如是否支持Ethernet/IP或Modbus协议。然后,软件开发环境方面,用户可能需要安装HalconPLC的通讯库,比如S7.Net Plus用于西门子PLC。 在视觉部分,需要使用Halcon进行模板匹配或特征识别,获取当前位置坐标,并计算与目标位置的偏差。这部分需要编写图像处理代码,可能需要参考Halcon的文档示例。 通讯部分,C#需要与PLC进行数据交互,发送控制指令接收状态信息。比如,通过TCP/IP或串口通信,发送调整指令给PLC,再由PLC驱动电机运动。 对位算法是关键,UVW平台的纠偏原理可能涉及坐标变换,将视觉检测的偏差转换为X、Y、θ的调整量。这里需要数学计算,比如使用矩阵变换或几何运算来生成运动指令。 然后,运动控制方面,可能需要闭环控制,确保执行机构准确到达目标位置。可能需要PID控制或其他算法,但通常PLC会处理这部分,C#只需发送目标位置即可。 测试与调试阶段,需要模拟实际场景,验证视觉识别的精度通讯的实时性,确保系统稳定可靠。 用户可能遇到的问题包括通讯延迟、图像处理精度不足、坐标转换错误等。需要建议他们分模块测试,逐步集成,同时参考HalconPLC的文档,查找示例代码。 最后,根据引用资料,特别是引用[3]提到的拖拽式编程,可能用户希望简化开发流程,所以可以推荐现有的框架或库,减少底层代码编写。同时引用[4]的Demo链接可能提供实际案例参考,用户可以去查看具体实现。 总结下来,回答需要分步骤说明,涵盖硬件、视觉处理、通讯、算法、控制等部分,结合引用中的资源,提供实现方案参考资料,并提醒可能的问题解决方案。此外,生成的相关问题需要围绕扩展知识,比如对位算法优化、通讯协议选择、Halcon的具体应用等。</think>### C#与PLC结合实现视觉对位程序的实现方案 #### 一、系统架构设计 视觉对位程序的核心是通过机器视觉检测目标位置偏差,再通过PLC控制执行机构(如电机、气缸)进行位置修正。系统需包含以下模块: 1. **视觉模块**:使用Halcon进行图像采集、模板匹配、坐标计算[^3]; 2. **控制模块**:C#负责逻辑处理,与PLC通讯发送运动指令[^2]; 3. **执行模块**:PLC接收指令驱动机械装置完成对位动作。 #### 二、开发步骤详解 1. **硬件选型与连接** - **相机与光源**:选择支持Halcon SDK的工业相机; - **PLC型号**:推荐支持Ethernet/IP或Modbus协议的PLC(如西门子S7-1200); - **运动控制卡**:可选集成UVW平台的纠偏控制系统[^4]。 2. **软件开发环境搭建** - 安装Halcon运行时库C#开发包; - 配置PLC通讯库(如`S7.Net Plus`库用于西门子PLC); - 引用`HalconDotNet``HOperatorSet`命名空间。 3. **视觉处理实现(Halcon部分)** ```csharp // 图像采集与模板匹配 HOperatorSet.ReadImage(out ho_Image, "test.png"); HOperatorSet.FindShapeModel(ho_Image, modelID, -0.2, 0.2, 0.9, 1, 0.5, "least_squares", 0, 0.9, out row, out column, out angle, out score); ``` 计算偏差量公式: $$ \Delta X = X_{target} - X_{current},\quad \Delta Y = Y_{target} - Y_{current} $$ 4. **PLC通讯实现(C#部分)** ```csharp // 使用S7.Net库连接PLC Plc plc = new Plc(CpuType.S71200, "192.168.0.1", 0, 2); plc.Open(); // 写入运动指令 plc.Write("DB1.DBD4", (float)deltaX); plc.Write("DB1.DBD8", (float)deltaY); ``` 5. **对位算法实现** - UVW平台纠偏原理:通过三轴联动实现X/Y/θ方向的补偿[^4] - 坐标变换公式: $$ \begin{cases} U = \Delta X \cos\theta - \Delta Y \sin\theta \\ V = \Delta X \sin\theta + \Delta Y \cos\theta \\ W = \theta_{current} \end{cases} $$ #### 三、关键问题解决方案 | 问题类型 | 解决方法 | |------------------|-----------------------------------| | 通讯延迟 | 采用异步读写+数据缓冲队列 | | 图像匹配失败 | 多尺度模板+动态ROI区域优化[^3] | | 运动精度不足 | 增加PID闭环控制算法 | #### 四、推荐参考资料 1. Halcon模板匹配官方文档(`find_shape_model`算子详解) 2. S7.Net Plus库的GitHub示例项目 3. UVW平台运动学模型推导[^4]
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