CLOSE_WAIT状态 生产过程分析 转

本文详细解析了TCP连接状态中的CLOSE_WAIT状态,介绍了其形成原因及优化方法,并提供了Linux系统中TCP相关参数的具体配置建议。

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CLOSE_WAIT状态

首先我们知道,如果我们的服务器程序APACHE,nginx,resin处于CLOSE_WAIT状态的话,说明套接字是被动关闭的!

因为如果是CLIENT端主动断掉当前连接的话,那么双方关闭这个TCP连接共需要四个packet:

Client —> FIN —> ServerClient <— ACK <— Server

这时候Client端处于FIN_WAIT_2状态;而Server 程序处于CLOSE_WAIT状态。

Client <— FIN <— Server

这时Server 发送FIN给Client,Server 就置为LAST_ACK状态。

Client —> ACK —> Server

Client回应了ACK,那么Server 的套接字才会真正置为CLOSED状态。

Server 程序处于CLOSE_WAIT状态,而不是LAST_ACK状态,说明还没有发FIN给Client,那么可能是在关闭连接之前还有许多数据要发送或者其他事要做,导致没有发这个FIN packet。

vi /etc/sysctl.conf 添加

net.ipv4.tcp_fin_timeout = 3

net.ipv4.tcp_keepalive_time = 360

net.ipv4.tcp_syncookies = 1

net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1

net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1

net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000

net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192

net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 5000

执行命令生效

/sbin/sysctl -p

  说明:

  net.ipv4.tcp_syncookies = 1 表示开启SYN Cookies。当出现SYN等待队列溢出时,启用cookies来处理,可防范少量SYN攻击,默认为0,表示关闭;

  net.ipv4.tcp_tw_reuse = 1 表示开启重用。允许将TIME-WAIT sockets重新用于新的TCP连接,默认为0,表示关闭;

  net.ipv4.tcp_tw_recycle = 1 表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收,默认为0,表示关闭。

  net.ipv4.tcp_fin_timeout = 30 表示如果套接字由本端要求关闭,这个参数决定了它保持在FIN-WAIT-2状态的时间。

  net.ipv4.tcp_keepalive_time = 1200 表示当keepalive起用的时候,TCP发送keepalive消息的频度。缺省是2小时,改为20分钟。

  net.ipv4.ip_local_port_range = 1024 65000 表示用于向外连接的端口范围。缺省情况下很小:32768到61000,改为1024到65000。

  net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 8192 表示SYN队列的长度,默认为1024,加大队列长度为8192,可以容纳更多等待连接的网络连接数。

  net.ipv4.tcp_max_tw_buckets = 5000 表示系统同时保持TIME_WAIT套接字的最大数量,如果超过这个数字,TIME_WAIT套接字将立刻被清除并打印警告信息。默认为180000,改为5000。对于Apache、Nginx等服务器,上几行的参数可以很好地减少TIME_WAIT套接字数量,但是对于Squid,效果却不大。此项参数可以控制TIME_WAIT套接字的最大数量,避免Squid服务器被大量的TIME_WAIT套接字拖死。

linux系统中 /proc/sys/net/ipv4/下各项的意义

tcp_syn_retries :INTEGER

默认值是5

对于一个新建连接,内核要发送多少个 SYN 连接请求才决定放弃。不应该大于255,默认值是5,对应于180秒左右时间。(对于大负载而物理通信良好的网络而言,这个值偏高,可修改为2.这个值仅仅是针对对外的连接,对进来的连接,是由tcp_retries1 决定的)

tcp_synack_retries :INTEGER

默认值是5

对于远端的连接请求SYN,内核会发送SYN + ACK数据报,以确认收到上一个 SYN连接请求包。这是所谓的三次握手( threeway handshake)机制的第二个步骤。这里决定内核在放弃连接之前所送出的 SYN+ACK 数目。不应该大于255,默认值是5,对应于180秒左右时间。(可以根据上面的 tcp_syn_retries 来决定这个值)

tcp_keepalive_time :INTEGER

默认值是7200(2小时)

当keepalive打开的情况下,TCP发送keepalive消息的频率。(由于目前网络攻击等因素,造成了利用这个进行的攻击很频繁,曾经也有cu的朋友提到过,说如果2边建立了连接,然后不发送任何数据或者rst/fin消息,那么持续的时间是不是就是2小时,空连接攻击? tcp_keepalive_time就是预防此情形的.我个人在做nat服务的时候的修改值为1800秒)

tcp_keepalive_probes:INTEGER

默认值是9

TCP发送keepalive探测以确定该连接已经断开的次数。(注意:保持连接仅在SO_KEEPALIVE套接字选项被打开是才发送.次数默认不需要修改,当然根据情形也可以适当地缩短此值.设置为5比较合适)

tcp_keepalive_intvl:INTEGER

默认值为75

探测消息发送的频率,乘以tcp_keepalive_probes就得到对于从开始探测以来没有响应的连接杀除的时间。默认值为75秒,也就是没有活动的连接将在大约11分钟以后将被丢弃。(对于普通应用来说,这个值有一些偏大,可以根据需要改小.特别是web类服务器需要改小该值,15是个比较合适的值)

tcp_retries1 :INTEGER

默认值是3

放弃回应一个TCP连接请求前﹐需要进行多少次重试。RFC 规定最低的数值是3﹐这也是默认值﹐根据RTO的值大约在3秒 – 8分钟之间。(注意:这个值同时还决定进入的syn连接)

tcp_retries2 :INTEGER

默认值为15

在丢弃激活(已建立通讯状况)的TCP连接之前﹐需要进行多少次重试。默认值为15,根据RTO的值来决定,相当于13-30分钟(RFC1122规定,必须大于100秒).(这个值根据目前的网络设置,可以适当地改小,我的网络内修改为了5)

tcp_orphan_retries :INTEGER

默认值是7

在近端丢弃TCP连接之前﹐要进行多少次重试。默认值是7个﹐相当于 50秒 – 16分钟﹐视 RTO 而定。如果您的系统是负载很大的web服务器﹐那么也许需要降低该值﹐这类 sockets 可能会耗费大量的资源。另外参的考 tcp_max_orphans 。(事实上做NAT的时候,降低该值也是好处显著的,我本人的网络环境中降低该值为3)

tcp_fin_timeout :INTEGER

默认值是 60

对于本端断开的socket连接,TCP保持在FIN-WAIT-2状态的时间。对方可能会断开连接或一直不结束连接或不可预料的进程死亡。默认值为 60 秒。过去在2.2版本的内核中是 180 秒。您可以设置该值﹐但需要注意﹐如果您的机器为负载很重的web服务器﹐您可能要冒内存被大量无效数据报填满的风险﹐FIN-WAIT-2 sockets 的危险性低于 FIN-WAIT-1 ﹐因为它们最多只吃 1.5K 的内存﹐但是它们存在时间更长。另外参考 tcp_max_orphans。(事实上做NAT的时候,降低该值也是好处显著的,我本人的网络环境中降低该值为30)

tcp_max_tw_buckets :INTEGER

默认值是180000

系 统在同时所处理的最大 timewait sockets 数目。如果超过此数的话﹐time-wait socket 会被立即砍除并且显示警告信息。之所以要设定这个限制﹐纯粹为了抵御那些简单的 DoS 攻击﹐千万不要人为的降低这个限制﹐不过﹐如果网络条件需要比默认值更多﹐则可以提高它(或许还要增加内存)。(事实上做NAT的时候最好可以适当地增加该值)

tcp_tw_recycle :BOOLEAN

默认值是0

打开快速 TIME-WAIT sockets 回收。除非得到技术专家的建议或要求﹐请不要随意修改这个值。(做NAT的时候,建议打开它)

tcp_tw_reuse:BOOLEAN

默认值是0

该文件表示是否允许重新应用处于TIME-WAIT状态的socket用于新的TCP连接(这个对快速重启动某些服务,而启动后提示端口已经被使用的情形非常有帮助)

tcp_max_orphans :INTEGER

缺省值是8192

系统所能处理不属于任何进程的TCP sockets最大数量。假如超过这个数量﹐那么不属于任何进程的连接会被立即reset,并同时显示警告信息。之所以要设定这个限制﹐纯粹为了抵御那些简单的 DoS 攻击﹐千万不要依赖这个或是人为的降低这个限制(这个值Redhat AS版本中设置为32768,但是很多防火墙修改的时候,建议该值修改为2000)

tcp_abort_on_overflow :BOOLEAN

缺省值是0

当守护进程太忙而不能接受新的连接,就象对方发送reset消息,默认值是false。这意味着当溢出的原因是因为一个偶然的猝发,那么连接将恢复状态。只有在你确信守护进程真的不能完成连接请求时才打开该选项,该选项会影响客户的使用。(对待已经满载的sendmail,apache这类服务的时候,这个可以很快让客户端终止连接,可以给予服务程序处理已有连接的缓冲机会,所以很多防火墙上推荐打开它)

tcp_syncookies :BOOLEAN

默认值是0

只有在内核编译时选择了CONFIG_SYNCOOKIES时才会发生作用。当出现syn等候队列出现溢出时象对方发送syncookies。目的是为了防止syn flood攻击。

注意:该选项千万不能用于那些没有收到攻击的高负载服务器,如果在日志中出现synflood消息,但是调查发现没有收到synflood攻击,而是合法用户的连接负载过高的原因,你应该调整其它参数来提高服务器性能。参考:

tcp_max_syn_backlog

tcp_synack_retries

tcp_abort_on_overflow

syncookie严重的违背TCP协议,不允许使用TCP扩展,可能对某些服务导致严重的性能影响(如SMTP转发)。(注意,该实现与 BSD上面使用的tcp proxy一样,是违反了RFC中关于tcp连接的三次握手实现的,但是对于防御syn-flood的确很有用.)

tcp_stdurg :BOOLEAN

默认值为0

使用 TCP urg pointer 字段中的主机请求解释功能。大部份的主机都使用老旧的 BSD解释,因此如果您在 Linux 打开它﹐或会导致不能和它们正确沟通。

tcp_max_syn_backlog :INTEGER

对于那些依然还未获得客户端确认的连接请求﹐需要保存在队列中最大数目。对于超过 128Mb 内存的系统﹐默认值是 1024 ﹐低于 128Mb 的则为 128。如果服务器经常出现过载﹐可以尝试增加这个数字。警告﹗假如您将此值设为大于 1024﹐最好修改 include/net/tcp.h 里面的 TCP_SYNQ_HSIZE ﹐以保持 TCP_SYNQ_HSIZE*16<=tcp_max_syn_backlog ﹐并且编进核心之内。(SYN Flood攻击利用TCP协议散布握手的缺陷,伪造虚假源IP地址发送大量TCP-SYN半打开连接到目标系统,最终导致目标系统Socket队列资源耗 尽而无法接受新的连接。为了应付这种攻击,现代Unix系统中普遍采用多连接队列处理的方式来缓冲(而不是解决)这种攻击,是用一个基本队列处理正常的完 全连接应用(Connect()和Accept() ),是用另一个队列单独存放半打开连接。这种双队列处理方式和其他一些系统内核措施(例如Syn-Cookies/Caches)联合应用时,能够比较有效的缓解小规模的SYN Flood攻击(事实证明<1000p/s)加大SYN队列长度可以容纳更多等待连接的网络连接数,所以对Server来说可以考虑增大该值.)

tcp_window_scaling :INTEGER 缺省值为1 该 文件表示设置tcp/ip会话的滑动窗口大小是否可变。参数值为布尔值,为1时表示可变,为0时表示不可变。tcp/ip通常使用的窗口最大可达到 65535 字节,对于高速网络,该值可能太小,这时候如果启用了该功能,可以使tcp/ip滑动窗口大小增大数个数量级,从而提高数据传输的能力(RFC 1323)。(对普通地百M网络而言,关闭会降低开销,所以如果不是高速网络,可以考虑设置为0)

tcp_timestamps :BOOLEAN 缺省值为1 Timestamps 用在其它一些东西中﹐可以防范那些伪造的 sequence 号码。一条1G的宽带线路或许会重遇到带 out-of-line数值的旧sequence 号码(假如它是由于上次产生的)。Timestamp 会让它知道这是个 ‘旧封包’。(该文件表示是否启用以一种比超时重发更精确的方法(RFC 1323)来启用对 RTT 的计算;为了实现更好的性能应该启用这个选项。)

tcp_sack :BOOLEAN 缺省值为1 使 用 Selective ACK﹐它可以用来查找特定的遗失的数据报— 因此有助于快速恢复状态。该文件表示是否启用有选择的应答(Selective Acknowledgment),这可以通过有选择地应答乱序接收到的报文来提高性能(这样可以让发送者只发送丢失的报文段)。(对于广域网通信来说这个选项应该启用,但是这会增加对 CPU 的占用。)

tcp_fack :BOOLEAN 缺省值为1 打开FACK拥塞避免和快速重传功能。(注意,当tcp_sack设置为0的时候,这个值即使设置为1也无效) tcp_dsack :BOOLEAN 缺省值为1 允许TCP发送”两个完全相同”的SACK。

cp_ecn :BOOLEAN 缺省值为0 打开TCP的直接拥塞通告功能。

tcp_reordering :INTEGER 默认值是3 TCP流中重排序的数据报最大数量。 (一般有看到推荐把这个数值略微调整大一些,比如5)

tcp_retrans_collapse :BOOLEAN 缺省值为1 对于某些有bug的打印机提供针对其bug的兼容性。(一般不需要这个支持,可以关闭它) tcp_wmem(3个INTEGER变量): min, default, max min:为TCP socket预留用于发送缓冲的内存最小值。每个tcp socket都可以在建议以后都可以使用它。默认值为4096(4K)。 default:为TCP socket预留用于发送缓冲的内存数量,默认情况下该值会影响其它协议使用的net.core.wmem_default 值,一般要低于net.core.wmem_default的值。默认值为16384(16K)。 max: 用于TCP socket发送缓冲的内存最大值。该值不会影响net.core.wmem_max,”静态”选择参数SO_SNDBUF则不受该值影响。默认值为 131072(128K)。(对于服务器而言,增加这个参数的值对于发送数据很有帮助,在我的网络环境中,修改为了51200 131072 204800)

tcp_rmem (3个INTEGER变量): min, default, max min:为TCP socket预留用于接收缓冲的内存数量,即使在内存出现紧张情况下tcp socket都至少会有这么多数量的内存用于接收缓冲,默认值为8K。 default:为TCP socket预留用于接收缓冲的内存数量,默认情况下该值影响其它协议使用的 net.core.wmem_default 值。该值决定了在tcp_adv_win_scale、tcp_app_win和tcp_app_win=0默认值情况下,TCP窗口大小为65535。默认值为87380 max:用于TCP socket接收缓冲的内存最大值。该值不会影响

net.core.wmem_max,”静态”选择参数 SO_SNDBUF则不受该值影响。默认值为 128K。默认值为87380*2 bytes。(可以看出,.max的设置最好是default的两倍,对于NAT来说主要该增加它,我的网络里为 51200 131072 204800)

tcp_mem(3个INTEGER变量):low, pressure, high low:当TCP使用了低于该值的内存页面数时,TCP不会考虑释放内存。(理想情况下,这个值应与指定给 tcp_wmem 的第 2 个值相匹配 – 这第 2 个值表明,最大页面大小乘以最大并发请求数除以页大小 (131072 * 300 / 4096)。 ) pressure:当TCP使用了超过该值的内存页面数量时,TCP试图稳定其内存使用,进入pressure模式,当内存消耗低于low值时则退出 pressure状态。(理想情况下这个值应该是 TCP 可以使用的总缓冲区大小的最大值 (204800 * 300 / 4096)。 ) high:允许所有tcp sockets用于排队缓冲数据报的页面量。(如果超过这个值,TCP 连接将被拒绝,这就是为什么不要令其过于保守 (512000 * 300 / 4096) 的原因了。 在这种情况下,提供的价值很大,它能处理很多连接,是所预期的 2.5 倍;或者使现有连接能够传输 2.5 倍的数据。 我的网络里为192000 300000 732000) 一般情况下这些值是在系统启动时根据系统内存数量计算得到的。

tcp_app_win : INTEGER 默认值是31 保留max(window/2^tcp_app_win, mss)数量的窗口由于应用缓冲。当为0时表示不需要缓冲。

tcp_adv_win_scale : INTEGER 默认值为2 计算缓冲开销bytes/2^tcp_adv_win_scale(如果tcp_adv_win_scale > 0)或者bytes-bytes/2^(-tcp_adv_win_scale)(如果tcp_adv_win_scale <= 0)。

tcp_rfc1337 :BOOLEAN

缺省值为0

这个开关可以启动对于在RFC1337中描述的”tcp 的time-wait暗杀危机”问题的修复。启用后,内核将丢弃那些发往time-wait状态TCP套接字的RST 包.

tcp_low_latency : BOOLEAN

缺省值为0

允许 TCP/IP 栈适应在高吞吐量情况下低延时的情况;这个选项一般情形是的禁用。(但在构建Beowulf 集群的时候,打开它很有帮助)

tcp_westwood :BOOLEAN

缺省值为0

启用发送者端的拥塞控制算法,它可以维护对吞吐量的评估,并试图对带宽的整体利用情况进行优化;对于 WAN 通信来说应该启用这个选项。

tcp_bic :BOOLEAN

缺省值为0

为快速长距离网络启用 Binary Increase Congestion;这样可以更好地利用以 GB 速度进行操作的链接;对于 WAN 通信应该启用这个选项。
# -*- coding: utf-8 -*- import sys import os import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import (QApplication, QMainWindow, QPushButton, QWidget, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QMessageBox, QLabel, QFileDialog, QToolBar, QComboBox, QStatusBar, QGroupBox, QSlider, QDockWidget, QProgressDialog, QLineEdit, QRadioButton, QButtonGroup, QCheckBox) from PyQt5.QtCore import QRect, Qt, QSettings, QThread, pyqtSignal from CamOperation_class import CameraOperation sys.path.append("D:\\海康\\MVS\\Development\\Samples\\Python\\BasicDemo") import ctypes from datetime import datetime from MvCameraControl_class import * from MvErrorDefine_const import * from CameraParams_header import * from PyUICBasicDemo import Ui_MainWindow import logging import platform import serial import socket import time from scipy import ndimage import skimage.measure from skimage.feature import ORB, match_descriptors import subprocess # 配置日志系统 logging.basicConfig( level=logging.DEBUG, # 设置为DEBUG级别获取更多信息 format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', handlers=[ logging.FileHandler("cloth_inspection_debug.log"), logging.StreamHandler() ] ) logging.info("布料印花检测系统启动") # 全局变量 current_sample_path = "" # 当前使用的样本路径 detection_history = [] # 检测历史记录 isGrabbing = False # 相机取流状态 isOpen = False # 相机打开状态 obj_cam_operation = None # 相机操作对象 frame_monitor_thread = None # 帧监控线程 sensor_monitor_thread = None # 传感器监控线程 sensor_controller = None # 传感器控制器 # ==================== 传感器通讯模块 ==================== class SensorController: def __init__(self): self.sensor_type = None # 'serial' 或 'ethernet' self.serial_conn = None self.socket_conn = None self.sensor_data = { 'tension': 0.0, # 布料张力 (N) 'speed': 0.0, # 布料速度 (m/s) 'temperature': 25.0, # 环境温度 (°C) 'humidity': 50.0 # 环境湿度 (%) } self.connected = False def connect(self, config): """连接传感器""" try: if config['type'] == 'serial': self.sensor_type = 'serial' self.serial_conn = serial.Serial( port=config['port'], baudrate=config['baudrate'], timeout=config['timeout'] ) logging.info(f"串口传感器已连接: {config['port']}") elif config['type'] == 'ethernet': self.sensor_type = 'ethernet' self.socket_conn = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) self.socket_conn.connect((config['ip'], config['port'])) self.socket_conn.settimeout(config['timeout']) logging.info(f"以太网传感器已连接: {config['ip']}:{config['port']}") self.connected = True return True except Exception as e: logging.error(f"传感器连接失败: {str(e)}") self.connected = False return False def disconnect(self): """断开传感器连接""" if self.serial_conn and self.serial_conn.is_open: self.serial_conn.close() if self.socket_conn: try: self.socket_conn.shutdown(socket.SHUT_RDWR) self.socket_conn.close() except: pass self.connected = False logging.info("传感器已断开") def read_data(self): """从传感器读取数据(模拟实现)""" if not self.connected: return None # 实际应用中应替换为真实传感器协议 if self.sensor_type == 'serial' and self.serial_conn: try: # 模拟串口数据读取 self.sensor_data = { 'tension': np.random.uniform(5.0, 20.0), 'speed': np.random.uniform(0.5, 2.5), 'temperature': 25.0 + np.random.uniform(-2, 2), 'humidity': 50.0 + np.random.uniform(-10, 10) } return self.sensor_data except serial.SerialException as e: logging.error(f"串口读取失败: {str(e)}") self.disconnect() return None elif self.sensor_type == 'ethernet' and self.socket_conn: try: # 模拟以太网数据读取 self.sensor_data = { 'tension': np.random.uniform(5.0, 20.0), 'speed': np.random.uniform(0.5, 2.5), 'temperature': 25.0 + np.random.uniform(-2, 2), 'humidity': 50.0 + np.random.uniform(-10, 10) } return self.sensor_data except (socket.timeout, socket.error) as e: logging.error(f"网络传感器读取失败: {str(e)}") self.disconnect() return None return None def send_command(self, command): """向传感器发送控制命令""" if not self.connected: return False try: if self.sensor_type == 'serial' and self.serial_conn: # 实际应用中应根据传感器协议构造命令 self.serial_conn.write(command.encode()) return True elif self.sensor_type == 'ethernet' and self.socket_conn: self.socket_conn.send(command.encode()) return True return False except Exception as e: logging.error(f"发送传感器命令失败: {str(e)}") return False # 帧监控线程 class FrameMonitorThread(QThread): frame_status = pyqtSignal(str) def __init__(self, cam_operation): super().__init__() self.cam_operation = cam_operation self.running = True def run(self): while self.running: if self.cam_operation: status = self.cam_operation.get_frame_status() frame_text = "有帧" if status.get('current_frame', False) else "无帧" self.frame_status.emit(f"帧状态: {frame_text}") QThread.msleep(500) def stop(self): self.running = False # 传感器数据监控线程 class SensorMonitorThread(QThread): data_updated = pyqtSignal(dict) def __init__(self, sensor_controller): super().__init__() self.sensor_controller = sensor_controller self.running = True def run(self): while self.running: if self.sensor_controller and self.sensor_controller.connected: data = self.sensor_controller.read_data() if data: self.data_updated.emit(data) QThread.msleep(1000) # 每秒更新一次 def stop极(self): self.running = False # ==================== 优化后的检测算法 ==================== def enhanced_check_print_quality(sample_image_path, test_image, threshold=0.05, sensor_data=None): """ 优化版布料印花检测算法,增加图像配准和特征匹配 :param sample_image_path: 合格样本图像路径 :param test_image: 测试图像 (numpy数组) :param threshold: 差异阈值 :param sensor_data: 传感器数据字典 :return: 是否合格,差异值,标记图像 """ # 根据传感器数据动态调整阈值 if sensor_data: # 速度越高,允许的差异阈值越大 speed_factor = min(1.0 + sensor_data['speed'] * 0.1, 1.5) # 温度/湿度影响 env_factor = 1.0 + abs(sensor_data['temperature'] - 25) * 0.01 + abs(sensor_data['humidity'] - 50) * 0.005 adjusted_threshold = threshold * speed_factor * env_factor logging.info(f"根据传感器数据调整阈值: 原始={threshold:.4f}, 调整后={adjusted_threshold:.4f}") else: adjusted_threshold = threshold try: # 读取样本图像 sample_img_data = np.fromfile(sample_image_path, dtype=np.uint8) sample_image = cv2.imdecode(sample_img_data, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if sample_image is None: logging.error(f"无法解码样本图像: {sample_image_path}") return None, None, None except Exception as e: logging.exception(f"样本图像读取异常: {str(e)}") return None, None, None # 确保测试图像是灰度图 if len(test_image.shape) == 3: test_image_gray = cv2.cvtColor(test_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) else: test_image_gray = test_image.copy() # 1. 图像预处理 sample_image = cv2.GaussianBlur(sample_image, (5, 5), 0) test_image_gray = cv2.GaussianBlur(test_image_gray, (5, 5), 0) # 2. 图像配准(解决位置偏移问题) try: # 使用ORB特征匹配进行图像配准 orb = cv2.ORB_create(nfeatures=200) keypoints1, descriptors1 = orb.detectAndCompute(sample_image, None) keypoints2, descriptors2 = orb.detectAndCompute(test_image_gray, None) if descriptors1 is None or descriptors2 is None: logging.warning("无法提取特征描述符,跳过配准") aligned_sample = sample_image else: # 使用BFMatcher进行特征匹配 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) matches = bf.match(descriptors1, descriptors2) matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) if len(matches) > 10: # 提取匹配点的坐标 src_pts = np.float32([keypoints1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([keypoints2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) # 计算单应性矩阵 H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) if H is not None: # 应用变换 aligned_sample = cv2.warpPerspective( sample_image, H, (test_image_gray.shape[1], test_image_gray.shape[0]) ) logging.info("图像配准成功,使用配准后样本") else: aligned_sample = sample_image logging.warning("无法计算单应性矩阵,使用原始样本") else: aligned_sample = sample_image logging.warning("特征点匹配不足,跳过图像配准") except Exception as e: logging.error(f"图像配准失败: {str(e)}") aligned_sample = sample_image # 3. 确保图像大小一致 try: if aligned_sample.shape != test_image_gray.shape: test_image_gray = cv2.resize(test_image_gray, (aligned_sample.shape[1], aligned_sample.shape[0])) except Exception as e: logging.error(f"图像调整大小失败: {str(e)}") return None, None, None # 4. 计算结构相似性(SSIM)和差异 ssim_score, ssim_diff = skimage.measure.compare_ssim( aligned_sample, test_image_gray, full=True, gaussian_weights=True ) ssim_diff = (1 - ssim_diff) * 255 # 换为0-255范围 # 5. 计算绝对差异 abs_diff = cv2.absdiff(aligned_sample, test_image_gray) # 6. 组合差异(SSIM差异对结构变化敏感,绝对差异对亮度变化敏感) combined_diff = cv2.addWeighted(ssim_diff.astype(np.uint8), 0.7, abs_diff, 0.3, 0) # 7. 二值化差异 _, thresholded = cv2.threshold(combined_diff, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY) # 8. 形态学操作去除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) thresholded = cv2.morphologyEx(thresholded, cv2.MORPH_OPEN, kernel) thresholded = cv2.morphologyEx(thresholded, cv2.MORPH_CLOSE, kernel) # 9. 计算差异比例 diff_pixels = np.count_nonzero(thresholded) total_pixels = aligned_sample.size diff_ratio = diff_pixels / total_pixels # 10. 判断是否合格 is_qualified = diff_ratio <= adjusted_threshold # 11. 创建标记图像 marked_image = cv2.cvtColor(test_image_gray, cv2.COLOR_GRAY2BGR) marked_image[thresholded == 255] = [0, 0, 255] # 红色标记缺陷 # 12. 标记大面积缺陷区域 labels = skimage.measure.label(thresholded) properties = skimage.measure.regionprops(labels) for prop in properties: if prop.area > 50: # 只标记大于50像素的区域 y, x = prop.centroid cv2.putText(marked_image, f"Defect", (int(x), int(y)), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 255), 1) return is_qualified, diff_ratio, marked_image # ==================== 传感器控制的质量检测流程 ==================== def sensor_controlled_check(): """传感器控制的质量检测主流程""" global isGrabbing, obj_cam_operation, current_sample_path, detection_history, sensor_controller logging.info("传感器控制的质量检测启动") # 1. 检查传感器连接 if not sensor_controller or not sensor_controller.connected: QMessageBox.warning(mainWindow, "传感器错误", "传感器未连接,请先连接传感器!", QMessageBox.Ok) return # 2. 读取传感器数据 sensor_data = sensor_controller.read_data() if not sensor_data: QMessageBox.warning(mainWindow, "传感器错误", "无法读取传感器数据!", QMessageBox.Ok) return # 3. 根据传感器数据调整生产参数 adjust_production_parameters(sensor_data) # 4. 执行图像捕获和检测 check_print_with_sensor(sensor_data) def adjust_production_parameters(sensor_data): """根据传感器数据调整生产参数""" global obj_cam_operation # 示例:根据张力调整相机参数 tension = sensor_data['tension'] # 张力过大时增加曝光时间 if tension > 15.0 and obj_cam_operation: logging.info(f"高张力({tension}N)环境,增加曝光时间") try: current_exposure = obj_cam_operation.exposure_time new_exposure = min(current_exposure * 1.2, 100000) # 增加20%,上限100ms obj_cam_operation.set_exposure(new_exposure) logging.info(f"曝光时间调整为: {new_exposure}us") except Exception as e: logging.error(f"调整曝光失败: {str(e)}") # 速度过快时降低图像分辨率 speed = sensor_data['speed'] if speed > 2.0 and obj_cam_operation: logging.info(f"高速度({speed}m/s)环境,降低分辨率") try: # 实际应用中应调用相机SDK的分辨率设置 # 这里仅为示例 pass except Exception as e: logging.error(f"调整分辨率失败: {str(e)}") # 发送控制命令到传感器 if tension < 5.0 and sensor_controller: sensor_controller.send_command("INCREASE_TENSION") logging.info("发送增加张力命令") elif tension > 18.0 and sensor_controller: sensor_controller.send_command("DECREASE_TENSION") logging.info("发送减少张力命令") # 布料印花检测函数(使用优化算法) def check_print_with_sensor(sensor_data=None): """ 使用优化算法检测布料印花是否合格 """ global isGrabbing, obj_cam_operation, current_sample_path, detection_history logging.info("检测印花质量按钮按下") # 1. 检查相机状态 if not isGrabbing: logging.warning("相机未取流") QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "请先开始取流并捕获图像!", QMessageBox.Ok) return # 2. 检查相机操作对象 if not obj_cam_operation: logging.error("相机操作对象未初始化") QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "相机未正确初始化!", QMessageBox.Ok) return # 3. 检查样本路径 if not current_sample_path or not os.path.exists(current_sample_path): logging.warning(f"无效样本路径: {current_sample_path}") QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "请先设置有效的标准样本图像!", QMessageBox.Ok) return # 使用进度对话框防止UI阻塞 progress = QProgressDialog("正在检测...", "取消", 0, 100, mainWindow) progress.setWindowModality(Qt.WindowModal) progress.setValue(10) try: # 4. 获取当前帧 logging.info("尝试获取当前帧") test_image = obj_cam_operation.get_current_frame() progress.setValue(30) if test_image is None: logging.warning("获取当前帧失败") QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "无法获取当前帧图像!", QMessageBox.Ok) return # 5. 获取差异度阈值 diff_threshold = ui.sliderDiffThreshold.value() / 100.0 logging.info(f"使用差异度阈值: {diff_threshold}") progress.setValue(50) # 6. 执行检测 is_qualified, diff_ratio, marked_image = enhanced_check_print_quality( current_sample_path, test_image, threshold=diff_threshold, sensor_data=sensor_data ) progress.setValue(70) # 检查返回结果是否有效 if is_qualified is None: logging.error("检测函数返回无效结果") QMessageBox.critical(mainWindow, "检测错误", "检测失败,请检查日志", QMessageBox.Ok) return logging.info(f"检测结果: 合格={is_qualified}, 差异={diff_ratio}") progress.setValue(90) # 7. 更新UI update_diff_display(diff_ratio, is_qualified) result_text = f"印花是否合格: {'合格' if is_qualified else '不合格'}\n差异占比: {diff_ratio*100:.2f}%\n阈值: {diff_threshold*100:.2f}%" QMessageBox.information(mainWindow, "检测结果", result_text, QMessageBox.Ok) if marked_image is not None: cv2.imshow("缺陷标记结果", marked_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() else: logging.warning("标记图像为空") # 8. 记录检测结果 detection_result = { 'timestamp': datetime.now(), 'qualified': is_qualified, 'diff_ratio': diff_ratio, 'threshold': diff_threshold, 'sensor_data': sensor_data if sensor_data else {} } detection_history.append(detection_result) update_history_display() progress.setValue(100) except Exception as e: logging.exception("印花检测失败") QMessageBox.critical(mainWindow, "检测错误", f"检测过程中发生错误: {str(e)}", QMessageBox.Ok) finally: progress.close() # 更新检测结果显示 def update_diff_display(diff_ratio, is_qualified): """ 更新差异度显示控件 """ # 更新当前差异度显示 ui.lblCurrentDiff.setText(f"当前差异度: {diff_ratio*100:.2f}%") # 根据合格状态设置颜色 if is_qualified: ui.lblDiffStatus.setText("状态: 合格") ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: green; font-size: 12px;") else: ui.lblDiffStatus.setText("状态: 不合格") ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: red; font-size: 12px;") # 更新差异度阈值显示 def update_diff_threshold(value): """ 当滑块值改变时更新阈值显示 """ ui.lblDiffValue.setText(f"{value}%") # 保存标准样本函数 def save_sample_image(): global isGrabbing, obj_cam_operation, current_sample_path if not isGrabbing: QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "请先开始取流并捕获图像!", QMessageBox.Ok) return # 检查是否有有效图像 if not obj_cam_operation.is_frame_available(): QMessageBox.warning(mainWindow, "无有效图像", "未捕获到有效图像,请检查相机状态!", QMessageBox.Ok) return # 读取上次使用的路径 settings = QSettings("ClothInspection", "CameraApp") last_dir = settings.value("last_save_dir", os.path.join(os.getcwd(), "captures")) # 创建默认文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") default_filename = f"sample_{timestamp}" # 弹出文件保存对话框 file_path, selected_filter = QFileDialog.getSaveFileName( mainWindow, "保存标准样本图像", os.path.join(last_dir, default_filename), "BMP Files (*.bmp);;PNG Files (*.png);;JPEG Files (*.jpg);;所有文件 (*)", options=QFileDialog.DontUseNativeDialog ) if not file_path: logging.info("用户取消了图像保存操作") return # 用户取消保存 # 处理文件扩展名 file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower() if not file_extension: # 根据选择的过滤器添加扩展名 if "BMP" in selected_filter: file_path += ".bmp" elif "PNG" in selected_filter: file_path += ".png" elif "JPEG" in selected_filter or "JPG" in selected_filter: file_path += ".jpg" else: # 默认使用BMP格式 file_path += ".bmp" file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower() # 根据扩展名设置保存格式 format_mapping = { ".bmp": "bmp", ".png": "png", ".jpg": "jpg", ".jpeg": "jpg" } save_format = format_mapping.get(file_extension) if not save_format: QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "不支持的文件格式!", QMessageBox.Ok) return # 确保目录存在 directory = os.path.dirname(file_path) if directory and not os.path.exists(directory): try: os.makedirs(directory, exist_ok=True) logging.info(f"创建目录: {directory}") except OSError as e: error_msg = f"无法创建目录 {directory}: {str(e)}" QMessageBox.critical(mainWindow, "目录创建错误", error_msg, QMessageBox.Ok) return # 保存当前帧作为标准样本 try: ret = obj_cam_operation.save_image(file_path, save_format) if ret != MV_OK: strError = f"保存样本图像失败: {hex(ret)}" QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", strError, QMessageBox.Ok) else: success_msg = f"标准样本已保存至:\n{file_path}" QMessageBox.information(mainWindow, "成功", success_msg, QMessageBox.Ok) # 更新当前样本路径 current_sample_path = file_path update_sample_display() # 保存当前目录 settings.setValue("last_save_dir", os.path.dirname(file_path)) except Exception as e: error_msg = f"保存图像时发生错误: {str(e)}" QMessageBox.critical(mainWindow, "异常错误", error_msg, QMessageBox.Ok) logging.exception("保存样本图像时发生异常") # 预览当前样本 def preview_sample(): global current_sample_path if not current_sample_path or not os.path.exists(current_sample_path): QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", "请先设置有效的标准样本图像!", QMessageBox.Ok) return try: # 使用安全方法读取图像 img_data = np.fromfile(current_sample_path, dtype=np.uint8) sample_img = cv2.imdecode(img_data, cv2.IMREAD_COLOR) if sample_img is None: raise Exception("无法加载图像") cv2.imshow("标准样本预览", sample_img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() except Exception as e: QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", f"预览样本失败: {str(e)}", QMessageBox.Ok) # 更新样本路径显示 def update_sample_display(): global current_sample_path if current_sample_path: ui.lblSamplePath.setText(f"当前样本: {os.path.basename(current_sample_path)}") ui.lblSamplePath.setToolTip(current_sample_path) ui.bnPreviewSample.setEnabled(True) else: ui.lblSamplePath.setText("当前样本: 未设置样本") ui.bnPreviewSample.setEnabled(False) # 更新历史记录显示 def update_history_display(): global detection_history ui.cbHistory.clear() for i, result in enumerate(detection_history[-10:]): # 显示最近10条记录 timestamp = result['timestamp'].strftime("%H:%M:%S") status = "合格" if result['qualified'] else "不合格" ratio = f"{result['diff_ratio']*100:.2f}%" ui.cbHistory.addItem(f"[{timestamp}] {status} - 差异: {ratio}") # 获取选取设备信息的索引,通过[]之间的字符去解析 def TxtWrapBy(start_str, end, all): start = all.find(start_str) if start >= 0: start += len(start_str) end = all.find(end, start) if end >= 0: return all[start:end].strip() # 将返回的错误码换为十六进制显示 def ToHexStr(num): """将错误码换为十六进制字符串""" # 处理非整数输入 if not isinstance(num, int): try: # 尝试换为整数 num = int(num) except: # 无法换时返回类型信息 return f"<非整数:{type(num)}>" chaDic = {10: 'a', 11: 'b', 12: 'c', 13: 'd', 14: 'e', 15: 'f'} hexStr = "" # 处理负数 if num < 0: num = num + 2 ** 32 # 换为十六进制 while num >= 16: digit = num % 16 hexStr = chaDic.get(digit, str(digit)) + hexStr num //= 16 hexStr = chaDic.get(num, str(num)) + hexStr return "0x" + hexStr # 绑定下拉列表至设备信息索引 def xFunc(event): global nSelCamIndex nSelCamIndex = TxtWrapBy("[", "]", ui.ComboDevices.get()) # Decoding Characters def decoding_char(c_ubyte_value): c_char_p_value = ctypes.cast(c_ubyte_value, ctypes.c_char_p) try: decode_str = c_char_p_value.value.decode('gbk') # Chinese characters except UnicodeDecodeError: decode_str = str(c_char_p_value.value) return decode_str # ch:枚举相机 | en:enum devices def enum_devices(): global deviceList global obj_cam_operation deviceList = MV_CC_DEVICE_INFO_LIST() n_layer_type = (MV_GIGE_DEVICE | MV_USB_DEVICE | MV_GENTL_CAMERALINK_DEVICE | MV_GENTL_CXP_DEVICE | MV_GENTL_XOF_DEVICE) ret = MvCamera.MV_CC_EnumDevices(n_layer_type, deviceList) if ret != 0: strError = "Enum devices fail! ret = :" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) return ret if deviceList.nDeviceNum == 0: QMessageBox.warning(mainWindow, "Info", "Find no device", QMessageBox.Ok) return ret print("Find %d devices!" % deviceList.nDeviceNum) devList = [] for i in range(0, deviceList.nDeviceNum): mvcc_dev_info = cast(deviceList.pDeviceInfo[i], POINTER(MV_CC_DEVICE_INFO)).contents if mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GIGE_DEVICE or mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GENTL_GIGE_DEVICE: print("\ngige device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) nip1 = ((mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0xff000000) >> 24) nip2 = ((mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x00ff0000) >> 16) nip3 = ((mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x0000ff00) >> 8) nip4 = (mvcc_dev_info.SpecialInfo.stGigEInfo.nCurrentIp & 0x000000ff) print("current ip: %d.%d.%d.%d " % (nip1, nip2, nip3, nip4)) devList.append( "[" + str(i) + "]GigE: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(nip1) + "." + str( nip2) + "." + str(nip3) + "." + str(nip4) + ")") elif mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_USB_DEVICE: print("\nu3v device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stUsb3VInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stUsb3VInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) strSerialNumber = "" for per in mvcc_dev_info.SpecialInfo.stUsb3VInfo.chSerialNumber: if per == 0: break strSerialNumber = strSerialNumber + chr(per) print("user serial number: " + strSerialNumber) devList.append("[" + str(i) + "]USB: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(strSerialNumber) + ")") elif mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GENTL_CAMERALINK_DEVICE: print("\nCML device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCMLInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCMLInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) strSerialNumber = "" for per in mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCMLInfo.chSerialNumber: if per == 0: break strSerialNumber = strSerialNumber + chr(per) print("user serial number: " + strSerialNumber) devList.append("[" + str(i) + "]CML: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(strSerialNumber) + ")") elif mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GENTL_CXP_DEVICE: print("\nCXP device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCXPInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCXPInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) strSerialNumber = "" for per in mvcc_dev_info.SpecialInfo.stCXPInfo.chSerialNumber: if per == 0: break strSerialNumber = strSerialNumber + chr(per) print("user serial number: "+strSerialNumber) devList.append("[" + str(i) + "]CXP: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(strSerialNumber) + ")") elif mvcc_dev_info.nTLayerType == MV_GENTL_XOF_DEVICE: print("\nXoF device: [%d]" % i) user_defined_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stXoFInfo.chUserDefinedName) model_name = decoding_char(mvcc_dev_info.SpecialInfo.stXoFInfo.chModelName) print("device user define name: " + user_defined_name) print("device model name: " + model_name) strSerialNumber = "" for per in mvcc_dev_info.SpecialInfo.stXoFInfo.chSerialNumber: if per == 0: break strSerialNumber = strSerialNumber + chr(per) print("user serial number: " + strSerialNumber) devList.append("[" + str(i) + "]XoF: " + user_defined_name + " " + model_name + "(" + str(strSerialNumber) + ")") ui.ComboDevices.clear() ui.ComboDevices.addItems(devList) ui.ComboDevices.setCurrentIndex(0) # ch:打开相机 | en:open device def open_device(): global deviceList global nSelCamIndex global obj_cam_operation global isOpen global frame_monitor_thread if isOpen: QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", 'Camera is Running!', QMessageBox.Ok) return MV_E_CALLORDER nSelCamIndex = ui.ComboDevices.currentIndex() if nSelCamIndex < 0: QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", 'Please select a camera!', QMessageBox.Ok) return MV_E_CALLORDER obj_cam_operation = CameraOperation(cam, deviceList, nSelCamIndex) ret = obj_cam_operation.open_device() if 0 != ret: strError = "Open device failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) isOpen = False else: set_continue_mode() get_param() isOpen = True enable_controls() # 启动帧监控线程 frame_monitor_thread = FrameMonitorThread(obj_cam_operation) frame_monitor_thread.frame_status.connect(ui.statusBar.showMessage) frame_monitor_thread.start() # ch:开始取流 | en:Start grab image def start_grabbing(): global obj_cam_operation global isGrabbing ret = obj_cam_operation.start_grabbing(ui.widgetDisplay.winId()) if ret != 0: strError = "Start grabbing failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) else: isGrabbing = True enable_controls() # ch:停止取流 | en:Stop grab image def stop_grabbing(): global obj_cam_operation global isGrabbing ret = obj_cam_operation.Stop_grabbing() if ret != 0: strError = "Stop grabbing failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) else: isGrabbing = False enable_controls() # ch:关闭设备 | Close device def close_device(): global isOpen global isGrabbing global obj_cam_operation global frame_monitor_thread # 停止帧监控线程 if frame_monitor_thread and frame_monitor_thread.isRunning(): frame_monitor_thread.stop() frame_monitor_thread.wait(2000) if isOpen: obj_cam_operation.close_device() isOpen = False isGrabbing = False enable_controls() # ch:设置触发模式 | en:set trigger mode def set_continue_mode(): ret = obj_cam_operation.set_trigger_mode(False) if ret != 0: strError = "Set continue mode failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) else: ui.radioContinueMode.setChecked(True) ui.radioTriggerMode.setChecked(False) ui.bnSoftwareTrigger.setEnabled(False) # ch:设置软触发模式 | en:set software trigger mode def set_software_trigger_mode(): ret = obj_cam_operation.set_trigger_mode(True) if ret != 0: strError = "Set trigger mode failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) else: ui.radioContinueMode.setChecked(False) ui.radioTriggerMode.setChecked(True) ui.bnSoftwareTrigger.setEnabled(isGrabbing) # ch:设置触发命令 | en:set trigger software def trigger_once(): ret = obj_cam_operation.trigger_once() if ret != 0: strError = "TriggerSoftware failed ret:" + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "Error", strError, QMessageBox.Ok) # 保存图像对话框 def save_image_dialog(): """ 打开保存图像对话框并保存当前帧 """ global isGrabbing, obj_cam_operation # 检查相机状态 if not isGrabbing: QMessageBox.warning(mainWindow, "相机未就绪", "请先开始取流并捕获图像!", QMessageBox.Ok) return # 检查是否有有效图像 if not obj_cam_operation.is_frame_available(): QMessageBox.warning(mainWindow, "无有效图像", "未捕获到有效图像,请检查相机状态!", QMessageBox.Ok) return # 读取上次使用的路径 settings = QSettings("ClothInspection", "CameraApp") last_dir = settings.value("last_save_dir", os.path.join(os.getcwd(), "captures")) # 创建默认文件名 timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") default_filename = f"capture_{timestamp}" # 弹出文件保存对话框 file_path, selected_filter = QFileDialog.getSaveFileName( mainWindow, "保存图像", os.path.join(last_dir, default_filename), # 初始路径 "BMP 图像 (*.bmp);;JPEG 图像 (*.jpg);;PNG 图像 (*.png);;TIFF 图像 (*.tiff);;所有文件 (*)", options=QFileDialog.DontUseNativeDialog ) # 用户取消操作 if not file_path: logging.info("用户取消了图像保存操作") return # 处理文件扩展名 file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower() if not file_extension: # 根据选择的过滤器添加扩展名 if "BMP" in selected_filter: file_path += ".bmp" elif "JPEG" in selected_filter or "JPG" in selected_filter: file_path += ".jpg" elif "PNG" in selected_filter: file_path += ".png" elif "TIFF" in selected_filter: file_path += ".tiff" else: # 默认使用BMP格式 file_path += ".bmp" # 确定保存格式 format_mapping = { ".bmp": "bmp", ".jpg": "jpg", ".jpeg": "jpg", ".png": "png", ".tiff": "tiff", ".tif": "tiff" } file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower() save_format = format_mapping.get(file_extension, "bmp") # 确保目录存在 directory = os.path.dirname(file_path) if directory and not os.path.exists(directory): try: os.makedirs(directory, exist_ok=True) except OSError as e: QMessageBox.critical(mainWindow, "目录错误", f"无法创建目录:\n{str(e)}", QMessageBox.Ok) return # 保存图像 try: ret = obj_cam_operation.save_image(file_path, save_format) if ret == MV_OK: QMessageBox.information(mainWindow, "保存成功", f"图像已保存至:\n{file_path}", QMessageBox.Ok) logging.info(f"图像保存成功: {file_path}") # 保存当前目录 settings.setValue("last_save_dir", os.path.dirname(file_path)) else: error_msg = f"保存失败! 错误代码: {hex(ret)}" QMessageBox.warning(mainWindow, "保存失败", error_msg, QMessageBox.Ok) logging.error(f"图像保存失败: {file_path}, 错误代码: {hex(ret)}") except Exception as e: QMessageBox.critical(mainWindow, "保存错误", f"保存图像时发生错误:\n{str(e)}", QMessageBox.Ok) logging.exception(f"保存图像时发生异常: {file_path}") def is_float(str): try: float(str) return True except ValueError: return False # ch: 获取参数 | en:get param def get_param(): try: # 调用方法获取参数 ret = obj_cam_operation.get_parameters() # 记录调用结果(调试用) logging.debug(f"get_param() 返回: {ret} (类型: {type(ret)})") # 处理错误码 if ret != MV_OK: strError = "获取参数失败,错误码: " + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", strError, QMessageBox.Ok) else: # 成功获取参数后更新UI ui.edtExposureTime.setText("{0:.2f}".format(obj_cam_operation.exposure_time)) ui.edtGain.setText("{0:.2f}".format(obj_cam_operation.gain)) ui.edtFrameRate.setText("{0:.2f}".format(obj_cam_operation.frame_rate)) # 记录成功信息 logging.info("成功获取相机参数") except Exception as e: # 处理所有异常 error_msg = f"获取参数时发生错误: {str(e)}" logging.error(error_msg) QMessageBox.critical(mainWindow, "严重错误", error_msg, QMessageBox.Ok) # ch: 设置参数 | en:set param def set_param(): frame_rate = ui.edtFrameRate.text() exposure = ui.edtExposureTime.text() gain = ui.edtGain.text() if not (is_float(frame_rate) and is_float(exposure) and is_float(gain)): strError = "设置参数失败: 参数必须是有效的浮点数" QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", strError, QMessageBox.Ok) return MV_E_PARAMETER try: # 使用正确的参数顺序和关键字 ret = obj_cam_operation.set_param( frame_rate=float(frame_rate), exposure_time=float(exposure), gain=float(gain) ) if ret != MV_OK: strError = "设置参数失败,错误码: " + ToHexStr(ret) QMessageBox.warning(mainWindow, "错误", strError, QMessageBox.Ok) else: logging.info("参数设置成功") return MV_OK except Exception as e: error_msg = f"设置参数时发生错误: {str(e)}" logging.error(error_msg) QMessageBox.critical(mainWindow, "严重错误", error_msg, QMessageBox.Ok) return MV_E_STATE # ch: 设置控件状态 | en:set enable status def enable_controls(): global isGrabbing global isOpen # 先设置group的状态,再单独设置各控件状态 ui.groupGrab.setEnabled(isOpen) ui.groupParam.setEnabled(isOpen) ui.bnOpen.setEnabled(not isOpen) ui.bnClose.setEnabled(isOpen) ui.bnStart.setEnabled(isOpen and (not isGrabbing)) ui.bnStop.setEnabled(isOpen and isGrabbing) ui.bnSoftwareTrigger.setEnabled(isGrabbing and ui.radioTriggerMode.isChecked()) ui.bnSaveImage.setEnabled(isOpen and isGrabbing) # 添加检测按钮控制 ui.bnCheckPrint.setEnabled(isOpen and isGrabbing) ui.bnSaveSample.setEnabled(isOpen and isGrabbing) ui.bnPreviewSample.setEnabled(bool(current_sample_path)) class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.ui = ui.MainWindow() self.ui.setupUi(self) def closeEvent(self, event): """重写关闭事件,执行清理操作""" logging.info("主窗口关闭,执行清理...") # 关闭设备 close_device() # 断开传感器 disconnect_sensor() event.accept() if __name__ == "__main__": # 初始化UI app = QApplication(sys.argv) # 使用自定义的主窗口类 mainWindow = MainWindow() ui = MainWindow() ui.setupUi(mainWindow) # 扩大主窗口尺寸 mainWindow.resize(1200, 800) # 宽度1200,高度800 # 创建工具栏 toolbar = mainWindow.addToolBar("检测工具") # 添加检测按钮 ui.bnCheckPrint = QPushButton("检测印花质量") toolbar.addWidget(ui.bnCheckPrint) # 添加保存样本按钮 ui.bnSaveSample = QPushButton("保存标准样本") toolbar.addWidget(ui.bnSaveSample) # 添加预览样本按钮 ui.bnPreviewSample = QPushButton("预览样本") toolbar.addWidget(ui.bnPreviewSample) # 添加历史记录下拉框 ui.cbHistory = QComboBox() ui.cbHistory.setMinimumWidth(300) toolbar.addWidget(QLabel("历史记录:")) toolbar.addWidget(ui.cbHistory) # 添加当前样本显示标签 ui.lblSamplePath = QLabel("当前样本: 未设置样本") status_bar = mainWindow.statusBar() status_bar.addPermanentWidget(ui.lblSamplePath) # === 新增差异度调整控件 === # 创建右侧面板容器 right_panel = QWidget() right_layout = QVBoxLayout(right_panel) right_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) # 创建差异度调整组 diff_group = QGroupBox("差异度调整") diff_layout = QVBoxLayout(diff_group) # 差异度阈值控制 ui.lblDiffThreshold = QLabel("差异度阈值 (0-100%):") ui.sliderDiffThreshold = QSlider(Qt.Horizontal) ui.sliderDiffThreshold.setRange(0, 100) # 0-100% ui.sliderDiffThreshold.setValue(5) # 默认5% ui.lblDiffValue = QLabel("5%") # 当前差异度显示 ui.lblCurrentDiff = QLabel("当前差异度: -") ui.lblCurrentDiff.setStyleSheet("font-size: 14px; font-weight: bold;") # 差异度状态指示器 ui.lblDiffStatus = QLabel("状态: 未检测") ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("font-size: 12px;") # 布局控件 diff_layout.addWidget(ui.lblDiffThreshold) diff_layout.addWidget(ui.sliderDiffThreshold) diff_layout.addWidget(ui.lblDiffValue) diff_layout.addWidget(ui.lblCurrentDiff) diff_layout.addWidget(ui.lblDiffStatus) # 添加差异度组到右侧布局 right_layout.addWidget(diff_group) # === 新增传感器控制面板 === sensor_panel = QGroupBox("传感器控制") sensor_layout = QVBoxLayout(sensor_panel) # 传感器类型选择 sensor_type_layout = QHBoxLayout() ui.lblSensorType = QLabel("传感器类型:") ui.cbSensorType = QComboBox() ui.cbSensorType.addItems(["串口", "以太网"]) sensor_type_layout.addWidget(ui.lblSensorType) sensor_type_layout.addWidget(ui.cbSensorType) # 串口参数 ui.serialGroup = QGroupBox("串口参数") serial_layout = QVBoxLayout(ui.serialGroup) ui.lblComPort = QLabel("端口:") ui.cbComPort = QComboBox() # 获取可用串口 (Windows) if platform.system() == 'Windows': ports = [f"COM{i}" for i in range(1, 21)] else: ports = [f"/dev/ttyS{i}" for i in range(0, 4)] + [f"/dev/ttyUSB{i}" for i in range(0, 4)] ui.cbComPort.addItems(ports) ui.lblBaudrate = QLabel("波特率:") ui.cbBaudrate = QComboBox() ui.cbBaudrate.addItems(["9600", "19200", "38400", "57600", "115200"]) ui.cbBaudrate.setCurrentText("115200") serial_layout.addWidget(ui.lblComPort) serial_layout.addWidget(ui.cbComPort) serial_layout.addWidget(ui.lblBaudrate) serial_layout.addWidget(ui.cbBaudrate) # 以太网参数 ui.ethernetGroup = QGroupBox("以太网参数") ethernet_layout = QVBoxLayout(ui.ethernetGroup) ui.lblIP = QLabel("IP地址:") ui.edtIP = QLineEdit("192.168.1.100") ui.lblPort = QLabel("端口:") ui.edtPort = QLineEdit("502") ethernet_layout.addWidget(ui.lblIP) ethernet_layout.addWidget(ui.edtIP) ethernet_layout.addWidget(ui.lblPort) ethernet_layout.addWidget(ui.edtPort) # 连接/断开按钮 ui.bnConnectSensor = QPushButton("连接传感器") ui.bnDisconnectSensor = QPushButton("断开传感器") ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(False) # 传感器数据显示 ui.lblSensorData = QLabel("传感器数据: 未连接") ui.lblSensorData.setStyleSheet("font-size: 10pt;") # 添加到布局 sensor_layout.addLayout(sensor_type_layout) sensor_layout.addWidget(ui.serialGroup) sensor_layout.addWidget(ui.ethernetGroup) sensor_layout.addWidget(ui.bnConnectSensor) sensor_layout.addWidget(ui.bnDisconnectSensor) sensor_layout.addWidget(ui.lblSensorData) # 添加到右侧面板 right_layout.addWidget(sensor_panel) # 添加拉伸项使控件靠上 right_layout.addStretch(1) # 创建停靠窗口 dock = QDockWidget("检测控制面板", mainWindow) dock.setWidget(right_panel) dock.setFeatures(QDockWidget.DockWidgetMovable | QDockWidget.DockWidgetFloatable) mainWindow.addDockWidget(Qt.RightDockWidgetArea, dock) # === 差异度调整功能实现 === # 更新差异度阈值显示 def update_diff_threshold(value): ui.lblDiffValue.setText(f"{value}%") # 连接滑块信号 ui.sliderDiffThreshold.valueChanged.connect(update_diff_threshold) # 更新检测结果显示 def update_diff_display(diff_ratio, is_qualified): # 更新当前差异度显示 ui.lblCurrentDiff.setText(f"当前差异度: {diff_ratio*100:.2f}%") # 根据合格状态设置颜色 if is_qualified: ui.lblDiffStatus.setText("状态: 合格") ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: green; font-size: 12px;") else: ui.lblDiffStatus.setText("状态: 不合格") ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: red; font-size: 12px;") # 绑定按钮事件 ui.bnCheckPrint.clicked.connect(sensor_controlled_check) ui.bnSaveSample.clicked.connect(save_sample_image) ui.bnPreviewSample.clicked.connect(preview_sample) # 传感器类型切换 def update_sensor_ui(index): ui.serialGroup.setVisible(index == 0) ui.ethernetGroup.setVisible(index == 1) ui.cbSensorType.currentIndexChanged.connect(update_sensor_ui) update_sensor_ui(0) # 初始显示串口 # 传感器连接 def connect_sensor(): global sensor_monitor_thread, sensor_controller sensor_type = ui.cbSensorType.currentText() if sensor_controller is None: sensor_controller = SensorController() if sensor_type == "串口": config = { 'type': 'serial', 'port': ui.cbComPort.currentText(), 'baudrate': int(ui.cbBaudrate.currentText()), 'timeout': 1.0 } else: # 以太网 config = { 'type': 'ethernet', 'ip': ui.edtIP.text(), 'port': int(ui.edtPort.text()), 'timeout': 1.0 } if sensor_controller.connect(config): ui.bnConnectSensor.setEnabled(False) ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(True) # 启动传感器数据监控线程 sensor_monitor_thread = SensorMonitorThread(sensor_controller) sensor_monitor_thread.data_updated.connect(update_sensor_display) sensor_monitor_thread.start() # 传感器断开 def disconnect_sensor(): global sensor_monitor_thread if sensor_controller: sensor_controller.disconnect() ui.bnConnectSensor.setEnabled(True) ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(False) if sensor_monitor_thread and sensor_monitor_thread.isRunning(): sensor_monitor_thread.stop() sensor_monitor_thread.wait(2000) sensor_monitor_thread = None ui.lblSensorData.setText("传感器数据: 未连接") ui.bnConnectSensor.clicked.connect(connect_sensor) ui.bnDisconnectSensor.clicked.connect(disconnect_sensor) def update_sensor_display(data): text = (f"张力: {data['tension']:.2f}N | " f"速度: {data['speed']:.2f}m/s | " f"温度: {data['temperature']:.1f}°C | " f"湿度: {data['humidity']:.1f}%") ui.lblSensorData.setText(text) # 绑定其他按钮事件 ui.bnEnum.clicked.connect(enum_devices) ui.bnOpen.clicked.connect(open_device) ui.bnClose.clicked.connect(close_device) ui.bnStart.clicked.connect(start_grabbing) ui.bnStop.clicked.connect(stop_grabbing) ui.bnSoftwareTrigger.clicked.connect(trigger_once) ui.radioTriggerMode.clicked.connect(set_software_trigger_mode) ui.radioContinueMode.clicked.connect(set_continue_mode) ui.bnGetParam.clicked.connect(get_param) ui.bnSetParam.clicked.connect(set_param) # 修改保存图像按钮连接 ui.bnSaveImage.clicked.connect(save_image_dialog) # 显示主窗口 mainWindow.show() # 执行应用 app.exec_() # 关闭设备 close_device() # 断开传感器 disconnect_sensor() sys.exit() 这个程序出现了下面的问题 Traceback (most recent call last): File "d:\海康\MVS\Development\Samples\Python\MvImport\three.py", line 1120, in <module> mainWindow = MainWindow() File "d:\海康\MVS\Development\Samples\Python\MvImport\three.py", line 1105, in __init__ self.ui = ui.MainWindow() NameError: name 'ui' is not defined
最新发布
07-10
<think>这个错误是因为在`MainWindow`类的`__init__`方法中,尝试使用`ui.MainWindow()`,但是`ui`这个变量在此时并没有定义。从代码中可以看出,`ui`实际上是在`if __name__ == "__main__":`块中定义的,并且是`MainWindow`类的一个实例。这里的设计存在混淆。 问题分析: 在`MainWindow`的构造函数中,执行了: self.ui = ui.MainWindow() 但是,`ui`这个变量在此时并不存在,因为`ui`是在后面才创建的。 实际上,从代码结构来看,`MainWindow`类应该直接使用`Ui_MainWindow`(由pyuic生成的类)来设置UI。 解决方案: 1. 修改`MainWindow`类的定义,使其直接使用`Ui_MainWindow`。 2. 在`MainWindow`的`__init__`中,创建`Ui_MainWindow`的实例并调用`setupUi`方法。 具体修改如下: 原代码: class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.ui = ui.MainWindow() # 这里出错了,因为ui未定义 self.ui.setupUi(self) 应该改为: class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.ui = Ui_MainWindow() # 直接使用Ui_MainWindow类 self.ui.setupUi(self) 但是,注意在代码中已经有一行: from PyUICBasicDemo import Ui_MainWindow 所以,我们可以直接使用`Ui_MainWindow`。 另外,在`if __name__ == "__main__":`块中,我们创建了`MainWindow`的实例`mainWindow`,然后又执行了: ui = MainWindow() ui.setupUi(mainWindow) 这显然是错误的,因为`MainWindow`已经在其构造函数中设置了UI。所以应该删除这些行,直接使用`mainWindow`。 修改后的`if __name__ == "__main__":`块中关于主窗口的创建部分: app = QApplication(sys.argv) mainWindow = MainWindow() # 这里会调用MainWindow的构造函数,其中已经设置了UI # 然后进行其他控件的添加和设置(注意:这些设置应该放在MainWindow类中,或者在创建后通过mainWindow.ui来访问UI控件) 但是,在错误代码中,后面又做了很多控件的添加(比如工具栏、状态栏等)。这些操作应该放在`MainWindow`类中,而不是放在`if __name__ == "__main__":`块中。 因此,重构建议: 1. 将UI的扩展(比如添加工具栏、状态栏等)移到`MainWindow`类的初始化中。 2. 避免使用全局变量`ui`,而是通过`self.ui`来访问UI控件。 由于代码较长,重构整个程序可能比较繁琐。这里我们先解决这个错误,然后调整主窗口的创建方式。 修改步骤: 步骤1:修改`MainWindow`类,使其正确初始化UI。 步骤2:在`MainWindow`类中,将后续的UI扩展代码(如添加工具栏、状态栏等)移到其构造函数中。 步骤3:删除`if __name__ == "__main__":`块中关于创建`ui`和再次调用`setupUi`的代码。 但是,由于代码量较大,我们采用逐步修改的方式。 由于时间关系,我们只修改导致错误的直接原因,即`MainWindow`类的定义和创建方式。 具体修改如下: 1. 修改`MainWindow`类: class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 创建UI实例 self.ui = Ui_MainWindow() self.ui.setupUi(self) # 在这里进行主窗口的扩展(添加工具栏、状态栏等) # 将原来在if __name__ == "__main__":块中的代码移到这里 # 注意:由于原来代码中使用了全局变量ui,现在要改为self.ui 2. 在`if __name__ == "__main__":`块中,我们只创建`MainWindow`实例,并显示。 但是,原来在`if __name__ == "__main__":`块中有大量的UI扩展代码(大约从`mainWindow = MainWindow()`开始到绑定事件结束)。我们需要将这些代码移到`MainWindow`类的`__init__`方法中。 由于移动整个块会涉及很多细节,这里我们只移动必要的部分,并确保变量作用域正确。 注意:在`MainWindow`类中,我们可以通过`self`来访问主窗口,通过`self.ui`来访问UI控件。 由于代码非常长,我在这里只给出修改后的`MainWindow`类的框架,并将原`if __name__ == "__main__":`块中的代码移入其中。 但是,请注意,原`if __name__ == "__main__":`块中的代码使用了全局变量(如`app`,`mainWindow`等),这些需要调整。 由于时间限制,我们采用另一种方式:不移动代码,而是改变`ui`的指向。 观察错误行: mainWindow = MainWindow() ui = MainWindow() ui.setupUi(mainWindow) 这里明显错误,因为`MainWindow`的构造函数已经设置了UI,所以应该删除后面两行,并且将后续代码中使用的`ui`改为`mainWindow.ui`。 修改后的`if __name__ == "__main__":`块开头: app = QApplication(sys.argv) mainWindow = MainWindow() # 此时mainWindow已经通过构造函数设置了UI # 删除下面两行:ui = MainWindow() 和 ui.setupUi(mainWindow) # 然后将后续代码中使用的ui替换为mainWindow.ui # 例如:原来使用ui.ComboDevices,现在改为mainWindow.ui.ComboDevices 但是,后续代码很长,而且有很多地方使用了`ui`,我们可以重新定义`ui`变量为`mainWindow.ui`,这样后续代码不需要改变。 即在创建`mainWindow`后,添加: ui = mainWindow.ui 这样,后续代码中使用的`ui`就是`mainWindow.ui`。 因此,修改后的`if __name__ == "__main__":`块中: app = QApplication(sys.argv) mainWindow = MainWindow() ui = mainWindow.ui # 定义ui为mainWindow的ui # 然后原来的代码保持不变(因为现在ui指向了mainWindow.ui) 这样修改最小,且能解决问题。 总结修改: 1. 修改`MainWindow`类,在构造函数中正确初始化`self.ui`为`Ui_MainWindow`的实例,并调用`setupUi`。 2. 在`if __name__ == "__main__":`块中,创建`mainWindow`后,将`ui`变量赋值为`mainWindow.ui`,这样后续代码可以继续使用`ui`。 注意:在`MainWindow`类中,我们不需要再调用`setupUi(mainWindow)`,因为已经在`MainWindow`的构造函数中调用了。 修改后的代码: 首先,修改`MainWindow`类的定义:</think>这个错误是由于在 `MainWindow` 类的构造函数中错误地尝试使用 `ui.MainWindow()` 导致的。问题发生在以下代码段: ```python class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.ui = ui.MainWindow() # 这里出错了 self.ui.setupUi(self) ``` 问题分析: 1. `ui` 不是一个模块或类,而是后面在 `if __name__ == "__main__":` 块中创建的变量 2. 你应该直接使用 `Ui_MainWindow` 类(从 `PyUICBasicDemo` 导入的) 3. 在 `if __name__ == "__main__":` 块中创建主窗口的方式也有问题 ### 解决方案 #### 1. 修改 `MainWindow` 类 ```python class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 直接使用导入的 Ui_MainWindow 类 self.ui = Ui_MainWindow() self.ui.setupUi(self) ``` #### 2. 修正主程序入口 修改 `if __name__ == "__main__":` 部分: ```python if __name__ == "__main__": # 初始化UI app = QApplication(sys.argv) # 创建主窗口实例 mainWindow = MainWindow() # 扩大主窗口尺寸 mainWindow.resize(1200, 800) # 宽度1200,高度800 # 创建工具栏 toolbar = mainWindow.addToolBar("检测工具") # 添加检测按钮 mainWindow.ui.bnCheckPrint = QPushButton("检测印花质量") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnCheckPrint) # 添加保存样本按钮 mainWindow.ui.bnSaveSample = QPushButton("保存标准样本") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnSaveSample) # 添加预览样本按钮 mainWindow.ui.bnPreviewSample = QPushButton("预览样本") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnPreviewSample) # 添加历史记录下拉框 mainWindow.ui.cbHistory = QComboBox() mainWindow.ui.cbHistory.setMinimumWidth(300) toolbar.addWidget(QLabel("历史记录:")) toolbar.addWidget(mainWindow.ui.cbHistory) # 添加当前样本显示标签 mainWindow.ui.lblSamplePath = QLabel("当前样本: 未设置样本") status_bar = mainWindow.statusBar() status_bar.addPermanentWidget(mainWindow.ui.lblSamplePath) # === 新增差异度调整控件 === # 创建右侧面板容器 right_panel = QWidget() right_layout = QVBoxLayout(right_panel) right_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) # ... [其余控件创建代码保持不变,但将所有 ui. 改为 mainWindow.ui.] ... # 显示主窗口 mainWindow.show() # 执行应用 app.exec_() # 关闭设备 close_device() # 断开传感器 disconnect_sensor() sys.exit() ``` ### 关键修改说明 1. **`MainWindow` 类修正**: - 直接使用 `Ui_MainWindow()` 而不是 `ui.MainWindow()` - 移除了多余的 `ui.setupUi(mainWindow)` 调用 2. **变量引用修正**: - 所有 `ui.xxx` 改为 `mainWindow.ui.xxx` - 这样确保访问的是主窗口实例中的 UI 组件 3. **主窗口创建流程**: - 先创建 `MainWindow` 实例 - 然后通过 `mainWindow.ui` 访问其 UI 组件 - 最后显示主窗口并启动事件循环 ### 完整修复后的 `MainWindow` 类和主程序入口 ```python class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 创建UI实例 self.ui = Ui_MainWindow() self.ui.setupUi(self) def closeEvent(self, event): """重写关闭事件,执行清理操作""" logging.info("主窗口关闭,执行清理...") # 关闭设备 close_device() # 断开传感器 disconnect_sensor() event.accept() if __name__ == "__main__": # 初始化UI app = QApplication(sys.argv) # 创建主窗口实例 mainWindow = MainWindow() # 扩大主窗口尺寸 mainWindow.resize(1200, 800) # 宽度1200,高度800 # 创建工具栏 toolbar = mainWindow.addToolBar("检测工具") # 添加检测按钮 mainWindow.ui.bnCheckPrint = QPushButton("检测印花质量") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnCheckPrint) # 添加保存样本按钮 mainWindow.ui.bnSaveSample = QPushButton("保存标准样本") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnSaveSample) # 添加预览样本按钮 mainWindow.ui.bnPreviewSample = QPushButton("预览样本") toolbar.addWidget(mainWindow.ui.bnPreviewSample) # 添加历史记录下拉框 mainWindow.ui.cbHistory = QComboBox() mainWindow.ui.cbHistory.setMinimumWidth(300) toolbar.addWidget(QLabel("历史记录:")) toolbar.addWidget(mainWindow.ui.cbHistory) # 添加当前样本显示标签 mainWindow.ui.lblSamplePath = QLabel("当前样本: 未设置样本") status_bar = mainWindow.statusBar() status_bar.addPermanentWidget(mainWindow.ui.lblSamplePath) # === 新增差异度调整控件 === # 创建右侧面板容器 right_panel = QWidget() right_layout = QVBoxLayout(right_panel) right_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10) # 创建差异度调整组 diff_group = QGroupBox("差异度调整") diff_layout = QVBoxLayout(diff_group) # 差异度阈值控制 mainWindow.ui.lblDiffThreshold = QLabel("差异度阈值 (0-100%):") mainWindow.ui.sliderDiffThreshold = QSlider(Qt.Horizontal) mainWindow.ui.sliderDiffThreshold.setRange(0, 100) # 0-100% mainWindow.ui.sliderDiffThreshold.setValue(5) # 默认5% mainWindow.ui.lblDiffValue = QLabel("5%") # 当前差异度显示 mainWindow.ui.lblCurrentDiff = QLabel("当前差异度: -") mainWindow.ui.lblCurrentDiff.setStyleSheet("font-size: 14px; font-weight: bold;") # 差异度状态指示器 mainWindow.ui.lblDiffStatus = QLabel("状态: 未检测") mainWindow.ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("font-size: 12px;") # 布局控件 diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblDiffThreshold) diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.sliderDiffThreshold) diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblDiffValue) diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblCurrentDiff) diff_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblDiffStatus) # 添加差异度组到右侧布局 right_layout.addWidget(diff_group) # === 新增传感器控制面板 === sensor_panel = QGroupBox("传感器控制") sensor_layout = QVBoxLayout(sensor_panel) # 传感器类型选择 sensor_type_layout = QHBoxLayout() mainWindow.ui.lblSensorType = QLabel("传感器类型:") mainWindow.ui.cbSensorType = QComboBox() mainWindow.ui.cbSensorType.addItems(["串口", "以太网"]) sensor_type_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblSensorType) sensor_type_layout.addWidget(mainWindow.ui.cbSensorType) # 串口参数 mainWindow.ui.serialGroup = QGroupBox("串口参数") serial_layout = QVBoxLayout(mainWindow.ui.serialGroup) mainWindow.ui.lblComPort = QLabel("端口:") mainWindow.ui.cbComPort = QComboBox() # 获取可用串口 (Windows) if platform.system() == 'Windows': ports = [f"COM{i}" for i in range(1, 21)] else: ports = [f"/dev/ttyS{i}" for i in range(0, 4)] + [f"/dev/ttyUSB{i}" for i in range(0, 4)] mainWindow.ui.cbComPort.addItems(ports) mainWindow.ui.lblBaudrate = QLabel("波特率:") mainWindow.ui.cbBaudrate = QComboBox() mainWindow.ui.cbBaudrate.addItems(["9600", "19200", "38400", "57600", "115200"]) mainWindow.ui.cbBaudrate.setCurrentText("115200") serial_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblComPort) serial_layout.addWidget(mainWindow.ui.cbComPort) serial_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblBaudrate) serial_layout.addWidget(mainWindow.ui.cbBaudrate) # 以太网参数 mainWindow.ui.ethernetGroup = QGroupBox("以太网参数") ethernet_layout = QVBoxLayout(mainWindow.ui.ethernetGroup) mainWindow.ui.lblIP = QLabel("IP地址:") mainWindow.ui.edtIP = QLineEdit("192.168.1.100") mainWindow.ui.lblPort = QLabel("端口:") mainWindow.ui.edtPort = QLineEdit("502") ethernet_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblIP) ethernet_layout.addWidget(mainWindow.ui.edtIP) ethernet_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblPort) ethernet_layout.addWidget(mainWindow.ui.edtPort) # 连接/断开按钮 mainWindow.ui.bnConnectSensor = QPushButton("连接传感器") mainWindow.ui.bnDisconnectSensor = QPushButton("断开传感器") mainWindow.ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(False) # 传感器数据显示 mainWindow.ui.lblSensorData = QLabel("传感器数据: 未连接") mainWindow.ui.lblSensorData.setStyleSheet("font-size: 10pt;") # 添加到布局 sensor_layout.addLayout(sensor_type_layout) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.serialGroup) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.ethernetGroup) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.bnConnectSensor) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.bnDisconnectSensor) sensor_layout.addWidget(mainWindow.ui.lblSensorData) # 添加到右侧面板 right_layout.addWidget(sensor_panel) # 添加拉伸项使控件靠上 right_layout.addStretch(1) # 创建停靠窗口 dock = QDockWidget("检测控制面板", mainWindow) dock.setWidget(right_panel) dock.setFeatures(QDockWidget.DockWidgetMovable | QDockWidget.DockWidgetFloatable) mainWindow.addDockWidget(Qt.RightDockWidgetArea, dock) # === 差异度调整功能实现 === # 更新差异度阈值显示 def update_diff_threshold(value): mainWindow.ui.lblDiffValue.setText(f"{value}%") # 连接滑块信号 mainWindow.ui.sliderDiffThreshold.valueChanged.connect(update_diff_threshold) # 更新检测结果显示 def update_diff_display(diff_ratio, is_qualified): # 更新当前差异度显示 mainWindow.ui.lblCurrentDiff.setText(f"当前差异度: {diff_ratio*100:.2f}%") # 根据合格状态设置颜色 if is_qualified: mainWindow.ui.lblDiffStatus.setText("状态: 合格") mainWindow.ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: green; font-size: 12px;") else: mainWindow.ui.lblDiffStatus.setText("状态: 不合格") mainWindow.ui.lblDiffStatus.setStyleSheet("color: red; font-size: 12px;") # 绑定按钮事件 mainWindow.ui.bnCheckPrint.clicked.connect(sensor_controlled_check) mainWindow.ui.bnSaveSample.clicked.connect(save_sample_image) mainWindow.ui.bnPreviewSample.clicked.connect(preview_sample) # 传感器类型切换 def update_sensor_ui(index): mainWindow.ui.serialGroup.setVisible(index == 0) mainWindow.ui.ethernetGroup.setVisible(index == 1) mainWindow.ui.cbSensorType.currentIndexChanged.connect(update_sensor_ui) update_sensor_ui(0) # 初始显示串口 # 传感器连接 def connect_sensor(): global sensor_monitor_thread, sensor_controller sensor_type = mainWindow.ui.cbSensorType.currentText() if sensor_controller is None: sensor_controller = SensorController() if sensor_type == "串口": config = { 'type': 'serial', 'port': mainWindow.ui.cbComPort.currentText(), 'baudrate': int(mainWindow.ui.cbBaudrate.currentText()), 'timeout': 1.0 } else: # 以太网 config = { 'type': 'ethernet', 'ip': mainWindow.ui.edtIP.text(), 'port': int(mainWindow.ui.edtPort.text()), 'timeout': 1.0 } if sensor_controller.connect(config): mainWindow.ui.bnConnectSensor.setEnabled(False) mainWindow.ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(True) # 启动传感器数据监控线程 sensor_monitor_thread = SensorMonitorThread(sensor_controller) sensor_monitor_thread.data_updated.connect(update_sensor_display) sensor_monitor_thread.start() # 传感器断开 def disconnect_sensor(): global sensor_monitor_thread if sensor_controller: sensor_controller.disconnect() mainWindow.ui.bnConnectSensor.setEnabled(True) mainWindow.ui.bnDisconnectSensor.setEnabled(False) if sensor_monitor_thread and sensor_monitor_thread.isRunning(): sensor_monitor_thread.stop() sensor_monitor_thread.wait(2000) sensor_monitor_thread = None mainWindow.ui.lblSensorData.setText("传感器数据: 未连接") mainWindow.ui.bnConnectSensor.clicked.connect(connect_sensor) mainWindow.ui.bnDisconnectSensor.clicked.connect(disconnect_sensor) def update_sensor_display(data): text = (f"张力: {data['tension']:.2f}N | " f"速度: {data['speed']:.2f}m/s | " f"温度: {data['temperature']:.1f}°C | " f"湿度: {data['humidity']:.1f}%") mainWindow.ui.lblSensorData.setText(text) # 绑定其他按钮事件 mainWindow.ui.bnEnum.clicked.connect(enum_devices) mainWindow.ui.bnOpen.clicked.connect(open_device) mainWindow.ui.bnClose.clicked.connect(close_device) mainWindow.ui.bnStart.clicked.connect(start_grabbing) mainWindow.ui.bnStop.clicked.connect(stop_grabbing) mainWindow.ui.bnSoftwareTrigger.clicked.connect(trigger_once) mainWindow.ui.radioTriggerMode.clicked.connect(set_software_trigger_mode) mainWindow.ui.radioContinueMode.clicked.connect(set_continue_mode) mainWindow.ui.bnGetParam.clicked.connect(get_param) mainWindow.ui.bnSetParam.clicked.connect(set_param) # 修改保存图像按钮连接 mainWindow.ui.bnSaveImage.clicked.connect(save_image_dialog) # 显示主窗口 mainWindow.show() # 执行应用 app.exec_() # 关闭设备 close_device() # 断开传感器 disconnect_sensor() sys.exit() ``` ### 问题原因总结 1. **类与实例混淆**:在 `MainWindow` 类中错误地使用了 `ui.MainWindow()`,而 `ui` 是后续创建的实例变量 2. **UI 初始化顺序问题**:尝试在类构造函数中使用尚未定义的变量 3. **主窗口创建流程错误**:在 `if __name__ == "__main__":` 块中创建了多个主窗口实例 ### 相关问题
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