Denso 数据采集器驱动Zebra便携式打印机移动打印条码标签

    Denso 条码数据采集器以坚固耐用一直受到工业客户的青睐,Zebra以其强大的品牌在制造业也有很大的用户群。本篇文章总结实际项目中的应用来介绍下Denso条码数据采集器驱动zebra便携式打印机实时打印条码标签。

    制造业的仓库日常管理,一直存在一个尾数管理的问题,就是一个大箱中原装满产品时,数量为100件,这个时候外箱标签上显示数量:100pcs,但随着产品出货,可能从中取出来了20件出货了,那么这个时候就需要修改外箱标签上的数量为80pcs,同时还要给出货的20件也要打印一个标签贴上。

   zebra ql220

1. Denso BHT-300BW数据采集器与Zebra QL220plus的通讯连接方式主要有3种

1> 采集器跟打印机直接通过线连接

   ql220 cable

2> 采集器跟打印机通过蓝牙(Bluetooth)连接

3> 采集器跟打印机通过无线(WIFI)连接

   ql220wifi

 

2. Denso条码采集器通讯协议

1> BHT Protocol

2> BHT-IR Rrotocol

3> Ymode

3. Denso条码采集器驱动Zebra便携式打印机打印条码标签

Zebra QL220 便携式打印机采用的指令语言为CPCL,新版的也可以兼容ZPL。Denso条码采集器BHT-300BW如果与打印机采用线直接相连,需要设置两端串口的参数一致,zebra ql220 支持9600/19200 的波特率。如果采用无线的连接方式,就需要设置相关的无线参数。

采集器主要通过指令的方式来驱动便携式的打印机工作打印,在进行尾数管理的时候,采集器上扫描原条码,获取原数量,出货人员输入拆分的数量,采集器就生产两张需要打印的标签指令发送到zebra便携式打印机,打印机即可实时的打印出两张标签,一张贴原箱上,另一张贴到出货箱上。

转载于:https://www.cnblogs.com/haoyue/archive/2010/07/19/1780585.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值