XJ项目新增的时候字段验证两种方式

本文详细介绍XJ项目中两种字段验证方法:弹出框验证与页面验证。弹出框验证直接在属性下方加入验证语句,页面验证则在方法区编写并调用验证方法,确保数据格式正确。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

XJ项目新增的时候字段验证两种方式

(1)如果新增是弹出框的形式
新增是弹出框的样式
例如对电话加格式验证时在前端js中新增的的代码中该属性下方加入验证语句。如下图验证代码

{
	id : "project_contactsTel",
	name : 'contactsTel',
	label : '联系电话',
	type : "textbox",
	rules : {
		    	required : true,
	pattern : {
		    			 value:Regex.ContactPhone,
		    			 message:"请填写正确的联系电话!",
		    		},
		     }
}

(2)如果新增是页面的形式
新增的时候是页面
例如对联系方式加格式验证时在前端js中新增的的代码下方加入method方法区,在方法区里写上验证方法和语句,并且在保存的方法中调用验证方法。如下图方法区的内容及位置
保存时调用

/*方法区代码*/
methods : {
				//验证字段格式方法
				verify : function(keyId){
			    	var regPhone = /^1[3|4|5|6|7|8|9]\d{9}$/;
			    	var contactsTel = $("#carrier_add_contactsTel").textbox("getValue");
			    	
			    	if (!regPhone.test(contactsTel)) {
		        		Message.error("联系方式不正确!");
		    			return false;
			    	 }
			    	
			    	
				    var bankCount = /\d{16}|\d{19}/;
			    	var paymentAccount = $("#carrier_add_paymentAccount").textbox("getValue");
			    	if (!bankCount.test(paymentAccount)) {
		        		Message.error("账户格式不正确!");
		    			return false;
			    	}
			    	var isNum = /^[0-9]+\.?[0-9]*$/;
				    var cooperationYears = $("#carrier_add_cooperationYears").textbox("getValue");
				    if(cooperationYears != ""){
			    	if (!isNum.test(cooperationYears)) {
		        		Message.error("合作年限为数字!");
		    			return false;
			    	 }
				    }
			    	
			    	var isNum = /^[0-9]+\.?[0-9]*$/;
				    var handlingCost = $("#carrier_add_handlingCost").textbox("getValue");
				    if(handlingCost != ""){
			    	if (!isNum.test(handlingCost)) {
		        		Message.error("装卸费为数字!");
		    			return false;
			    	 }
				    }
			    	
			    	var isNum = /^[0-9]+\.?[0-9]*$/;
				    var otherCost = $("#carrier_add_otherCost").textbox("getValue");
				    if(otherCost != ""){
			    	if (!isNum.test(otherCost)) {
		        		Message.error("其他费用为数字!");
		    			return false;
			    	 }
				    }
			    	
			    	var isNum = /^[0-9]+\.?[0-9]*$/;
				    var netProfit = $("#carrier_add_netProfit").textbox("getValue");
				    if(netProfit != ""){
			    	if (!isNum.test(netProfit)) {
		        		Message.error("毛利率为数字!");
		    			return false;
			    	 }
				    }
			    	return true;
			    },
//保存时调用代码
carrierSave : function() {
					$("body").loading();
					var vm = this;
					var keyID = vm.parentParam != undefined ? vm.parentParam.keyID: "";
					var data = OperateData.getValue(this.item);
					data["keyID"] = keyID;
					//调用验证方法
					if(!vm.verify(keyID)){
						$("body").removeLoading();
						return;
					};

总结:东华新增时验证字段的两种写法

<think>好的,用户现在问的是关于HJ-XJ7灰度传感器的检测方式。首先,我需要确认这个传感器的具体型号和常见用途。HJ-XJ7应该是一种常见的灰度传感器,通常用于机器人巡线或者颜色检测。 接下来,用户之前的问题是关于读取GPIO引脚电平的函数,可能他们在做一个需要检测地面黑线或其他颜色标记的项目,比如智能小车。这时候使用灰度传感器来检测不同颜色表面的反射光强度,进而判断路线。 我需要先回忆HJ-XJ7的工作原理。一般来说,灰度传感器通过发射红外光或可见光,然后接收反射回来的光强度,不同颜色的表面反射率不同,从而输出不同的电压信号。用户可能想知道传感器是如何检测的,是模拟输出还是数字输出,以及如何与单片机连接。 然后,考虑到用户之前使用的是STM32,可能需要介绍如何将传感器的输出连接到单片机的ADC或数字输入口。如果是模拟输出,需要用ADC读取电压值;如果是数字,可能通过比较器输出高低电平。 还需要解释传感器的检测方式,比如主动式光电检测,可能包括发射器和接收器的结构,以及如何通过反射光的变化来判断灰度值。此外,应用场景如巡线机器人,可能需要说明传感器如何排列和使用多个传感器来跟踪路线。 用户可能的深层需求是了解如何正确使用这个传感器,包括硬件连接和软件配置,以及如何处理读取的数据。可能需要提到校准方法,因为不同环境光可能会影响检测结果,或者如何通过实验确定阈值。 另外,常见问题可能包括传感器受环境光干扰,或者检测不稳定,这时候需要建议使用PWM调制光源,或者添加滤波措施。同时,可能需要比较数字和模拟输出的优缺点,帮助用户选择合适的型号或配置。 总结下来,回答的结构应该包括工作原理、检测方式、输出类型、应用场景、连接方法和常见问题。需要确保技术细节准确,比如光电二极管的类型,输出信号的处理方式,以及如何与单片机配合使用。同时,用用户之前问题中的GPIO读取函数来举例,比如如果传感器输出数字信号,可以用GPIO读取高低电平;如果是模拟,则需要使用ADC读取电压值,并转换为灰度值。 最后,检查是否有遗漏的信息,比如传感器的具体参数,但如果没有的话,可能需要建议用户查阅数据手册。同时,保持回答清晰,分点说明,方便用户理解并按步骤实施。</think>以下是**HJ-XJ7灰度传感器**的检测方式及工作原理的详细说明: --- ### **一、基本工作原理** HJ-XJ7是一种基于**反射式光电检测**的灰度传感器,核心原理是通过发射光线并检测物体表面的反射光强度,从而判断颜色深浅(灰度值)。 - **发射端**:通常为红外LED或可见光LED,主动发射光线。 - **接收端**:光电晶体管或光敏电阻,接收反射光并转换为电信号。 #### **数学关系** 反射光强度与物体表面灰度值的关系可近似表示为: $$ V_{\text{out}} \propto \frac{1}{\text{灰度值}} $$ (灰度值越低→表面颜色越深→反射光越弱→输出电压越低) --- ### **二、检测方式详解** #### **1. 模拟输出模式** - **输出信号**:模拟电压(如0~5V),电压值随反射光强度线性变化。 - **检测步骤**: 1. 传感器发射光线至被测表面。 2. 接收端将反射光强度转换为电压信号。 3. 通过单片机的**ADC模块**读取电压值(例如STM32的`HAL_ADC_Read()`函数)。 4. 根据电压值判断灰度等级(需预先标定阈值)。 #### **2. 数字输出模式(部分型号支持)** - **输出信号**:高低电平(如高电平=白色表面,低电平=黑色表面)。 - **检测步骤**: 1. 传感器内部比较器将模拟信号与预设阈值对比。 2. 直接通过单片机的**GPIO引脚**读取电平状态(例如`HAL_GPIO_ReadPin()`)。 --- ### **三、典型应用场景** 1. **巡线机器人**: - 多个传感器横向排列,检测地面黑线与白色背景的灰度差异。 - 通过电压值判断是否偏离路线(例如电压<1V时判定为黑线)。 2. **颜色分类**: - 标定不同颜色对应的电压范围(如红色:2.1~2.5V,绿色:1.6~2.0V)。 --- ### **四、硬件连接示例(以STM32为例)** #### **模拟信号检测** ```c // 配置ADC通道(假设传感器接PA1) ADC_ChannelConfTypeDef sConfig = {0}; sConfig.Channel = ADC_CHANNEL_1; // 通道1 sConfig.Rank = 1; HAL_ADC_ConfigChannel(&hadc1, &sConfig); // 读取灰度值 HAL_ADC_Start(&hadc1); uint32_t rawValue = HAL_ADC_GetValue(&hadc1); float voltage = (rawValue / 4095.0) * 3.3; // 12位ADC, 3.3V参考电压 ``` #### **数字信号检测** ```c // 读取传感器输出(假设接PB12) GPIO_PinState state = HAL_GPIO_ReadPin(GPIOB, GPIO_PIN_12); if (state == GPIO_PIN_SET) { // 检测到白色区域 } ``` --- ### **五、校准与优化技巧** 1. **阈值标定**: - 将传感器分别对准黑色和白色表面,记录对应的ADC值,取中间值作为阈值。 2. **抗干扰设计**: - 添加遮光罩减少环境光干扰。 - 使用PWM调制发射光源(降低环境光影响)。 3. **滤波处理**: - 软件上采用滑动平均滤波: $$ V_{\text{filtered}} = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N} V_{\text{raw}} $$ --- ### **六、常见问题** **Q1:检测结果不稳定?** - **原因**:环境光干扰或电源波动。 - **解决**: - 缩短传感器与检测面的距离(建议5~15mm)。 - 在接收端并联滤波电容(如100nF)。 **Q2:如何区分相近的灰度值?** - **方法**: - 使用高精度ADC(如16位)。 - 增加传感器数量,通过多路检测提高可靠性。 --- ### **总结** - **检测逻辑**:发射光→反射光→电信号→ADC/GPIO读取→灰度判断。 - **关键参数**:检测距离、光源波长(红外/可见光)、输出模式(模拟/数字)。 - 实际应用中需结合硬件配置与软件算法优化精度。
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