关于架构客户端的思路之UI篇(未写完)

本文介绍使用MVC模式架构Unity3D客户端的方法。作者采用预制件(prefab)方式组织UI面板、特效及组件,并为每个预制件配备管理脚本以实现初始化和事件监听等功能。

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

受java的影响,我选择用mvc模式来架构u3d的客户端,我通常把每一个功能模块所用到的UI交互需要的面板,特效,组件等制作成一个prefab,当然也有特殊的,比如瓢子提醒等;

每个prefab尽量对应一个manager脚本对其进行管理,包括初始化prefab添加事件监听等;

内容概要:本文系统介绍了基于C#(VS2022+.NET Core)与HALCON 24.11的工业视觉测量拟合技术,涵盖边缘提取、几何拟合、精度优化及工业部署全流程。文中详细解析了亚像素边缘提取、Tukey抗噪算法、SVD平面拟合等核心技术,并提供了汽车零件孔径测量、PCB焊点共面性检测等典型应用场景的完整代码示例。通过GPU加速、EtherCAT同步等优化策略,实现了±0.01mm级测量精度,满足ISO 1101标准。此外,文章还探讨了深度学习、量子启发式算法等前沿技术的应用前景。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉C#和HALCON的工程师或研究人员,以及从事工业视觉测量与自动化检测领域的技术人员。 使用场景及目标:①学习如何使用C#和HALCON实现高精度工业视觉测量系统的开发;②掌握边缘提取、抗差拟合、3D点云处理等核心技术的具体实现方法;③了解工业部署中的关键技术,如GPU加速、EtherCAT同步控制、实时数据看板等;④探索基于深度学习和量子计算的前沿技术在工业视觉中的应用。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和技术实现,还附有完整的代码示例和实验数据,帮助读者更好地理解和实践。同时,文中提到的硬件选型、校准方法、精度验证等内容,为实际项目实施提供了要参考。文章最后还给出了来的技术演进方向和开发者行动建议,如量子-经典混合计算、自监督学习等,以及参与HALCON官方认证和开源社区的建议。
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