RCiRoot
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增加halconGuard类，用于防止halcon算法的输入输出和程序不一致而引起的报错，并且会检查算法文件是否存在，如不存在则会弹窗提示。 增加handleAiGpuThreadGuard类，用于防止因重复调用同一个模型而引起的报错，并且支持不停机更新模型，支持初始化时检测模型文件是否存在。 增加内存占用显示控件。 用户管理增加root权限，默认密码为dseuiroot，模型热更新时需要此权限。 支持缓存界面上的检测数据。 相机模块新增在回调后的指定时间没有取图时则清空容器的功能。 增加等待结果汇总功能，在启用时同一个SN的图片会等待总结果后再进行存图。 存图线程修改为多线程编码，单线程储存，提高IO效率。并且增加根据内存占用的百分比更新存图逻辑的功能，默认占用超过70%不储存OK原图，超过80%不储存原图，超过90%时不储存所有图片。
83 lines
3.5 KiB
C++
83 lines
3.5 KiB
C++
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struct valueControlStruct {
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double minThreshold;
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double maxThreshold;
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bool enable;
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};
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//生成一个数据的上下限与是否启用
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//类名 值名 单位名 默认下限 默认上限 默认是否启用 数据同步类
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valueControlStruct genValueControlStruct(QString className,
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QString valueName,
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QString unitStr,
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double basicMaxThreshold,
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double basicMinThreshold,
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bool basicEnable,
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paramSyncManager* sync) {
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valueControlStruct r;
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r.maxThreshold = sync->get(className, valueName + "上限(" + unitStr + ")", basicMaxThreshold).toDouble();
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r.minThreshold = sync->get(className, valueName + "下限(" + unitStr + ")", basicMinThreshold).toDouble();
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r.enable = sync->get(className, valueName + "判定启用", basicEnable).toBool();
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return r;
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}
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std::pair<bool, double> getPerfectOutputValue(
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double realValue,
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double minValue,
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double maxValue,
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double offsetValue)
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{
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static thread_local std::mt19937 rng(std::random_device{}());
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std::uniform_real_distribution<double> dist(0.0, 0.1); //随机数
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if (realValue < minValue) {// 低于下限
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if (minValue - realValue <= offsetValue) {// 在补偿范围内
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return { true, minValue + dist(rng) };// 返回补偿后的值
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}
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return { false, realValue }; // 不在在补偿范围内 返回真实值
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}
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else if (realValue > maxValue) {
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if (realValue - maxValue <= offsetValue) {// 在补偿范围内
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return { true, maxValue - dist(rng) };// 返回补偿后的值
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}
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return { false, realValue }; // 不在在补偿范围内 返回真实值
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}
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return { false, realValue };// 在范围内，无需补偿，返回真实值
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}
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std::string controlAccuracy(float num, int length) {
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std::string resultString = std::to_string(num);
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resultString = resultString.substr(0, resultString.find(".") + length + 1);
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return resultString;
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}
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//包含判断结果 输出打印任务 补偿
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void valueJudgement(double value, double upThreshold, double downThreshold, double offset,
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bool jugementEnable, bool& halconOk, std::string valueDisplayText, std::string valueDanWei, std::string ngText,
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cv::Point p, std::vector<std::string>& defects, cvPainter& _cvPainter) {
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cv::Scalar color = cv::Scalar(0, 255, 0);
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double newValue = getPerfectOutputValue(value, downThreshold, upThreshold, offset).second;
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if (newValue > upThreshold || newValue < downThreshold) {
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color = cv::Scalar(0, 0, 255);
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if (jugementEnable == true) {
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halconOk = false;
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defects.push_back(ngText);
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}
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}
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_cvPainter.appendPaintJob(valueDisplayText + controlAccuracy(newValue, 4) + valueDanWei, p, color);
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}
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void valueJudgement(double value, valueControlStruct valueControlStructInput, double offset,
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bool& halconOk, std::string valueDisplayText, std::string valueDanWei, std::string ngText,
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cv::Point p, std::vector<std::string>& defects, cvPainter& _cvPainter) {
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cv::Scalar color = cv::Scalar(0, 255, 0);
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double newValue = getPerfectOutputValue(value, valueControlStructInput.minThreshold, valueControlStructInput.maxThreshold, offset).second;
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if (newValue > valueControlStructInput.maxThreshold || newValue < valueControlStructInput.minThreshold) {
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color = cv::Scalar(0, 0, 255);
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if (valueControlStructInput.enable == true) {
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halconOk = false;
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defects.push_back(ngText);
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}
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}
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_cvPainter.appendPaintJob(valueDisplayText + controlAccuracy(newValue, 4) + valueDanWei, p, color);
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}
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