1 前言在智能工厂中,推进个性化定制的生产已经成为趋势,劳动密集型生产也将转入柔性化生产和人机协调作业。如何确保生产中所产生的数据为操作者和管理者使用,这是目前基于需求的数据模型开展精益生产的前提条件。作为一种面向对象的非编译型(即解释型)计算机程序设计语言——Python,自1989年面世以来就受到了热捧,目前已经成为全球第二大受欢迎程度最高的高级语言。它具有资源丰富、功能强大的库,可以把用C/C++等其他语言编制的各种模块轻松地联结在一起,已经成为一种跨平台使用最简洁的人工智能语言。本文将主要介绍在智能工厂中的Python编程应用。视图之间的层次与职责如表1所示。表1 Django的层次与职责作为工厂视图来说,它不处理操作者的输入,而仅仅决定要展现哪些数据给操作者,而模板也只是决定如何展现视图指定的数据。或者说, Python Django将智能工厂视图进一步分解为Django视图和Django模板两个部分,分别决定“展现哪些数据”和“如何展现”,使得Django的模板可以根据需要随时替换,而不仅限制于内置的模板。Django可以运行在Apache、Nginx、WSGI、FastCGI等服务器上,支持Postgresql、MySql、Sqlite3、Oracle等多种数据库。
2 基于Python Django的智能工厂视图构建在智能工厂中,每一位企业从业人员都可以获知目前的制造情况,而不是以前传统工厂中只有中控室人员知道各个工位的运行情况,而采用Python Django的视图构建就可以轻松实现,如图1所示。图1基于Python Django的智能工厂视图构建Django项目是一个Python定制框架,其核心组件包括用于创建模型的对象关系映射、为操作者或管理者设计的完美管理界面、一流的互联网定位URL设计、界面友好的模板语言。在智能工厂视图中,模型、模板和
3 基于MicroPython的智能终端设计在智能工厂中,智能终端将会大量出现,每一个智能终端都可以看作一个单独的计算机系统,运行着不同的程序。每个智能终端通过一定的方式(如WiFi)与中控室主机通信,接受主机单元的指令,进行相应的操作,并向主机单元返回结果。目前来说,智能终端的核心器件是ARM架构的微处理器,其中MicroPython是运行在微控制器上的Python,遵守MIT协议。图2所示是采用TPYboard开发板的智能温控系统,其中DS18B20作为温度传感器、三极管作为电动机驱动器。将三极管集电极连接TPYBoard开发板的3.3v,发射极连接电动机一极,电动机另一极接TPYboard的GND,通过温度传感器18B20检测温度,当温度到达指定温度时,通过TPYBoard控制三极管基极的电平,驱动直流电动机转动。图2基于MicroPython的智能温控系统该智能温控系统的Python源代码如下:#main.pyimport pybfrom pyb import Pinfrom ds18x20 import DS18X20Pin("Y9",Pin.OUT_PP).high()#VCCPin("Y11",Pin.OUT_PP).low()#GNDx1=Pin('X1', Pin.OUT_PP)pyb.delay(100)DQ=DS18X20(Pin('Y10'))#DQwhile 1:tem=DQ.read_temp()if tem> 18:x1.value(1)else:x1.value(0)智能温控系统中可将该开发板作为WEB服务器来
实现WiFi控制平台,Python源代
