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  • 如何使用物联网水位传感器监测水位?物联网水位传感器如何工作?对于如何监测水位,你有很多种选择,有许多硬件制造商和各种技术可用。让我们来讨论一下常见的物联网水位传感器,你可以从中选择:1、超声波液面...

    如何使用物联网水位传感器监测水位?

    物联网水位传感器如何工作?

    对于如何监测水位,你有很多种选择,有许多硬件制造商和各种技术可

    用。让我们来讨论一下常见的物联网水位传感器,你可以从中选择:

    1

    、超声

    波液面传感器,

    2

    、压力传感器,

    3

    、雷达液位传感器

    ,超声波液位传感器

    通常情况下,超声波传感器会发出声波以确定液面水平,无论是在监测储罐

    中的化学物质还是在桥上测量河流水位,超声波传感器都可以根据声波到达

    目标(例如水)并返回传感器需要的时间来测量液面水平。

    基于这些高频声波,超声波传感器输出传感器读数,通常采用工业标准传

    感器格式,如

    4-20mA

    。超声波传感器部署在需要监测的液体上方,称为非接

    触式传感器。

    压力传感器

    在某种意义上讲,压力传感器可以测量位于设备之

    上的液体所产生压力或重量,它们被认为是被动传感器,而不是主动传感

    器,主动传感器例如超声波和雷达传感器,它们主动输出用于水平测量的信

    号。

    压力传感器将压力转换为传感器标准协议(如

    4-20

    mA

    )输出信号。请

    注意,压力传感器将与正在监测的水体接触,并且需要在底部进行更精确的

    测量。

    对于某些监测场景来说,这可能是一个挑战,因为液体中可能有淤泥

    或流动碎片,这些可能会损坏传感器,在其他情况下,例如监测井中的水位

    和井深,压力传感器通常是最有效的水位传感器。

    雷达传感器使用探头将来自传感器的高频雷达和电磁波引导至正在监测

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  • 水位传感器指的是能将被测点水位参量实时地转变为相应电量信号的仪器,在洗衣机上应用得最多。本文重点介绍下水位传感器原理,以及怎么判断水位传感器是否坏了。水位传感器原理传感器就是一种能够感受水温水位,并且...

    水位传感器指的是能将被测点水位参量实时地转变为相应电量信号的仪器,在洗衣机上应用得最多。本文重点介绍下水位传感器原理,以及怎么判断水位传感器是否坏了。

    水位传感器原理

    传感器就是一种能够感受水温水位,并且将感受到的水温水位转变成变化的电信号的仪器。在太阳能热水器的发展史上水位传感器一直起着举足轻重的作用,热水器的智能化、人性化都与水温水位传感器密不可分,水温水位测控仪更是离不开水温水位传感器,水温水位传感器工作稳定是对整个热水器智能控制的保障。水温水位传感器的从无到有,从简单到复杂以及使用寿命的由短到长,都与太阳能专业人士的努力是分不开的。

    容器内的水位传感器将感受到的水位信号传送到控制器,控制器内的计算机将实测的水位信号与设定信号进行比较得出偏差,然后根据偏差的性质向给水电动阀发出“开”和“关”的指令,保证容器达到设定水位。进水程序完成后温控部份的计算机向供给热媒的电动阀发出“开”的指令,于是系统开始对容器内的水进行加热。到设定温度时控制器才发出关阀的命令、切断热源,系统进入保温状态。程序编制过程中确保系统在没有达到安全水位的情况下,控制热源的电动调节阀不开阀,从而避免了热量的损失与事故的发生。

    怎么判断水位传感器是否坏了

    1、检查前首先确认洗衣机盛水桶里没有残留水、导气管有无扭结或堵塞的现象。

    因为如果盛水桶有水或者导气管管路不畅,则都可能使储气室内气压过高或过低,造成水位传感器反馈信息输出错误导致不进水或进水不止。如有以上故障排除后再进行进水试机,若还是不能进水或进水不止则可能是水位传感器故障所致。

    2、电磁式水位传感器(水位传感器):若水位传感器线圈损坏电脑板会检测到水位传感器异常停止进水并报警。即开机启动就就报警(显示E4)不进水;此故障是水位传感器坏更换水位传感器即可解决。

    3、触点式水位传感器(水位开关):在断电状态下用万能表测水位开关两接线端子之间的电阻,如若是电阻很小则说明开关触点未断开,可能是防伪弹簧断裂或失去弹性或者是公共触点与常开触点卡死,此时需要更换水位开关。

    关于水位传感器的问题,本文重点介绍了水位传感器原理,以及怎么判断水位传感器是否坏了。对于普通的使用者来说,大概了解水位传感器的原理和故障判断就可以了,但是对于专业人员来说,就必须要熟悉水位传感器的工作原理,掌握必要的维修方法。

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  • k2=1.2 #第二个水箱的参数 deltat=0.05 #仿真的步距 showt=0.5 #显示的步距 #pid控制参数 kp=2ki=0.05kd=0#输出限幅 umax=20umin=0#初始化 y1=0 #第一个水箱的初始水位 y2=0 #第二个水箱的初始水位 t=0 #运行的时间 ...

    importmatplotlib.pyplot as pltimportnumpy as npimporttimeimportthreadingimporttkinter

    method=1 #method为1时自动控制,为其他值时手动控制

    sp=10 #设定值

    T1=10 #第一个水箱的参数

    T2=20 #第二个水箱的参数

    k1=1.5 #第一个水箱的参数

    k2=1.2 #第二个水箱的参数

    deltat=0.05 #仿真的步距

    showt=0.5 #显示的步距

    #pid控制参数

    kp=2ki=0.05kd=0#输出限幅

    umax=20umin=0#初始化

    y1=0 #第一个水箱的初始水位

    y2=0 #第二个水箱的初始水位

    t=0 #运行的时间

    i=0

    u=1 #第一个水箱的进水量

    #三个显示窗口的设置

    p1=plt.subplot(3,1,1)

    p1.set_title('inflow u')

    p2=plt.subplot(3,1,2)

    p2.set_title('water level y1')

    p3=plt.subplot(3,1,3)

    p3.set_title('water level y2')

    plt.plot(0,0)defloop():globaly1,y2,t,i,u,sp

    Y1=[y1]

    Y2=[y2]

    T=[t]

    U=[u]

    xi=0

    e0=0whileTrue:

    i=i+1t=t+deltat#输出限幅

    if u

    u=uminif u>umax:

    u=umax#控制对象仿真

    y1=(k1*u-y1)/T1*deltat+y1

    y2=(k2*y1-y2)/T2*deltat+y2

    T+=[t]

    Y1+=[y1] #记录下第一个水箱的历史水位

    Y2+=[y2] #记录下第二个水箱的历史水位

    U+=[u] #记录下历史输入

    if showt/deltat<=i :

    i=0if method==1:#pid控制算法

    e=sp-y2

    xp=kp*e

    xi=xi+ki*e

    xd=(e-e0)*kd/showt

    e0=e

    u=xp+xi+xd#抗积分饱和

    if xp+xi>umax:

    xi=umax-xpif xp+xi

    xi=umin-xp

    p1.plot(T,U)

    p2.plot(T,Y1)

    p3.plot(T,Y2)

    p3.set_xlabel('y2=%.2f' %y2)

    plt.draw()

    time.sleep(showt)defgui():globalentrysp,entryu

    root=tkinter.Tk()

    framesp=tkinter.Frame(root)

    frameu=tkinter.Frame(root)

    frameam=tkinter.Frame(root)

    labelsp=tkinter.Label(framesp,text='设定值')

    labelu=tkinter.Label(frameu,text='输入u')

    entrysp=tkinter.Entry(framesp)

    entryu=tkinter.Entry(frameu)

    buttonsp=tkinter.Button(framesp,text='更改',command=gui_sp)

    buttonu=tkinter.Button(frameu,text='更改',command=gui_u)

    buttonm2a=tkinter.Button(frameam,text='自动控制',command=gui_m2a)

    buttona2m=tkinter.Button(frameam,text='手动控制',command=gui_a2m)

    framesp.pack()

    frameu.pack()

    frameam.pack()

    labelsp.pack(side='left')

    entrysp.pack(side='left')

    buttonsp.pack(side='left')

    labelu.pack(side='left')

    entryu.pack(side='left')

    buttonu.pack(side='left')

    buttonm2a.pack(side='left')

    buttona2m.pack(side='left')

    root.mainloop()defgui_sp():globalsp

    strsp=entrysp.get()

    sp=float(strsp)defgui_u():globalu

    stru=entryu.get()

    u=float(stru)defgui_m2a():globalmethod

    method=1

    defgui_a2m():globalmethod

    method=0

    threading.Thread(target=loop,args=()).start()

    threading.Thread(target=gui,args=()).start()

    plt.show()

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  • 本文介绍了python opencv之分水岭算法示例,分享给大家,具体如下:目标使用分水岭算法对基于标记的图像进行分割使用函数cv2.watershed()原理:灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰,灰度值低的...

    本文介绍了python opencv之分水岭算法示例,分享给大家,具体如下:

    目标

    使用分水岭算法对基于标记的图像进行分割

    使用函数cv2.watershed()

    原理:

    灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰,灰度值低的区域可以看成是山谷。向每一个山谷当中灌不同颜色的水。水位升高,不同山谷的水会汇合,为防止不同山谷的水汇合,小在汇合处建立起堤坝。然后继续灌水,然后再建立堤坝,直到山峰都掩模。构建好的堤坝就是图像的分割。

    此方法通常会得到过渡分割的结果,因为图像中的噪声以及其他因素。为了减少此影响,opencv使用基于标记的分水岭算法,此算法要设置哪些山谷中的汇合点,哪些不是。这是一种交互式的图像分割算法那。我们要给已知对象打上不同表情。如果某个区域肯定是前景或对象,就使用某个颜色或灰度值标签标记它。如果是背景那么使用其他颜色进行标记,其余不能确定的部分用0标记。然后使用分水岭算法,每次灌水,标签会被更新,当两个不同颜色的标签相遇就会构建堤坝,知道所有山峰掩模,最后得到的边界对象值是-1。

    代码:

    对挨在一起的对象进行分割。

    使用Otsu's 二值化后的结果为

    要出去图像中的白噪声。可以使用形态学运算,使用闭运算去除对象中的空洞。

    靠近对象中心的区域是前景,离对象远的区域是背景,不确定的区域是边界。

    首先提取硬币区域,使用腐蚀操作去掉边缘,剩下的就是硬币。但硬币没有接触时,此方法有效,但是由于硬币相互接触,就要使用另外一种有效的方法:距离变换加上合适的阈值。

    之后,要寻找不确定是否是硬币的区域。这里需要膨胀操作。膨胀操作会将对象边界延伸到背景当中。由于边界区域被去除,现在就能知道哪些区域是前景,哪些是背景。

    余下的区域不知道如何区分,那么使用分水岭算法。这些区域通常是前景与背景的交界处。从能否确认是否是背景的区域中减去确定是前景的区域就得到了边界。

    (前景和背景)

    (上面的图是直接使用作者的代码后生产的结果,提取到了前景,为了演示一下不确定的区域,调了一下计算前景的距离变换的参数,使得中间出现不确定的区域)

    这里面使用个cv2.distanceTransform函数

    该函数用于计算2值图象中所有像素离其最近的值为0像素的近似距离。

    参数为

    cv2.distanceTransform(src, distanceType, maskSize[, dst]) → dst

    #src为输入的二值图像。distanceType为计算距离的方式,可以是如下值

    DIST_USER = ⑴, //!< User defined distance

    DIST_L1 = 1, //!< distance = |x1-x2| + |y1-y2|

    DIST_L2 = 2, //!< the simple euclidean distance

    DIST_C = 3, //!< distance = max(|x1-x2|,|y1-y2|)

    DIST_L12 = 4, //!< L1-L2 metric: distance = 2(sqrt(1+x*x/2) - 1))

    DIST_FAIR = 5, //!< distance = c^2(|x|/c-log(1+|x|/c)), c = 1.3998

    DIST_WELSCH = 6, //!< distance = c^2/2(1-exp(-(x/c)^2)), c = 2.9846

    DIST_HUBER = 7 //!< distance = |x|

    #maskSize是蒙板尺寸,只有0,3,5

    DIST_MASK_3 = 3, //!< mask=3

    DIST_MASK_5 = 5, //!< mask=5

    DIST_MASK_PRECISE = 0 //!< mask=0

    import numpy as np

    import cv2

    from matplotlib import pyplot as plt

    img = cv2.imread('21.jpg')

    gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    ret, thresh = cv2.threshold(gray,0,255,cv2.THRESH_BINARY_INV+cv2.THRESH_OTSU)

    kernel = np.ones((3,3),np.uint8)

    opening = cv2.morphologyEx(thresh,cv2.MORPH_OPEN,kernel, iterations = 2)

    # sure background area

    sure_bg = cv2.dilate(opening,kernel,iterations=3)#膨胀

    # Finding sure foreground area

    dist_transform = cv2.distanceTransform(opening,1,5)

    ret, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform,0.2*dist_transform.max(),255,0)#参数改小了,出现不确定区域

    # Finding unknown region

    sure_fg = np.uint8(sure_fg)

    unknown = cv2.subtract(sure_bg,sure_fg)#减去前景

    cv2.imshow('p',sure_fg)

    cv2.waitKey(0)

    现在知道了那些背景是硬币,可以创建标签。(与原图像大小相同,数据类型为int32的数组)。

    对于已经确定分类的区域,也就是背景和前景,使用整数标记,不确定的区域是用0标记。可以使用cv2.connectedComponents()函数来实现此功能。它会将背景标记为0,其他标记为位从1开始的正整数。

    但是,如果背景标记为0,那么分水岭算法会将其当成位置区域,所以使用不同的整数进行标记,对于不确定的区域,函数标记为0.

    结果使用JET颜色地图表示。深蓝色未知区域,硬币区域使用不同颜色。其余部分用浅蓝色。

    使用分水岭算法

    效果不错

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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