import serial import binascii import math import mariadb # aktuell ist es so programmiert, dass es annimmt, dass in kg gemessen wird (andere Einheiten liefern also flasche Ergebnisse) # das was man noch dazuprogrammieren kann, ist wenn mehrere Teile auf der Waage liegen, ob dann die Typen noch immer erkannt werden db_config = { 'user': 'dbUser', 'password': 'dbPassword', 'host': 'localhost', 'database': 'projectGeislinger', 'port': 3306 # Standard port for MariaDB } # Establishing the connection conn = mariadb.connect(**db_config) # Create a cursor to execute queries cursor = conn.cursor() # Konfiguration der seriellen Schnittstelle ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600) waageEingeschwungen = False def getDataOfArticleType(allArticles, articleType): # die Funktion geht die Liste mit allen Artikeln durch und gibt jenen Eintrag, welcher mit dem "articleType" übereinstimmt zurück for i in allArticles: if i[1] == articleType: return i return -1 def getDataOfArticleNotType(allArticles, articleType): # die Funktion geht die Liste mit allen Artikeln durch und gibt jene Einträge, welche nicht mit dem "articleTypen" übereinstimmt zurück returnMatrix = [] for i in allArticles: if i[1] != articleType: returnMatrix.append(i) return returnMatrix def wahrscheinlichkeitsDichte(x,mue, var): # in der Funktion wird der Wahrscheinlichkeitsdichtenwert der Variable x für eine bestimmte Normalverteilung berechnet standardabweichung = var**0.5 result = 1/(standardabweichung * (2*math.pi)**0.5 ) * math.exp(-0.5 * ((x-mue)/standardabweichung)**2) return result def generateArticleProbabilities(articleType, allArticles, n, x, numberOfOtherTypes, measuredWeight): # es fehtl noch eine Datavariable, welche die Daten der Datenbank beinhaltet # articleType ... die Artikeltype, welche erwartet wird (also für welche n+x überprüft wird) # n ... Anzahl der Artikel, welche laut dem Auftrag vorhanden sein sollten # x ... Anzahl der Artikel vom Artikeltypen des Auftrages, welche über der Anzahl n noch überprüft werden sollen # numberofOtherTypes ... Anzahl an Artikeln, welch von anderen Typen überprüft werden sollen # measuredWeight ... das Gewicht, welches von der Waage gemessen wird # über alle Möglichkeiten drüberiterieren, die Wahrscheinlichkeitsdichte für diese berechnen und in einer Matrix speichern. # in der Folge werden die artikelbezogenen Daten in einer Matrix zusammengefasst articleData = getDataOfArticleType(allArticles, articleType) if articleData == -1: return -1 otherArticleData = getDataOfArticleNotType(allArticles, articleType) #print("AData: ", articleData) print("NArticleData: ", otherArticleData) #print(wahrscheinlichkeitsDichte(measuredWeight, articleData[1], articleData[2])) articleProbMatix = [] for i in range(numberOfOtherTypes+1): for j in range(n+x): anzArtikelToCheck = j+1 propDensity = wahrscheinlichkeitsDichte(measuredWeight*anzArtikelToCheck, articleData[2], articleData[3]) print(propDensity) return 0 ''' def numberSmallerObjects(numberBiggerObjects, messungWaage, mue1,mue2, sigma2): for i in range(1,10000): #damit wird geprüft, ob eh auch ein Objekt vom Typ1 auf der Waage liegt, oder nur ein Objekt vom Typ2 # eigentlich müsste da 3*sigma drinnen stehen, um 99,7% der Fälle abzudecken, aber das ist nur bei einer gültigen Normalverteilung zutreffend (mit ausreichend Messungen) if (messungWaage-numberBiggerObjects*(mue2+10*sigma2))/mue1 > 0: print((messungWaage-numberBiggerObjects*(mue2+10*sigma2))/mue1) if i > (messungWaage-numberBiggerObjects*mue2)/mue1: return i else: return -1 ''' def main(): print("connection is open: ", ser.is_open) print("port to which it is connected: ", ser.portstr) #an die Waage den Befehl senden, dass sie ausgelesen werden soll ser.write(b'getWeight\n') #ser.write(b'tare\n') serialString = ser.readline().decode('utf-8').rstrip() #Auslesen des Serial-Strings/der Messung der Waage # wenn am Ende des Strings kg steht, dann ist die Waage eingeschwungen - das wird hiermit überprüft lenString = len(serialString)-1 if serialString[lenString] == "g" and serialString[lenString-1] == "k": print("ist eingeschwungen") waageEingeschwungen = True else: print("die Waage ist noch nicht eingeschwungen") waageEingeschwungen = False #aus dem String werden alle Zeichen, welche nicht zur Darstellung der Zahl benötigt werden entfernt intString = "" for i in serialString: if i=="-" or i=="0" or i=="." or i=="1" or i=="2" or i=="3" or i=="4" or i=="5" or i=="6" or i=="7" or i=="8" or i=="9": intString = intString + i print("Wert, welcher von der Waage ausgelesen wurde: " + intString + "kg") # wenn die Waage nicht eingeschwungen ist, dann soll auch nichts weiter gemacht werden if( waageEingeschwungen == True): # new SWL-Query sql_query = "SELECT * FROM projectGeislinger.Auftraege, projectGeislinger.Einzelteile where projectGeislinger.Auftraege.EinzelteilID = projectGeislinger.Einzelteile.id " # Execute the query cursor.execute(sql_query) # Fetch results auftragDaten = cursor.fetchall() # Display data print("Ausgabe der Daten der Datenbank:") for row in auftragDaten: print(row) # Define the SQL query sql_query = "SELECT * FROM projectGeislinger.Einzelteile" # Execute the query cursor.execute(sql_query) # Fetch results einzelteile = cursor.fetchall() # Display data print("Ausgabe der Daten der Datenbank:") for row in einzelteile: print(row) #print(einzelteile) # selectedRow = 0 #diese wird durch die GUI vorgegeben, oder automatische ausgewählt artikelBezeichnung = auftragDaten[selectedRow][5] # 10 Anzahl laut Auftrag, 3, Anzahl darüber, 1 Anzahl anderer Typ generateArticleProbabilities(artikelBezeichnung, einzelteile, 2, 0,1, float(intString)) ser.close() print("connection is open: ", ser.is_open) if __name__ == "__main__": main()