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Python
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import serial
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import binascii
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import math
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import mariadb
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import copy
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# aktuell ist es so programmiert, dass es annimmt, dass in kg gemessen wird (andere Einheiten liefern also flasche Ergebnisse)
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# das was man noch dazuprogrammieren kann, ist wenn mehrere Teile auf der Waage liegen, ob dann die Typen noch immer erkannt werden
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db_config = {
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'user': 'dbUser',
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'password': 'dbPassword',
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'host': 'localhost',
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'database': 'projectGeislinger',
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'port': 3306 # Standard port for MariaDB
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}
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# Establishing the connection
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conn = mariadb.connect(**db_config)
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# Create a cursor to execute queries
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cursor = conn.cursor()
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# Konfiguration der seriellen Schnittstelle
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ser = serial.Serial('/dev/ttyUSB0', 9600)
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waageEingeschwungen = False
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def wahrscheinlichkeitsDichte(x,mue, var):
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# in der Funktion wird der Wahrscheinlichkeitsdichtenwert der Variable x für eine bestimmte Normalverteilung berechnet
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standardabweichung = var**0.5
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result = 1/(standardabweichung * (2*math.pi)**0.5 ) * math.exp(-0.5 * ((x-mue)/standardabweichung)**2)
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return result
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def wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(waageMessung, numberObjectList, results):
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# in der Funktion wird der Wahrscheinlichkeitsdichtenwert der Variable waageMessung für eine bestimmte Normalverteilung berechnet
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# Mathematische Sätze, auf welchen die Berechnung basiert:
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# seien X1,..., Xn unabhängige Zufallsvariablen mit Dichten f1,..., fn, dann hat X = (X1,...,Xn) die gemeinsame Dichte f(x1,...,xn) = f1(x1) * ... + fn(xn)
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# seien X1,..., Xn unabhängige Zufallsvariablen die N(mue_i, sigma_i^2) verteilt sind, dann ist X = X1+...+Xn - N(mue, sigma^2) verteilt mit mue=mue1+...+mue_n, sigma^2 = sigma_1^2+...+sigma_n^2
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result = 0
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# Berechnung vom Gesamtmittelwert
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mueGes = 0
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for i in range(0, len(numberObjectList)):
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mueGes = mueGes + numberObjectList[i] * results[i][2]
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# Berechnung von der Gesamtvarianz (var = sigma^2)
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varGes = 0
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for i in range(0, len(numberObjectList)):
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varGes = varGes + numberObjectList[i] * results[i][3]
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# Berechnung der Wahrscheinlichkeitsdichte
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standardabweichungGes = varGes**0.5
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result = 1/(standardabweichungGes * (2*math.pi)**0.5 ) * math.exp(-0.5 * ((waageMessung-mueGes)/standardabweichungGes)**2)
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return result
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# die Funktion kann man vermutlich rauslöschen
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def numberSmallerObjects(numberBiggerObjects, messungWaage, mue1,mue2, sigma2):
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for i in range(1,10000):
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#damit wird geprüft, ob eh auch ein Objekt vom Typ1 auf der Waage liegt, oder nur ein Objekt vom Typ2
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# 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)
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if (messungWaage-numberBiggerObjects*(mue2+10*sigma2))/mue1 > 0:
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if i > (messungWaage-numberBiggerObjects*mue2)/mue1:
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return i
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else:
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return -1
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def sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results):
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sum = 0
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# die Anzahl an Bauteilen, welche dem Objekttypen zugeordnet sind, sollen nicht mit dazugerechnet werden
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for i in range(objectType+1, len(numberObjectList)):
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# eigentlich müsste man nur mit 3 multiplizieren, um 99,7% der Bauteile im Bereich zu haben - das gilt aber nur für eine gültige Normalverteilung
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#sum = sum + numberObjectList[i] * (results[i][2] + 3 * math.sqrt(results[i][3]))
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sum = sum + numberObjectList[i] * (results[i][2])
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return sum
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def numberPossibleObjects(objectType, numberObjectList, results, messungWaage):
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# der objectType definiert, welcher der Objekte das Anschauungsobjekt ist
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# wenn nur ein Objekt darauf gelegt wird, welches nicht vom Typen des Anschauungsobjektes ist, dann wird 1 zurück gegeben
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#print(results[objectType][2]-10*math.sqrt(results[objectType][3]))
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#print((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/results[objectType][2])
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# wenn kein Gewicht auf der Waage liegt, dann soll -1 zurück gegeben werden.
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if messungWaage <= 0:
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return -1
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#print(results[objectType][2])
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#print(((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/(results[objectType][2]+3*math.sqrt(results[objectType][3]))))
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#print(((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/(results[objectType][2]-3*math.sqrt(results[objectType][3]))))
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#zwischenSumme = ((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/(results[objectType][2]+3*math.sqrt(results[objectType][3])))
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zwischenSumme = ((messungWaage-sumMaxWeightObjects(objectType, numberObjectList, results))/(results[objectType][2]))
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for i in range(1,10000):
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if zwischenSumme <= 0: #in diesem Fall wird das gesamte Gewicht der Messung durch Objekte eines anderen Typen "aufgebraucht"
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return 0
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if i > zwischenSumme:
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return i # i entspricht beim returnen der Anzahl der möglichen Objekte
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def anzBauteileCountFunction(numberObjectList):
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counter = 0
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for i in range(0,len(numberObjectList)):
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if numberObjectList[i] > 0:
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counter = counter + 1
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return counter
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"""
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for i in range(1,10000):
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#damit wird geprüft, ob eh auch ein Objekt vom Typ1 auf der Waage liegt, oder nur ein Objekt vom Typ2
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# 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)
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if (messungWaage-numberBiggerObjects*(mue2+10*sigma2))/mue1 > 0:
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if i > (messungWaage-numberBiggerObjects*mue2)/mue1:
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return i
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else:
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return -1
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"""
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def main():
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print("connection is open: ", ser.is_open)
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print("port to which it is connected: ", ser.portstr)
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#an die Waage den Befehl senden, dass sie ausgelesen werden soll
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ser.write(b'getWeight\n')
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#ser.write(b'tare\n')
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serialString = ser.readline().decode('utf-8').rstrip() #Auslesen des Serial-Strings/der Messung der Waage
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# wenn am Ende des Strings kg steht, dann ist die Waage eingeschwungen - das wird hiermit überprüft
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lenString = len(serialString)-1
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if serialString[lenString] == "g" and serialString[lenString-1] == "k":
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print("ist eingeschwungen")
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waageEingeschwungen = True
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else:
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print("die Waage ist noch nicht eingeschwungen")
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waageEingeschwungen = False
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#aus dem String werden alle Zeichen, welche nicht zur Darstellung der Zahl benötigt werden entfernt
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intString = ""
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for i in serialString:
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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":
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intString = intString + i
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print("Wert, welcher von der Waage ausgelesen wurde: " + intString + "kg")
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# wenn die Waage nicht eingeschwungen ist, dann soll auch nichts weiter gemacht werden
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if( waageEingeschwungen == True and float(intString)>0):
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# Define the SQL query
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sql_query = "SELECT * FROM projectGeislinger.Einzelteile"
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# Execute the query
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cursor.execute(sql_query)
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# Fetch results
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results = cursor.fetchall()
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# Display data
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print("Ausgabe der Daten der Datenbank:")
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for row in results:
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print(row)
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anzBauteiltypen = len(results)
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anzBauteile = anzBauteiltypen * [0] # erstellt eine Liste, in welcher die Anzahl der Bauteiltypen gespeichert ist, welche für die weiteren Schleifen verwendet wird
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wahrscheinleichkeitsMatrix = []
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# Berechnen der Anzahl an Objekten
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for i in range(0, anzBauteiltypen):
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#bauteilTypCounter = i+1 #zum hochzählen der Anzahlen der Bauteiltypen nach der k-Schleife
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while(True):
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if i<(anzBauteiltypen-1): # wenn i die letzte Spalte der Bauteiltypenmatrix ist, dann soll der Teil übersprungen werden
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for k in range(0, 10000):
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anzBauteile[i+1] = k
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nrObjects = numberPossibleObjects(i, anzBauteile, results, float(intString))
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if nrObjects == -1 or nrObjects == 0:
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break
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anzBauteile[i] = nrObjects
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wahrscheinleichkeitsMatrix.append([wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(float(intString), anzBauteile[:], results), anzBauteile[:]])
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# da die Berechnete Anzahl an möglichen Messobjekten um 0 bis +1 um den "wahren" Wert schwankt, wird in der Folge auch die Wahrscheinlichkeit mit einer um 1 verringerten Bauteilanzahl berechnet (sollte diese größer als 1 sein)
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if(anzBauteile[i] >= 1 and anzBauteileCountFunction(anzBauteile)>1):
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anzBauteile = anzBauteile[:]
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anzBauteile[i] = anzBauteile[i]-1
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wahrscheinleichkeitsMatrix.append([wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(float(intString), anzBauteile[:], results), anzBauteile[:]])
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anzBauteile[i+1] = 0
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elif i == (anzBauteiltypen-1):
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nrObjects = numberPossibleObjects(i, anzBauteile, results, float(intString))
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|
if nrObjects == -1 or nrObjects == 0:
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break
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anzBauteile[i] = nrObjects
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|
wahrscheinleichkeitsMatrix.append([wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(float(intString), anzBauteile[:], results), anzBauteile[:]])
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|
if(anzBauteile[i] >= 1 and anzBauteileCountFunction(anzBauteile)>1):
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|
anzBauteile = anzBauteile[:]
|
|
anzBauteile[i] = anzBauteile[i]-1
|
|
wahrscheinleichkeitsMatrix.append([wahrscheinlichkeitsDichteMultipVar(float(intString), anzBauteile[:], results), anzBauteile[:]])
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if i >= (anzBauteiltypen-2): #wenn der Fall eintritt, dann wurden alle Fälle überprüft -> dadurch kann die i-Schleife in die letzte Runde gehen, kann das Programm sich ganz beenden
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anzBauteile[i] = 0
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break
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for m in range(i+2,anzBauteiltypen):
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anzBauteile[m] = anzBauteile[m] + 1
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nrObjects = numberPossibleObjects(i, anzBauteile, results, float(intString))
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if nrObjects >= 1:
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break
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elif nrObjects < 1 and m == (anzBauteiltypen-1) :
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|
break
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else:
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anzBauteile[m] = 0
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nrObjects = numberPossibleObjects(i, anzBauteile, results, float(intString))
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|
if (nrObjects == -1 or nrObjects == 0):
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anzBauteile[anzBauteiltypen-1] = 0
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anzBauteile[i] = 0
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|
break
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# Suchen der höchsten Wahrscheinlichkeitsdichte
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countMaxPropDensity = 0
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maxPropDensity = 0
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#print(wahrscheinleichkeitsMatrix[0][0])
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for i in range(0, len(wahrscheinleichkeitsMatrix)):
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if(wahrscheinleichkeitsMatrix[i][0] > maxPropDensity):
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maxPropDensity = wahrscheinleichkeitsMatrix[i][0]
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countMaxPropDensity = i
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if wahrscheinleichkeitsMatrix[i][0] >0:
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print(wahrscheinleichkeitsMatrix[i])
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print(wahrscheinleichkeitsMatrix[countMaxPropDensity][0])
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# die Bauteilkombination mit der höchsten Wahrscheinlichkeitsdichte ausgeben
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for i in range(0, len(wahrscheinleichkeitsMatrix[0][1])):
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print("Bauteiltyp: ", results[i][1]," Anzahl: ", wahrscheinleichkeitsMatrix[countMaxPropDensity][1][i])
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#nrObjects = numberPossibleObjects(0, anzBauteile, results, float(intString))
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#print("number objects: ", nrObjects-1)
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|
"""
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for i in range(3,0,-1):
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numberOfSmallObjects = numberSmallerObjects(1, float(intString),results[4][2], results[3][2], math.sqrt(results[3][3]))
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print("number of smaller objects: ", numberOfSmallObjects-1)
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"""
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|
"""
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# in der Folge wird nun berechnet, welcher Normalverteilung die Messung am ehesten entspricht
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dBId = 0
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maxPropDensity = 0
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for row in results:
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propDens = wahrscheinlichkeitsDichte(float(intString) ,row[2], row[3])
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if propDens > maxPropDensity:
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maxPropDensity = propDens
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dBId = row[0]
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#Ausgabe des Bauteiltypen, welchem die Messung am ehesten entspricht
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for row in results:
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if row[0] == dBId:
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print(row[1])
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#propDens = wahrscheinlichkeitsDichte(0.042 ,results[0][2], results[0][3])
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#print(propDens)
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|
"""
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|
ser.close()
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print("connection is open: ", ser.is_open)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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