Для этого необходимо

· запустить ПО Arduino IDE. В ней выбрать вкладку «инструменты» - «Порт» и выбрать корректное подключение (рис. 9)

Рисунок 9

После этого загрузить на микроконтроллер скетч и перейти к ПО для запуска Python скриптов. Например PyCharm. В скрипте sensorRecord.py найти переменную ser и задать ее значение полученное при выборе USB порта в Arduino IDE. Также необходимо задать время длительности испытания в секундах через переменную test_time и директорию для сохранения данных в табличном представлении cvs_dir.

Произвести запуск компиляции программы. Когда завершиться обработка данных в sensorRecord.py, можно запускать следующих скрипт по преобразования полученных csv файлов в графики.

SensorPlot.py служит для этой цели, в нем также необходимо указать из какой директории следует забирать полученный значения с оптического датчика по средствам переменной csv_directory. Далее скрипт компилируется и в указанной папке сохранится результаты обработки. Например, подобный данному график (рис. 10), который отображает результаты одного из опытов, проведенных в исследовательской лаборабории.

Рисунок 10

Заключение

В ходе выполнения ВКР, осуществлен обзор и анализ предметной области, благодаря которому было выявлено наилучшее решение для бесконтактного оптического датчика перемещений. В ходе работы были спроектированы функциональные особенности аппаратно-программного комплекса. В результате исследования аналогов удалось собрать макет описанного проекта, который готов к возникающим проблемам несовершенности упрощенной физической модели мира. Более того, при использовании компонентов, которые были описаны в представленном отчете, их суммарная стоимость не превышает 2500 рублей, что весьма доступно для такого класса измерительного оборудования. Также было разработано ПО, обслуживающее всю систему, с помощью которого пользователь может запускать измерение и получать статистику в таблицах и графиках для дальнейшего анализа.

Задачи нами были глобально разделены на две части: на аппаратные, за которые отвечал Андрей Олефиренко, и программные, за которые отвечал Михаил Сбитнев. Совместная работа по исследования аналогичных датчиков, позволила выработать алгоритм получения измерительной информации.

Приложения.

Приложение 1.

Код прошивки МК

Приложение 2.

Код пользовательского ПО

Приложение 3.

Код модифицированной библиотеки AD770*.h