在电子工程领域，51单片机是一种广泛应用的微控制器，尤其在教学和小型嵌入式系统中。本文将深入探讨如何使用51单片机来采集多路DS18B20数字温度传感器的数据，以实现精确的温度监控。 DS18B20是一款由Dallas Semiconductor（现Maxim Integrated）制造的数字温度传感器，它具有单线通信协议，能够直接输出与温度相关的数字信号，简化了数据处理和接口设计。这个特性使得DS18B20成为51单片机的理想搭档，特别适合在多点温度测量系统中使用。 **一、DS18B20简介** DS18B20的最大特点是其独特的单线通信协议，只需要一根数据线就能完成电源、数据传输和地址识别，减少了硬件的复杂性。它具有9位到12位的可编程分辨率，测温范围为-55°C到+125°C，精度可达±0.5°C。 **二、51单片机与DS18B20的接口** 为了连接51单片机和DS18B20，我们需要一个电平转换器，如74HC240，因为DS18B20的工作电压通常为3.3V或5V，而51单片机的I/O口电压可能不兼容。此外，还需要一个上拉电阻，通常为4.7kΩ，用于提供单线通信的电源。 **三、单线通信协议** DS18B20的单线通信协议包括数据传输、时钟同步和设备寻址。51单片机需要按照特定的时间序列发送指令，例如ROM操作命令（如搜索ROM、匹配ROM和跳过ROM）和RAM操作命令（如读温度、写保护等）。设备寻址是通过特定的64位ROM地址实现的，每个DS18B20都有唯一的ROM地址。 **四、多路DS18B20并联** 由于每个DS18B20都有独立的地址，因此可以并联多个传感器在同一条总线上，51单片机可以依次对每个传感器进行操作。为了区分不同传感器，需要确保它们的地址不同，这可以通过物理上改变传感器的接线方式（比如跳线）或者在内部设置可编程的唯一ID来实现。 **五、温度采集程序设计** 1. 初始化：设置51单片机的I/O口为输入/输出模式，并初始化单线通信。 2. 设备寻址：根据DS18B20的ROM地址选择特定的传感器。 3. 发送命令：向选定的DS18B20发送启动转换命令，开始温度测量。 4. 等待转换完成：DS18B20完成温度测量后，会发出一个中断信号，51单片机检测到中断后读取数据。 5. 读取温度：发送读取温度命令，接收并解析返回的温度值。 6. 循环处理：重复以上步骤，对所有并联的DS18B20进行温度采集。 **六、实际应用** 这种系统广泛应用于环境监测、智能家居、工业控制等领域，如温室温度管理、冰箱温度监控、实验室设备温度控制等。通过实时采集和处理多路DS18B20的数据，可以构建一个高精度、低成本的分布式温度监控网络。 51单片机与DS18B20的结合提供了一种简单而有效的多点温度测量方案，通过合理的软件设计和硬件连接，可以实现灵活、可靠的温度采集系统。在实际项目中，开发者需要根据具体需求优化代码，确保系统的稳定性和效率。

在本项目"face-api-demo"中，我们关注的是利用JavaScript库face-api.js来实现人脸检测与采集的功能。face-api.js 是一个强大的JavaScript库，它利用深度学习技术，为Web应用程序提供了实时的人脸检测、识别以及表情分析等功能。下面将详细探讨这个库的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用。 让我们了解face-api.js的核心功能。该库主要包含以下几个模块： 1. **人脸检测（Face Detection）**：这是face-api.js的基础，它可以检测图像或视频流中的人脸。它使用预训练的SSD（Single Shot Multibox Detector）模型，能够快速定位出图像中的人脸位置，并返回包含人脸边界框的数组。 2. **人脸识别（Face Recognition）**：除了检测人脸，face-api.js还可以识别人脸。它使用了预训练的FaceNet模型，通过计算人脸的嵌入向量（embedding），可以比较不同人脸之间的相似性，从而实现人脸识别。 3. **表情分析（Face Expression Recognition）**：此外，库还支持表情分析，如识别出七种基本表情（快乐、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧、厌恶和中立）。 现在，我们来看一下如何在项目中使用face-api.js。在"face-api-demo"中，遵循以下步骤： 1. **安装依赖**：使用`npm install`命令安装face-api.js库以及相关的图像处理库，如sharp，以处理图像数据。 2. **加载模型**：在项目启动前，需要先加载预训练的模型。这通常通过`loadFaceDetectionModel`、`loadFaceRecognitionModel`等方法完成，这些方法会异步下载模型文件并进行解压。 3. **捕获视频流**：使用HTML5的`

在IT行业中，尤其是在自动化生产和质量控制领域，Atlas拧紧枪是一种广泛应用的工具，用于精确控制螺栓和螺母的紧固。"Atlas拧紧枪数据采集示例"涉及到的关键技术主要包括Atlas开放协议、拧紧枪协议以及TCP通信，这些都是实现自动化系统与拧紧设备之间高效交互的基础。 **Atlas开放协议**是Atlas拧紧枪制造商为开发者提供的通信协议，它允许第三方软件通过特定的接口与拧紧枪进行数据交换。这个协议通常包含了命令集、响应格式以及错误处理机制，使得程序员能够编写程序来控制拧紧过程，获取拧紧参数如扭矩、角度等数据。了解并熟练应用这个协议是开发相关应用的第一步。 **拧紧枪协议文档**详细阐述了拧紧枪的工作原理和通信规范，包括如何发送启动拧紧、停止拧紧、查询状态等指令，以及如何解析返回的数据。这些信息对于理解拧紧枪的工作流程至关重要，只有深入理解这些协议，才能确保软件与硬件之间的配合无误，实现精准的拧紧控制。 接着，**TCP通讯代码**部分涉及到的是网络编程，它是实现远程监控和控制拧紧枪的关键。TCP（传输控制协议）是一种面向连接、可靠的通信协议，适用于需要稳定、有序数据传输的应用场景。在本示例中，开发者可能需要编写C#或.NET环境下的代码，创建TCP客户端或服务器，以便与Atlas拧紧枪建立连接，收发控制命令和读取拧紧结果。 在标签中提到的"C#.NET PET模式"，PET（Pattern Execution and Tracking）模式可能是指一种在.NET环境中执行任务并跟踪其进度的方法。在拧紧枪数据采集的上下文中，这可能意味着开发者使用C#.NET来实现一个程序，该程序按照预定义的模式执行拧紧操作，并记录每个步骤的状态，以确保整个过程的可追溯性和质量控制。 这个示例项目涵盖了工业自动化中的多个关键点，包括硬件设备的通信协议、网络编程以及过程控制策略。开发这样的系统不仅要求对硬件有深入的理解，还需要掌握高级编程语言（如C#）、网络通信以及实时数据处理的相关知识。通过学习和实践这个示例，开发者可以提升自己在工业4.0背景下整合软硬件能力，为智能制造提供更高效、精准的解决方案。

STM32F103使用定时器触发ADC采集，使用LL库，注释详细，便于移植使用

中控指纹采集驱动ZKC_BIOOnline SDK 5.2_160428_2.zip 1.支持传统中控指纹仪，SILK20R指纹仪 2. 安装驱动后，参考证书安装指南进行证书设置； 3. 支持中控BS或服服系统指纹采集

这是我个人DIY作品中迄今为止完成度最高的。计划做这么个小东西:可以用2节磷酸铁锂电池供电，输入双声道的音频信号，以48kHz/96kHz (或支持192kHz) 24-bit 规格进行采样，S/PDIF光纤数字输出。这样可以做到采集电路和后面的信号处理电路(或PC机、专业音频设备)电气隔离。去年我DIY过一个Cirrus Logic CS5341的应用电路，I2S输出用排线连FPGA开发板，工作得很好，缺点就是工频干扰的屏蔽处理不好做。这次就在上一版的基础上改进，做成一个功能完整的小盒子。 下面是完整的电路图: 在画PCB之前，我就买好了外壳——这是50x60mm的铝壳体，估计了装下所有东西还有些余量。 PCB最后大小就按照这个盒子来设计，详见附件内容制作说明。 最终实物效果图:

携程数据采集主要难点去日期输入和内容没分页，需要下滑才能采，去哪儿数据采集难点是机票价格采集不到，本代码使用取元素子集解决日期输入和价格采集问题

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STM32+DHT11温湿度传感器 采集温湿度数据 代码

硬件使用串口2，AD8232输出通道为PA3，可以使用上位机vofa+显示波形。