質問編集履歴
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@@ -322,19 +322,29 @@
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322
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323
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try:
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324
324
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325
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-
while True:
|
325
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+
while True:
|
326
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+
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326
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-
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327
|
+
inputVal0=readadc(0,SPICLK,SPIMOSI,SPIMISO,SPICS)
|
328
|
+
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329
|
+
inputVal1=readadc(1,SPICLK,SPIMOSI,SPIMISO,SPICS)
|
330
|
+
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331
|
+
now=datetime.datetime.now()
|
332
|
+
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333
|
+
now6=now-datetime.timedelta(hours=6)
|
334
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+
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335
|
+
nowday='{0:%Y%m%d}'.format(now6)
|
336
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+
|
327
|
-
if inputVal0>2000:
|
337
|
+
if inputVal0>2000:
|
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+
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-
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+
time1=time1+1
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+
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+
time2=time2+1
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+
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time10=time10+1
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+
time10=time10+1
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if time10 == 60:
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-
a=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
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+
data=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
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334
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-
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335
|
-
data = pd.merge(pd.DataFrame({0:[f'{h:02}:{m:02}' for h in range(7,24) for m in range(0, 60)]+['24:00']}),
|
336
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-
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337
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-
pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv'), how='left',left_on=None)
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x=data.iloc[:,0]
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@@ -348,39 +358,53 @@
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w=round(y1/60,1)
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361
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+
print('稼働時間'+str(w)+'時間')
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362
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+
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+
print('機械稼働率'+str(z)+'%')
|
364
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+
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351
|
-
s='稼働時間'+str(w)+'時間'+'機械稼働率'+str(z)+'%'
|
365
|
+
s='稼働時間'+str(w)+'時間'+'機械稼働率'+str(z)+'%'
|
352
366
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353
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|
plt.xlabel("時刻")
|
354
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plt.ylabel("1=稼働,0=停止")
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357
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-
plt.text(1000,0.4,s)
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+
plt.text(1000,0.4,s)#グラフにコメントを入れる
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plt.bar(x,y,width=1.0)
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360
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plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(60))
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362
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363
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-
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0.15, top=1)
|
377
|
+
plt.subplots_adjust(left=0.05, right=1, bottom=0.15, top=1)
|
364
|
-
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378
|
+
|
365
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-
plt.draw()
|
379
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+
plt.draw()
|
366
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plt.pause(1)
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-
plt.clf()
|
383
|
+
plt.clf()
|
370
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-
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384
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+
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371
|
-
time10=0
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+
time10=0
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386
|
+
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387
|
+
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372
388
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|
373
389
|
else:
|
374
390
|
|
375
|
-
if inputVal1>2000:
|
391
|
+
if inputVal1>2000:
|
392
|
+
|
376
|
-
|
393
|
+
time1=time1+1
|
394
|
+
|
395
|
+
time3=time3+1
|
396
|
+
|
397
|
+
time7=time7+1
|
398
|
+
|
377
|
-
time11=time11+1
|
399
|
+
time11=time11+1
|
400
|
+
|
401
|
+
print(now.strftime('%H:%M'))
|
402
|
+
|
403
|
+
|
378
404
|
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379
405
|
if time11 == 60:
|
380
406
|
|
381
|
-
data = pd.merge(pd.DataFrame({0:[f'{h:02}:{m:02}' for h in range(7,24) for m in range(0, 60)]+['24:00']}),
|
382
|
-
|
383
|
-
pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
|
407
|
+
data=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
|
384
408
|
|
385
409
|
x=data.iloc[:,0]
|
386
410
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|
@@ -390,14 +414,16 @@
|
|
390
414
|
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391
415
|
y1=y.sum()#2行目の合計
|
392
416
|
|
393
|
-
z=round(y1/x1*100,1)
|
417
|
+
z=round(y1/x1*100,1)
|
394
418
|
|
395
419
|
w=round(y1/60,1)
|
396
420
|
|
421
|
+
print('稼働時間'+str(w)+'時間')
|
422
|
+
|
423
|
+
print('機械稼働率'+str(z)+'%')
|
424
|
+
|
397
425
|
s='稼働時間'+str(w)+'時間'+'機械稼働率'+str(z)+'%'
|
398
426
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399
|
-
|
400
|
-
|
401
427
|
plt.xlabel("時刻")
|
402
428
|
|
403
429
|
plt.ylabel("1=稼働,0=停止")
|
@@ -416,13 +442,17 @@
|
|
416
442
|
|
417
443
|
plt.clf()
|
418
444
|
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419
|
-
time11=0
|
445
|
+
time11=0
|
420
446
|
|
421
447
|
else:
|
422
448
|
|
423
449
|
time1=time1+1
|
424
450
|
|
425
|
-
time3=time3+1
|
451
|
+
time3=time3+1
|
452
|
+
|
453
|
+
|
454
|
+
|
455
|
+
|
426
456
|
|
427
457
|
elapsed_time=time.time()-start #(処理時間)=(処理が終わった時間)ー(処理を始めた時間)
|
428
458
|
|
@@ -432,9 +462,11 @@
|
|
432
462
|
|
433
463
|
start=time.time()
|
434
464
|
|
465
|
+
|
466
|
+
|
435
467
|
except FileNotFoundError:
|
436
468
|
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437
|
-
pass
|
469
|
+
pass
|
438
470
|
|
439
471
|
```
|
440
472
|
|
6
誤字
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -306,6 +306,8 @@
|
|
306
306
|
|
307
307
|
GPIO.cleanup()
|
308
308
|
|
309
|
+
```
|
310
|
+
|
309
311
|
### 光センサーにて記録しているエクセルデータ
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310
312
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311
313
|
ラズベリーパイ光センサーにて、60秒稼働稼働ランプを読み取った場合にエクセルデータ1列目に現在時刻、2列目に1、3列目に0と記録、停止ランプを60秒読み取った場合に1列目に現在時刻、2列目に0と記録、3列目に0、電源が入っていない場合は何も記録なし、無人稼働の場合(稼働ランプ、停止ランプが両方点灯)は2列目が0で3列目が1なります。
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5
プログラム修正
test
CHANGED
File without changes
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test
CHANGED
@@ -2,293 +2,445 @@
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2
2
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3
3
|
機械稼働状況グラフの横軸表示を7:00スタートで24:00時終了としたい。
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4
4
|
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5
|
-
|
6
|
-
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7
5
|
![イメージ説明](632e36dc30e672349f7a9041a7ccc973.png)
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8
6
|
|
9
7
|
グラフで機械が稼働している時間と停止している時間を可視化する事が目的です。
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10
8
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11
9
|
※青塗りつぶしが稼働中、無色は停止(y軸は1が最大、0が最小)
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10
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13
|
-
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14
|
-
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15
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-
|
16
|
-
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17
11
|
###ラズパイ光センサーのデータ記録方法
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18
12
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19
|
-
ラズパイ光センサーにて光を読み取った場合にラズパイ内のエクセルに書き込みし、matplotlibでエクセルデータ読み取り、リアルタイムにグラフ更新をかけています。このグラフにより、機械稼働状況の見える化を行っています。
|
20
|
-
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21
|
-
|
22
|
-
|
23
|
-
データ記録方法は稼働していた場合にシグナルタワーの稼働ランプを読み取り、現在時刻と1を記録、停止していた場合は停止ランプが作動するので現在時刻と0を記録、無人稼働の場合は稼働ランプと停止ランプの両方が点灯し、現在時刻と2列目に1と記録します。機械の電源が入っていない場合は記録がされないようにしています。
|
24
|
-
|
25
|
-
光を読み取った時間を記録し、それをグラフにしているだけなのでその日の最初に読み取った時間がグラフにて表示される時間(画像では22:29スタート、終了23:38)となってしまってますが、グラフ表示はスタートを7:00、終了を24:00としたいです。
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26
|
-
|
27
|
-
※機械の電源が入っていない時間(シグナルタワーの点灯が全て消灯)も常に読み取るようにすることも考えましたが、休日など常に記録が続いてしまい、エクセルファイルが大量になってしまうので断念しました。
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28
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-
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29
|
-
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30
|
-
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31
|
-
##光を記録しているコード
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32
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-
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33
|
-
稼働ランプを60秒読み取る場合は以下となります。
|
13
|
+
ラズパイ光センサーにて光を読み取った場合にラズパイ内のエクセルに書き込みし、matplotlibでエクセルデータ読み取り、リアルタイムにグラフ更新をかけています。このグラフにより、機械稼働状況の見える化を行っています。データ記録方法は稼働していた場合にシグナルタワーの稼働ランプを読み取り、現在時刻と1を記録、停止していた場合は停止ランプが作動するので現在時刻と0を記録、無人稼働の場合は稼働ランプと停止ランプの両方が点灯し、現在時刻と2列目に1と記録します。機械の電源が入っていない場合は記録がされないようにしています。光を読み取った時間を記録し、それをグラフにしているだけなのでその日の最初に読み取った時間がグラフにて表示される時間(画像では22:29スタート、終了23:38)となってしまってますが、グラフ表示はスタートを7:00、終了を24:00としたいです。※機械の電源が入っていない時間(シグナルタワーの点灯が全て消灯)も常に読み取るようにすることも考えましたが、休日など常に記録が続いてしまい、エクセルファイルが大量になってしまうので断念しました。
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14
|
+
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15
|
+
##機械稼働状況をシグナルタワーの点灯パターンにより記録しているコード
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34
16
|
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35
17
|
```python
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36
18
|
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37
|
-
i
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38
|
-
|
39
|
-
|
40
|
-
|
41
|
-
|
42
|
-
|
43
|
-
rc
|
44
|
-
|
45
|
-
r
|
46
|
-
|
47
|
-
|
48
|
-
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49
|
-
|
50
|
-
|
51
|
-
|
52
|
-
|
53
|
-
|
19
|
+
dissolution=1 #計測分解能[s]
|
20
|
+
|
21
|
+
rate=0
|
22
|
+
|
23
|
+
def readadc(adcnum,clockpin,mosipin,misopin,cspin):
|
24
|
+
|
25
|
+
if adcnum> 7 or adcnum<0:
|
26
|
+
|
27
|
+
return -1
|
28
|
+
|
29
|
+
GPIO.output(cspin,GPIO.HIGH)
|
30
|
+
|
31
|
+
GPIO.output(clockpin,GPIO.LOW)
|
32
|
+
|
33
|
+
GPIO.output(cspin,GPIO.LOW)
|
34
|
+
|
35
|
+
commandout=adcnum
|
36
|
+
|
37
|
+
commandout |=0x18
|
38
|
+
|
39
|
+
commandout<<=3
|
40
|
+
|
41
|
+
for i in range(5):
|
42
|
+
|
43
|
+
if commandout & 0x80:
|
44
|
+
|
45
|
+
GPIO.output(mosipin,GPIO.HIGH)
|
46
|
+
|
47
|
+
else:
|
48
|
+
|
49
|
+
GPIO.output(mosipin,GPIO.LOW)
|
50
|
+
|
51
|
+
commandout<<=1
|
52
|
+
|
53
|
+
GPIO.output(clockpin,GPIO.HIGH)
|
54
|
+
|
55
|
+
GPIO.output(clockpin,GPIO.LOW)
|
56
|
+
|
57
|
+
|
58
|
+
|
59
|
+
adcout=0
|
60
|
+
|
61
|
+
for i in range(13)
|
62
|
+
|
63
|
+
GPIO.output(clockpin,GPIO.HIGH)
|
64
|
+
|
65
|
+
GPIO.output(clockpin,GPIO.LOW)
|
66
|
+
|
67
|
+
adcout<<=1
|
68
|
+
|
69
|
+
if i>0 and GPIO.input(misopin)==GPIO.HIGH:
|
70
|
+
|
71
|
+
adcout |=0x1
|
72
|
+
|
73
|
+
GPIO.output(cspin,GPIO.HIGH)
|
74
|
+
|
75
|
+
return adcout
|
76
|
+
|
77
|
+
GPIO.setmode(GPIO.BCM)
|
78
|
+
|
79
|
+
SPICS=8
|
80
|
+
|
81
|
+
SPIMISO=9
|
82
|
+
|
83
|
+
SPIMOSI=10
|
84
|
+
|
85
|
+
SPICLK=11
|
86
|
+
|
87
|
+
GPIO.setup(SPICLK,GPIO.OUT)
|
88
|
+
|
89
|
+
GPIO.setup(SPIMOSI,GPIO.OUT)
|
90
|
+
|
91
|
+
GPIO.setup(SPIMISO,GPIO.IN)
|
92
|
+
|
93
|
+
GPIO.setup(SPICS,GPIO.OUT)
|
94
|
+
|
95
|
+
today1=datetime.datetime.now()
|
96
|
+
|
97
|
+
start=time.time()
|
98
|
+
|
99
|
+
kikai='D-'+'32'
|
100
|
+
|
101
|
+
try:
|
102
|
+
|
103
|
+
while True:
|
104
|
+
|
105
|
+
inputVal0=readadc(0,SPICLK,SPIMOSI,SPIMISO,SPICS)
|
106
|
+
|
107
|
+
inputVal1=readadc(1,SPICLK,SPIMOSI,SPIMISO,SPICS)
|
108
|
+
|
109
|
+
now=datetime.datetime.now()
|
110
|
+
|
111
|
+
now6=now-datetime.timedelta(hours=6)
|
112
|
+
|
113
|
+
nowday='{0:%Y%m%d}'.format(now6)
|
114
|
+
|
115
|
+
nt1=now.strftime('%H:%M')
|
116
|
+
|
117
|
+
nt='{0:%H%M}'.format(now)
|
118
|
+
|
119
|
+
|
120
|
+
|
121
|
+
if inputVal0>2000 and inputVal1<2000:
|
122
|
+
|
123
|
+
time1=time1+1
|
124
|
+
|
125
|
+
time2=time2+1
|
126
|
+
|
127
|
+
time10=time10+1
|
128
|
+
|
129
|
+
if time10 == 60:
|
130
|
+
|
131
|
+
rcd=[]
|
132
|
+
|
133
|
+
rcd.append(now.strftime('%H:%M'))
|
134
|
+
|
135
|
+
rcd.append(1)
|
136
|
+
|
137
|
+
rcd.append(0)
|
138
|
+
|
139
|
+
f=open('mydata'+nowday+'.csv','a',newline='')
|
140
|
+
|
141
|
+
wrtr=csv.writer(f,delimiter=',')
|
142
|
+
|
143
|
+
wrtr.writerow(rcd)
|
144
|
+
|
145
|
+
f.close()
|
146
|
+
|
147
|
+
time10=0
|
148
|
+
|
149
|
+
data=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
|
150
|
+
|
151
|
+
x=data.iloc[:,0]
|
152
|
+
|
153
|
+
x1=x.count()
|
154
|
+
|
155
|
+
y=data.iloc[:,1]
|
156
|
+
|
157
|
+
y1=y.sum()
|
158
|
+
|
159
|
+
z=round(y1/x1*100,1)
|
160
|
+
|
161
|
+
canvas1.create_text(85,20,text=('機械'),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
162
|
+
|
163
|
+
canvas2.create_text(200,20,text=('稼働状況'),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
164
|
+
|
165
|
+
canvas3.create_text(200,20,text=('本日の稼働率'),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
166
|
+
|
167
|
+
canvas4.create_text(85,20,text=(kikai),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
168
|
+
|
169
|
+
canvas5.create_text(100,20,text=('稼働中'),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
170
|
+
|
171
|
+
canvas6.create_text(100,20,text=(''),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
172
|
+
|
173
|
+
canvas7.create_text(200,20,text=(str(z)+'%'),font=("",40,"roman"),tag='Y')
|
174
|
+
|
175
|
+
canvas1.update()
|
176
|
+
|
177
|
+
canvas2.update()
|
178
|
+
|
179
|
+
canvas3.update()
|
180
|
+
|
181
|
+
canvas4.update()
|
182
|
+
|
183
|
+
canvas5.update()
|
184
|
+
|
185
|
+
canvas6.update()
|
186
|
+
|
187
|
+
canvas7.update()
|
188
|
+
|
189
|
+
canvas1.delete('Y')
|
190
|
+
|
191
|
+
canvas2.delete('Y')
|
192
|
+
|
193
|
+
canvas3.delete('Y')
|
194
|
+
|
195
|
+
canvas4.delete('Y')
|
196
|
+
|
197
|
+
canvas5.delete('Y')
|
198
|
+
|
199
|
+
canvas6.delete('Y')
|
200
|
+
|
201
|
+
canvas7.delete('Y')
|
202
|
+
|
203
|
+
if inputVal1>2000 and inputVal0<2000
|
204
|
+
|
205
|
+
time1=time1+1
|
206
|
+
|
207
|
+
time3=time3+1
|
208
|
+
|
209
|
+
time7=time7+1
|
210
|
+
|
211
|
+
time11=time11+1
|
212
|
+
|
213
|
+
if time11 == 60:
|
214
|
+
|
215
|
+
rcd=[]
|
216
|
+
|
217
|
+
rcd.append(now.strftime('%H:%M'))
|
218
|
+
|
219
|
+
rcd.append(0)
|
220
|
+
|
221
|
+
rcd.append(0)
|
222
|
+
|
223
|
+
f=open('mydata'+nowday+'.csv','a',newline='')
|
224
|
+
|
225
|
+
wrtr=csv.writer(f,delimiter=',')
|
226
|
+
|
227
|
+
wrtr.writerow(rcd)
|
228
|
+
|
229
|
+
f.close()
|
230
|
+
|
231
|
+
time11=0
|
232
|
+
|
233
|
+
data=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
|
234
|
+
|
235
|
+
x=data.iloc[:,0]
|
236
|
+
|
237
|
+
x1=x.count()
|
238
|
+
|
239
|
+
y=data.iloc[:,1]
|
240
|
+
|
241
|
+
y1=y.sum()
|
242
|
+
|
243
|
+
z=round(y1/x1*100,1)
|
244
|
+
|
245
|
+
canvas1.create_text(85,20,text=('機械'),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
246
|
+
|
247
|
+
canvas2.create_text(200,20,text=('稼働状況'),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
248
|
+
|
249
|
+
canvas3.create_text(200,20,text=('本日の稼働率'),font=("",30,"roman"),tag='Y') .
|
250
|
+
|
251
|
+
canvas4.create_text(85,20,text=(kikai),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
252
|
+
|
253
|
+
canvas5.create_text(100,20,text=(''),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
254
|
+
|
255
|
+
canvas6.create_text(100,20,text=('停止中'),font=("",30,"roman"),tag='Y')
|
256
|
+
|
257
|
+
canvas7.create_text(200,20,text=(str(z)+'%'),font=("",40,"roman"),tag='Y')
|
258
|
+
|
259
|
+
canvas1.update()
|
260
|
+
|
261
|
+
canvas2.update()
|
262
|
+
|
263
|
+
canvas3.update()
|
264
|
+
|
265
|
+
canvas4.update()
|
266
|
+
|
267
|
+
canvas5.update()
|
268
|
+
|
269
|
+
canvas6.update()
|
270
|
+
|
271
|
+
canvas7.update()
|
272
|
+
|
273
|
+
canvas1.delete('Y')
|
274
|
+
|
275
|
+
canvas2.delete('Y')
|
276
|
+
|
277
|
+
canvas3.delete('Y')
|
278
|
+
|
279
|
+
canvas4.delete('Y')
|
280
|
+
|
281
|
+
canvas5.delete('Y')
|
282
|
+
|
283
|
+
canvas6.delete('Y')
|
284
|
+
|
285
|
+
canvas7.delete('Y')
|
286
|
+
|
287
|
+
if inputVal1<2000 and inputVal0<2000:
|
288
|
+
|
289
|
+
time1=time1+1
|
290
|
+
|
291
|
+
time3=time3+1
|
292
|
+
|
293
|
+
time5=time5+1
|
294
|
+
|
295
|
+
elapsed_time=time.time()-start #(処理時間)=(処理が終わった時間)ー(処理を始めた時間)
|
296
|
+
|
297
|
+
a=dissolution - elapsed_time
|
298
|
+
|
299
|
+
sleep(a)
|
300
|
+
|
301
|
+
start=time.time()
|
302
|
+
|
303
|
+
except KeyboardInterrupt: #cntl+Cで停止
|
304
|
+
|
305
|
+
pass
|
306
|
+
|
307
|
+
GPIO.cleanup()
|
308
|
+
|
309
|
+
### 光センサーにて記録しているエクセルデータ
|
310
|
+
|
311
|
+
ラズベリーパイ光センサーにて、60秒稼働稼働ランプを読み取った場合にエクセルデータ1列目に現在時刻、2列目に1、3列目に0と記録、停止ランプを60秒読み取った場合に1列目に現在時刻、2列目に0と記録、3列目に0、電源が入っていない場合は何も記録なし、無人稼働の場合(稼働ランプ、停止ランプが両方点灯)は2列目が0で3列目が1なります。
|
312
|
+
|
313
|
+
![イメージ説明](f2f944721ec89f9d557f645562d6cccc.png)
|
314
|
+
|
315
|
+
### エクセルデータをplotしている該当のソースコード
|
316
|
+
|
317
|
+
```python
|
318
|
+
|
319
|
+
コード
|
320
|
+
|
321
|
+
try:
|
322
|
+
|
323
|
+
while True:
|
324
|
+
|
325
|
+
if inputVal0>2000: #on/offを判断する光量を変更(緑)
|
326
|
+
|
327
|
+
time10=time10+1#csvファイル保存用
|
328
|
+
|
329
|
+
if time10 == 60:
|
330
|
+
|
331
|
+
a=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
|
332
|
+
|
333
|
+
data = pd.merge(pd.DataFrame({0:[f'{h:02}:{m:02}' for h in range(7,24) for m in range(0, 60)]+['24:00']}),
|
334
|
+
|
335
|
+
pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv'), how='left',left_on=None)
|
336
|
+
|
337
|
+
x=data.iloc[:,0]
|
338
|
+
|
339
|
+
x1=x.count()
|
340
|
+
|
341
|
+
y=data.iloc[:,1]
|
342
|
+
|
343
|
+
y1=y.sum()#2行目の合計
|
344
|
+
|
345
|
+
z=round(y1/x1*100,1)
|
346
|
+
|
347
|
+
w=round(y1/60,1)
|
348
|
+
|
349
|
+
s='稼働時間'+str(w)+'時間'+'機械稼働率'+str(z)+'%'
|
350
|
+
|
351
|
+
plt.xlabel("時刻")
|
352
|
+
|
353
|
+
plt.ylabel("1=稼働,0=停止")
|
354
|
+
|
355
|
+
plt.text(1000,0.4,s)
|
356
|
+
|
357
|
+
plt.bar(x,y,width=1.0)
|
358
|
+
|
359
|
+
plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(60))
|
360
|
+
|
361
|
+
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0.15, top=1)#余白設定
|
362
|
+
|
363
|
+
plt.draw()#グラフ描画
|
364
|
+
|
365
|
+
plt.pause(1)
|
366
|
+
|
367
|
+
plt.clf()#グラフ初期化
|
368
|
+
|
369
|
+
time10=0
|
370
|
+
|
371
|
+
else:
|
372
|
+
|
373
|
+
if inputVal1>2000:#on/offを判断する光量を変更(赤)
|
374
|
+
|
375
|
+
time11=time11+1
|
376
|
+
|
377
|
+
if time11 == 60:
|
378
|
+
|
379
|
+
data = pd.merge(pd.DataFrame({0:[f'{h:02}:{m:02}' for h in range(7,24) for m in range(0, 60)]+['24:00']}),
|
380
|
+
|
381
|
+
pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv'), how='left')
|
382
|
+
|
383
|
+
x=data.iloc[:,0]
|
384
|
+
|
385
|
+
x1=x.count()
|
386
|
+
|
387
|
+
y=data.iloc[:,1]
|
388
|
+
|
389
|
+
y1=y.sum()#2行目の合計
|
390
|
+
|
391
|
+
z=round(y1/x1*100,1)
|
392
|
+
|
393
|
+
w=round(y1/60,1)
|
394
|
+
|
395
|
+
s='稼働時間'+str(w)+'時間'+'機械稼働率'+str(z)+'%'
|
396
|
+
|
397
|
+
|
398
|
+
|
399
|
+
plt.xlabel("時刻")
|
400
|
+
|
401
|
+
plt.ylabel("1=稼働,0=停止")
|
402
|
+
|
403
|
+
plt.text(1000,0.4,s)
|
404
|
+
|
405
|
+
plt.bar(x,y,width=1.0)
|
406
|
+
|
407
|
+
plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(60))
|
408
|
+
|
409
|
+
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0.15, top=1)
|
410
|
+
|
411
|
+
plt.draw()
|
412
|
+
|
413
|
+
plt.pause(1)
|
414
|
+
|
415
|
+
plt.clf()
|
416
|
+
|
417
|
+
time11=0
|
418
|
+
|
419
|
+
else:
|
420
|
+
|
421
|
+
time1=time1+1
|
422
|
+
|
423
|
+
time3=time3+1
|
424
|
+
|
425
|
+
elapsed_time=time.time()-start #(処理時間)=(処理が終わった時間)ー(処理を始めた時間)
|
426
|
+
|
427
|
+
a=dissolution - elapsed_time
|
428
|
+
|
429
|
+
sleep(1)
|
430
|
+
|
431
|
+
start=time.time()
|
432
|
+
|
433
|
+
except FileNotFoundError:
|
434
|
+
|
435
|
+
pass
|
54
436
|
|
55
437
|
```
|
56
438
|
|
57
|
-
停止ランプを読み取る場合
|
58
|
-
|
59
|
-
```python
|
60
|
-
|
61
|
-
if time11 == 60:
|
62
|
-
|
63
|
-
rcd=[]
|
64
|
-
|
65
|
-
rcd.append(now.strftime('%H:%M'))
|
66
|
-
|
67
|
-
rcd.append(0)
|
68
|
-
|
69
|
-
rcd.append(0)
|
70
|
-
|
71
|
-
f=open('mydata'+nowday+'.csv','a',newline='')
|
72
|
-
|
73
|
-
wrtr=csv.writer(f,delimiter=',')
|
74
|
-
|
75
|
-
wrtr.writerow(rcd)
|
76
|
-
|
77
|
-
f.close()
|
78
|
-
|
79
|
-
time11=0
|
80
|
-
|
81
|
-
```
|
82
|
-
|
83
|
-
|
84
|
-
|
85
|
-
※電源オフの場合は何も処理しないとしています。
|
86
|
-
|
87
|
-
|
88
|
-
|
89
|
-
|
90
|
-
|
91
|
-
|
92
|
-
|
93
|
-
### 光センサーにて記録しているエクセルデータ
|
94
|
-
|
95
|
-
ラズベリーパイ光センサーにて、60秒稼働稼働ランプを読み取った場合にエクセルデータ1列目に現在時刻、2列目に1、3列目に0と記録、停止ランプを60秒読み取った場合に1列目に現在時刻、2列目に0と記録、3列目に0、電源が入っていない場合は何も記録なし、無人稼働の場合(稼働ランプ、停止ランプが両方点灯)は2列目が0で3列目が1なります。
|
96
|
-
|
97
|
-
![イメージ説明](f2f944721ec89f9d557f645562d6cccc.png)
|
98
|
-
|
99
|
-
|
100
|
-
|
101
|
-
### グラフを表示させている該当のソースコード
|
102
|
-
|
103
|
-
```python
|
104
|
-
|
105
|
-
コード
|
106
|
-
|
107
|
-
if inputVal0>2000: #on/offを判断する光量を変更(緑)
|
108
|
-
|
109
|
-
|
110
|
-
|
111
|
-
time1=time1+1
|
112
|
-
|
113
|
-
time2=time2+1
|
114
|
-
|
115
|
-
time10=time10+1#csvファイル保存用
|
116
|
-
|
117
|
-
print(inputVal0)
|
118
|
-
|
119
|
-
print('稼働中')
|
120
|
-
|
121
|
-
print(now.strftime('%H:%M'))
|
122
|
-
|
123
|
-
|
124
|
-
|
125
|
-
if time10 == 60:#60秒経過した場合
|
126
|
-
|
127
|
-
data=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
|
128
|
-
|
129
|
-
x=data.iloc[:,0]
|
130
|
-
|
131
|
-
x1=x.count()#1行目のデータ個数
|
132
|
-
|
133
|
-
y=data.iloc[:,1]
|
134
|
-
|
135
|
-
y1=y.sum()#2行目の合計
|
136
|
-
|
137
|
-
z=round(y1/x1*100,1)#機械稼働率 小数点第一位まで
|
138
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-
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w=round(y1/60,1)#機械稼働時間
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-
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-
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-
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-
print('稼働時間'+str(w)+'時間')
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144
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-
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145
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-
print('機械稼働率'+str(z)+'%')
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146
|
-
|
147
|
-
s='稼働時間'+str(w)+'時間'+'機械稼働率'+str(z)+'%'
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148
|
-
|
149
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-
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150
|
-
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151
|
-
plt.xlabel("時刻")
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152
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-
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153
|
-
plt.ylabel("1=稼働,0=停止")
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154
|
-
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155
|
-
plt.text(1000,0.4,s)#グラフにコメントを入れる
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156
|
-
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157
|
-
plt.bar(x,y,width=1.0)
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158
|
-
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159
|
-
plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(60))
|
160
|
-
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161
|
-
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0.15, top=1)#余白設定
|
162
|
-
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163
|
-
plt.draw()#グラフ描画
|
164
|
-
|
165
|
-
plt.pause(1)
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166
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-
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167
|
-
plt.clf()#グラフ初期化
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168
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-
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169
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-
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170
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-
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171
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-
time10=0
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172
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-
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173
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-
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174
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-
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175
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-
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-
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178
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-
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179
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-
else:
|
180
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-
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181
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-
if inputVal1>2000:#on/offを判断する光量を変更(赤)
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182
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-
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183
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-
time1=time1+1
|
184
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-
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185
|
-
time3=time3+1
|
186
|
-
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187
|
-
time7=time7+1
|
188
|
-
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189
|
-
time11=time11+1
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190
|
-
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|
-
print('準備中')
|
192
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-
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193
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-
print(now.strftime('%H:%M'))
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-
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-
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-
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-
if time11 == 60:
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-
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199
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-
data=pd.read_csv('mydata'+nowday+'.csv')
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200
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-
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201
|
-
x=data.iloc[:,0]
|
202
|
-
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203
|
-
x1=x.count()#1行目のデータ個数
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204
|
-
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205
|
-
y=data.iloc[:,1]
|
206
|
-
|
207
|
-
y1=y.sum()#2行目の合計
|
208
|
-
|
209
|
-
z=round(y1/x1*100,1)#機械稼働率 小数点第一位まで
|
210
|
-
|
211
|
-
w=round(y1/60,1)#機械稼働時間
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212
|
-
|
213
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-
|
214
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-
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215
|
-
print('稼働時間'+str(w)+'時間')
|
216
|
-
|
217
|
-
print('機械稼働率'+str(z)+'%')
|
218
|
-
|
219
|
-
s='稼働時間'+str(w)+'時間'+'機械稼働率'+str(z)+'%'
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220
|
-
|
221
|
-
|
222
|
-
|
223
|
-
plt.xlabel("時刻")
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224
|
-
|
225
|
-
plt.ylabel("1=稼働,0=停止")
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226
|
-
|
227
|
-
plt.text(1000,0.4,s)#グラフにコメントを入れる
|
228
|
-
|
229
|
-
plt.bar(x,y,width=1.0)
|
230
|
-
|
231
|
-
plt.gca().xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(60))
|
232
|
-
|
233
|
-
plt.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0.15, top=1)#余白設定
|
234
|
-
|
235
|
-
plt.draw()
|
236
|
-
|
237
|
-
plt.pause(1)
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238
|
-
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-
plt.clf()
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240
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-
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241
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-
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242
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-
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time11=0
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-
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-
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-
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251
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else:
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252
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-
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253
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-
time1=time1+1
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254
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-
|
255
|
-
time3=time3+1
|
256
|
-
|
257
|
-
print(now.strftime('%H:%M'))
|
258
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-
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259
|
-
print('停止')
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260
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-
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-
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-
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-
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-
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|
-
elapsed_time=time.time()-start #(処理時間)=(処理が終わった時間)ー(処理を始めた時間)
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266
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-
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|
-
a=dissolution - elapsed_time
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268
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-
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-
sleep(1)
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-
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start=time.time()
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-
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-
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except FileNotFoundError:
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-
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-
pass
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-
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279
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-
```
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|
###plt.xlim(07:00,24:00)を入れた場合
|
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|
-
7:00と24:00のデータがない場合もあるので8:06~8:23のデータを読み取りましたが、時刻の表示がありませんでした。
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|
-
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|
-
作業者の機械稼働スタートが何らかの理由で7:30などになってしまう事もあり、逆に24時以前に機械電源オフとなり記録がなくなることもあります。
|
443
|
+
7:00と24:00のデータがない場合もあるので8:06~8:23のデータを読み取りましたが、時刻の表示がありませんでした。作業者の機械稼働スタートが何らかの理由で7:30などになってしまう事もあり、逆に24時以前に機械電源オフとなり記録がなくなることもあります。常に7:00~24:00のデータがあるのであればxlimで対応出来ると思いました。
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288
|
-
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|
-
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-
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|
-
常に7:00~24:00のデータがあるのであればxlimで対応出来ると思いました。
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444
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![イメージ説明](989087a74bd8c27501d45f226a4d8d34.png)
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@@ -298,298 +450,6 @@
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###matplotlibにて読み取っているエクセルデータ
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8:17 1 0
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-
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8:18 1 0
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-
8:19 1 0
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-
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8:20 1 0
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-
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-
8:21 1 0
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350
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-
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-
8:22 1 0
|
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8:23 1 0
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8:30 1 0
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8:31 1 0
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8:32 1 0
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8:33 1 0
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8:34 1 0
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8:35 1 0
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380
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8:38 1 0
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8:39 1 0
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386
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8:40 1 0
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-
8:41 1 0
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390
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392
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394
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-
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8:44 1 0
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396
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397
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8:45 1 0
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398
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-
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8:46 1 0
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-
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8:47 1 0
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8:48 1 0
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-
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-
9:16 1 0
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-
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9:17 1 0
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-
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9:18 1 0
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9:19 1 0
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-
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9:20 1 0
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-
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-
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9:31 1 0
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9:33 1 0
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-
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499
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-
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|
-
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503
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-
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-
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-
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-
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-
9:42 1 0
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-
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|
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9:43 1 0
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-
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-
9:44 1 0
|
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-
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9:45 1 0
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-
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-
9:46 1 0
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|
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9:47 1 0
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|
-
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9:48 1 0
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9:50 1 0
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-
9:52 1 0
|
532
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-
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533
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-
9:53 1 0
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534
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-
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535
|
-
9:54 1 0
|
536
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-
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537
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-
9:55 1 0
|
538
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-
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539
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-
9:56 1 0
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540
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-
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541
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-
9:57 1 0
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542
|
-
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543
|
-
9:58 1 0
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544
|
-
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545
|
-
9:59 1 0
|
546
|
-
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547
|
-
10:00 1 0
|
548
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-
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549
|
-
10:01 1 0
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550
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-
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551
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10:02 1 0
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552
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-
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553
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10:03 1 0
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554
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-
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555
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10:04 1 0
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556
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-
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10:05 1 0
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558
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560
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-
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561
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10:07 1 0
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562
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-
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563
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-
10:08 1 0
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564
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-
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565
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-
10:09 1 0
|
566
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-
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567
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10:10 1 0
|
568
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-
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569
|
-
10:11 1 0
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570
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-
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571
|
-
10:12 1 0
|
572
|
-
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573
|
-
10:13 1 0
|
574
|
-
|
575
|
-
10:14 1 0
|
576
|
-
|
577
|
-
10:15 1 0
|
578
|
-
|
579
|
-
10:16 1 0
|
580
|
-
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581
|
-
10:17 1 0
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582
|
-
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583
|
-
10:18 1 0
|
584
|
-
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585
|
-
10:19 1 0
|
586
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-
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587
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-
10:20 1 0
|
588
|
-
|
589
|
-
10:21 1 0
|
590
|
-
|
591
|
-
10:22 1 0
|
592
|
-
|
593
453
|
|
594
454
|
|
595
455
|
##ラズパイに保管しているエクセルデータ
|
4
追記
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -589,3 +589,9 @@
|
|
589
589
|
10:21 1 0
|
590
590
|
|
591
591
|
10:22 1 0
|
592
|
+
|
593
|
+
|
594
|
+
|
595
|
+
##ラズパイに保管しているエクセルデータ
|
596
|
+
|
597
|
+
![イメージ説明](da3856f039be731f1bdb936dd5b40ed3.png)
|
3
誤字
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -12,18 +12,26 @@
|
|
12
12
|
|
13
13
|
|
14
14
|
|
15
|
+
|
16
|
+
|
17
|
+
###ラズパイ光センサーのデータ記録方法
|
18
|
+
|
15
|
-
ラズパイ光センサーにて光を読み取った場合にラズパイ内のエクセルに
|
19
|
+
ラズパイ光センサーにて光を読み取った場合にラズパイ内のエクセルに書き込みし、matplotlibでエクセルデータ読み取り、リアルタイムにグラフ更新をかけています。このグラフにより、機械稼働状況の見える化を行っています。
|
16
|
-
|
20
|
+
|
21
|
+
|
22
|
+
|
17
|
-
データ記録方法は稼働していた場合にシグナルタワーの稼働ランプを読み取り、1
|
23
|
+
データ記録方法は稼働していた場合にシグナルタワーの稼働ランプを読み取り、現在時刻と1を記録、停止していた場合は停止ランプが作動するので現在時刻と0を記録、無人稼働の場合は稼働ランプと停止ランプの両方が点灯し、現在時刻と2列目に1と記録します。機械の電源が入っていない場合は記録がされないようにしています。
|
18
|
-
|
24
|
+
|
19
|
-
光を読み取った時間を記録し、それをグラフにしているだけなので最初に読み取った時間がグラフ
|
25
|
+
光を読み取った時間を記録し、それをグラフにしているだけなのでその日の最初に読み取った時間がグラフにて表示される時間(画像では22:29スタート、終了23:38)となってしまってますが、グラフ表示はスタートを7:00、終了を24:00としたいです。
|
20
|
-
|
26
|
+
|
21
|
-
※機械の電源が入っていない時間も常に読み取るようにすることも考えましたが、休日など常に記録が続いてしまい、エクセルファイルが大量になってしまうので断念しました。
|
27
|
+
※機械の電源が入っていない時間(シグナルタワーの点灯が全て消灯)も常に読み取るようにすることも考えましたが、休日など常に記録が続いてしまい、エクセルファイルが大量になってしまうので断念しました。
|
22
28
|
|
23
29
|
|
24
30
|
|
25
31
|
##光を記録しているコード
|
26
32
|
|
33
|
+
稼働ランプを60秒読み取る場合は以下となります。
|
34
|
+
|
27
35
|
```python
|
28
36
|
|
29
37
|
if time10 == 60:#60秒経過した場合
|
@@ -46,13 +54,45 @@
|
|
46
54
|
|
47
55
|
```
|
48
56
|
|
57
|
+
停止ランプを読み取る場合
|
58
|
+
|
59
|
+
```python
|
60
|
+
|
61
|
+
if time11 == 60:
|
62
|
+
|
63
|
+
rcd=[]
|
64
|
+
|
65
|
+
rcd.append(now.strftime('%H:%M'))
|
66
|
+
|
67
|
+
rcd.append(0)
|
68
|
+
|
69
|
+
rcd.append(0)
|
70
|
+
|
71
|
+
f=open('mydata'+nowday+'.csv','a',newline='')
|
72
|
+
|
73
|
+
wrtr=csv.writer(f,delimiter=',')
|
74
|
+
|
75
|
+
wrtr.writerow(rcd)
|
76
|
+
|
77
|
+
f.close()
|
78
|
+
|
79
|
+
time11=0
|
80
|
+
|
81
|
+
```
|
82
|
+
|
83
|
+
|
84
|
+
|
85
|
+
※電源オフの場合は何も処理しないとしています。
|
86
|
+
|
87
|
+
|
88
|
+
|
49
89
|
|
50
90
|
|
51
91
|
|
52
92
|
|
53
93
|
### 光センサーにて記録しているエクセルデータ
|
54
94
|
|
55
|
-
ラズベリーパイ光センサーにて、60秒稼働稼働ランプを読み取った場合にエクセルデータに2列目
|
95
|
+
ラズベリーパイ光センサーにて、60秒稼働稼働ランプを読み取った場合にエクセルデータ1列目に現在時刻、2列目に1、3列目に0と記録、停止ランプを60秒読み取った場合に1列目に現在時刻、2列目に0と記録、3列目に0、電源が入っていない場合は何も記録なし、無人稼働の場合(稼働ランプ、停止ランプが両方点灯)は2列目が0で3列目が1なります。
|
56
96
|
|
57
97
|
![イメージ説明](f2f944721ec89f9d557f645562d6cccc.png)
|
58
98
|
|
@@ -242,7 +282,13 @@
|
|
242
282
|
|
243
283
|
###plt.xlim(07:00,24:00)を入れた場合
|
244
284
|
|
245
|
-
7:00と24:00のデータがない場合もあるので8:06~8:23のデータを読み取りましたが時刻の表示がありませんでした。
|
285
|
+
7:00と24:00のデータがない場合もあるので8:06~8:23のデータを読み取りましたが、時刻の表示がありませんでした。
|
286
|
+
|
287
|
+
作業者の機械稼働スタートが何らかの理由で7:30などになってしまう事もあり、逆に24時以前に機械電源オフとなり記録がなくなることもあります。
|
288
|
+
|
289
|
+
|
290
|
+
|
291
|
+
常に7:00~24:00のデータがあるのであればxlimで対応出来ると思いました。
|
246
292
|
|
247
293
|
![イメージ説明](989087a74bd8c27501d45f226a4d8d34.png)
|
248
294
|
|
2
データ追記
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -247,3 +247,299 @@
|
|
247
247
|
![イメージ説明](989087a74bd8c27501d45f226a4d8d34.png)
|
248
248
|
|
249
249
|
![イメージ説明](595e7567bd366216312305b538f22487.png)
|
250
|
+
|
251
|
+
|
252
|
+
|
253
|
+
|
254
|
+
|
255
|
+
###matplotlibにて読み取っているエクセルデータ
|
256
|
+
|
257
|
+
7:58 1 0
|
258
|
+
|
259
|
+
7:59 1 0
|
260
|
+
|
261
|
+
8:00 1 0
|
262
|
+
|
263
|
+
8:01 1 0
|
264
|
+
|
265
|
+
8:02 1 0
|
266
|
+
|
267
|
+
8:03 1 0
|
268
|
+
|
269
|
+
8:04 1 0
|
270
|
+
|
271
|
+
8:05 1 0
|
272
|
+
|
273
|
+
8:06 1 0
|
274
|
+
|
275
|
+
8:07 1 0
|
276
|
+
|
277
|
+
8:08 1 0
|
278
|
+
|
279
|
+
8:09 1 0
|
280
|
+
|
281
|
+
8:10 1 0
|
282
|
+
|
283
|
+
8:11 1 0
|
284
|
+
|
285
|
+
8:12 1 0
|
286
|
+
|
287
|
+
8:13 1 0
|
288
|
+
|
289
|
+
8:14 1 0
|
290
|
+
|
291
|
+
8:15 1 0
|
292
|
+
|
293
|
+
8:16 1 0
|
294
|
+
|
295
|
+
8:17 1 0
|
296
|
+
|
297
|
+
8:18 1 0
|
298
|
+
|
299
|
+
8:19 1 0
|
300
|
+
|
301
|
+
8:20 1 0
|
302
|
+
|
303
|
+
8:21 1 0
|
304
|
+
|
305
|
+
8:22 1 0
|
306
|
+
|
307
|
+
8:23 1 0
|
308
|
+
|
309
|
+
8:24 1 0
|
310
|
+
|
311
|
+
8:25 1 0
|
312
|
+
|
313
|
+
8:26 1 0
|
314
|
+
|
315
|
+
8:27 1 0
|
316
|
+
|
317
|
+
8:28 1 0
|
318
|
+
|
319
|
+
8:29 1 0
|
320
|
+
|
321
|
+
8:30 1 0
|
322
|
+
|
323
|
+
8:31 1 0
|
324
|
+
|
325
|
+
8:32 1 0
|
326
|
+
|
327
|
+
8:33 1 0
|
328
|
+
|
329
|
+
8:34 1 0
|
330
|
+
|
331
|
+
8:35 1 0
|
332
|
+
|
333
|
+
8:36 1 0
|
334
|
+
|
335
|
+
8:37 1 0
|
336
|
+
|
337
|
+
8:38 1 0
|
338
|
+
|
339
|
+
8:39 1 0
|
340
|
+
|
341
|
+
8:40 1 0
|
342
|
+
|
343
|
+
8:41 1 0
|
344
|
+
|
345
|
+
8:42 1 0
|
346
|
+
|
347
|
+
8:43 1 0
|
348
|
+
|
349
|
+
8:44 1 0
|
350
|
+
|
351
|
+
8:45 1 0
|
352
|
+
|
353
|
+
8:46 1 0
|
354
|
+
|
355
|
+
8:47 1 0
|
356
|
+
|
357
|
+
8:48 1 0
|
358
|
+
|
359
|
+
8:49 1 0
|
360
|
+
|
361
|
+
8:50 1 0
|
362
|
+
|
363
|
+
8:51 1 0
|
364
|
+
|
365
|
+
8:52 1 0
|
366
|
+
|
367
|
+
8:53 1 0
|
368
|
+
|
369
|
+
8:54 1 0
|
370
|
+
|
371
|
+
8:55 1 0
|
372
|
+
|
373
|
+
8:56 1 0
|
374
|
+
|
375
|
+
8:57 1 0
|
376
|
+
|
377
|
+
8:58 1 0
|
378
|
+
|
379
|
+
8:59 1 0
|
380
|
+
|
381
|
+
9:00 1 0
|
382
|
+
|
383
|
+
9:01 1 0
|
384
|
+
|
385
|
+
9:02 1 0
|
386
|
+
|
387
|
+
9:03 1 0
|
388
|
+
|
389
|
+
9:04 1 0
|
390
|
+
|
391
|
+
9:05 1 0
|
392
|
+
|
393
|
+
9:06 1 0
|
394
|
+
|
395
|
+
9:07 1 0
|
396
|
+
|
397
|
+
9:08 1 0
|
398
|
+
|
399
|
+
9:09 1 0
|
400
|
+
|
401
|
+
9:10 1 0
|
402
|
+
|
403
|
+
9:11 1 0
|
404
|
+
|
405
|
+
9:12 1 0
|
406
|
+
|
407
|
+
9:13 1 0
|
408
|
+
|
409
|
+
9:14 1 0
|
410
|
+
|
411
|
+
9:15 1 0
|
412
|
+
|
413
|
+
9:16 1 0
|
414
|
+
|
415
|
+
9:17 1 0
|
416
|
+
|
417
|
+
9:18 1 0
|
418
|
+
|
419
|
+
9:19 1 0
|
420
|
+
|
421
|
+
9:20 1 0
|
422
|
+
|
423
|
+
9:21 1 0
|
424
|
+
|
425
|
+
9:22 1 0
|
426
|
+
|
427
|
+
9:23 1 0
|
428
|
+
|
429
|
+
9:24 1 0
|
430
|
+
|
431
|
+
9:25 1 0
|
432
|
+
|
433
|
+
9:26 1 0
|
434
|
+
|
435
|
+
9:27 1 0
|
436
|
+
|
437
|
+
9:28 1 0
|
438
|
+
|
439
|
+
9:29 1 0
|
440
|
+
|
441
|
+
9:30 1 0
|
442
|
+
|
443
|
+
9:31 1 0
|
444
|
+
|
445
|
+
9:32 1 0
|
446
|
+
|
447
|
+
9:33 1 0
|
448
|
+
|
449
|
+
9:34 1 0
|
450
|
+
|
451
|
+
9:35 1 0
|
452
|
+
|
453
|
+
9:36 1 0
|
454
|
+
|
455
|
+
9:37 1 0
|
456
|
+
|
457
|
+
9:38 1 0
|
458
|
+
|
459
|
+
9:39 1 0
|
460
|
+
|
461
|
+
9:40 1 0
|
462
|
+
|
463
|
+
9:41 1 0
|
464
|
+
|
465
|
+
9:42 1 0
|
466
|
+
|
467
|
+
9:43 1 0
|
468
|
+
|
469
|
+
9:44 1 0
|
470
|
+
|
471
|
+
9:45 1 0
|
472
|
+
|
473
|
+
9:46 1 0
|
474
|
+
|
475
|
+
9:47 1 0
|
476
|
+
|
477
|
+
9:48 1 0
|
478
|
+
|
479
|
+
9:49 1 0
|
480
|
+
|
481
|
+
9:50 1 0
|
482
|
+
|
483
|
+
9:51 1 0
|
484
|
+
|
485
|
+
9:52 1 0
|
486
|
+
|
487
|
+
9:53 1 0
|
488
|
+
|
489
|
+
9:54 1 0
|
490
|
+
|
491
|
+
9:55 1 0
|
492
|
+
|
493
|
+
9:56 1 0
|
494
|
+
|
495
|
+
9:57 1 0
|
496
|
+
|
497
|
+
9:58 1 0
|
498
|
+
|
499
|
+
9:59 1 0
|
500
|
+
|
501
|
+
10:00 1 0
|
502
|
+
|
503
|
+
10:01 1 0
|
504
|
+
|
505
|
+
10:02 1 0
|
506
|
+
|
507
|
+
10:03 1 0
|
508
|
+
|
509
|
+
10:04 1 0
|
510
|
+
|
511
|
+
10:05 1 0
|
512
|
+
|
513
|
+
10:06 1 0
|
514
|
+
|
515
|
+
10:07 1 0
|
516
|
+
|
517
|
+
10:08 1 0
|
518
|
+
|
519
|
+
10:09 1 0
|
520
|
+
|
521
|
+
10:10 1 0
|
522
|
+
|
523
|
+
10:11 1 0
|
524
|
+
|
525
|
+
10:12 1 0
|
526
|
+
|
527
|
+
10:13 1 0
|
528
|
+
|
529
|
+
10:14 1 0
|
530
|
+
|
531
|
+
10:15 1 0
|
532
|
+
|
533
|
+
10:16 1 0
|
534
|
+
|
535
|
+
10:17 1 0
|
536
|
+
|
537
|
+
10:18 1 0
|
538
|
+
|
539
|
+
10:19 1 0
|
540
|
+
|
541
|
+
10:20 1 0
|
542
|
+
|
543
|
+
10:21 1 0
|
544
|
+
|
545
|
+
10:22 1 0
|
1
誤字
test
CHANGED
File without changes
|
test
CHANGED
@@ -1,6 +1,6 @@
|
|
1
1
|
### 前提・実現したいこと
|
2
2
|
|
3
|
-
機械稼働状況グラフの横軸表示を7
|
3
|
+
機械稼働状況グラフの横軸表示を7:00スタートで24:00時終了としたい。
|
4
4
|
|
5
5
|
|
6
6
|
|
@@ -8,27 +8,57 @@
|
|
8
8
|
|
9
9
|
グラフで機械が稼働している時間と停止している時間を可視化する事が目的です。
|
10
10
|
|
11
|
-
※青が稼働中、無色は停止
|
11
|
+
※青塗りつぶしが稼働中、無色は停止(y軸は1が最大、0が最小)
|
12
|
-
|
13
|
-
|
14
|
-
|
12
|
+
|
13
|
+
|
14
|
+
|
15
|
-
ラズパイ光センサーにて光を読み取った場合にエクセルに記録し、matplotlibでエクセルデータ読み取り、リアルタイムに更新をかけています。
|
15
|
+
ラズパイ光センサーにて光を読み取った場合にラズパイ内のエクセルに記録し、matplotlibでエクセルデータ読み取り、リアルタイムにグラフ更新をかけています。このグラフにより、機械稼働状況の見える化を行っています。
|
16
|
-
|
16
|
+
|
17
|
-
データ記録方法は稼働していた場合に稼働ランプ
|
17
|
+
データ記録方法は稼働していた場合にシグナルタワーの稼働ランプを読み取り、1と記録、停止していた場合は停止ランプが作動するので0と記録、機械の電源が入っていない場合は記録がされないようにしています。
|
18
18
|
|
19
19
|
光を読み取った時間を記録し、それをグラフにしているだけなので最初に読み取った時間がグラフで表示される時間(画像では22:29スタート、終了23:38)となってしまってますが、表示はスタートを7:00、終了を24:00としたいです。
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20
20
|
|
21
|
+
※機械の電源が入っていない時間も常に読み取るようにすることも考えましたが、休日など常に記録が続いてしまい、エクセルファイルが大量になってしまうので断念しました。
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22
|
+
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23
|
+
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24
|
+
|
25
|
+
##光を記録しているコード
|
26
|
+
|
27
|
+
```python
|
28
|
+
|
29
|
+
if time10 == 60:#60秒経過した場合
|
30
|
+
|
31
|
+
rcd=[]
|
32
|
+
|
33
|
+
rcd.append(now.strftime('%H:%M'))#時間追加
|
34
|
+
|
35
|
+
rcd.append(1)
|
36
|
+
|
37
|
+
rcd.append(0)
|
38
|
+
|
39
|
+
f=open('mydata'+nowday+'.csv','a',newline='')
|
40
|
+
|
41
|
+
wrtr=csv.writer(f,delimiter=',')
|
42
|
+
|
43
|
+
wrtr.writerow(rcd)
|
44
|
+
|
45
|
+
f.close()
|
46
|
+
|
47
|
+
```
|
48
|
+
|
49
|
+
|
50
|
+
|
21
51
|
|
22
52
|
|
23
53
|
### 光センサーにて記録しているエクセルデータ
|
24
54
|
|
25
|
-
ラズベリーパイ光センサーにて、
|
55
|
+
ラズベリーパイ光センサーにて、60秒稼働稼働ランプを読み取った場合にエクセルデータに2列目のに1と記録、停止ランプを60秒読み取った場合に2列目に0と記録、電源が入っていない場合は記録なし、無人稼働の場合(稼働ランプ、停止ランプが両方点灯)は2列目が0で3列目が1なります。
|
26
56
|
|
27
57
|
![イメージ説明](f2f944721ec89f9d557f645562d6cccc.png)
|
28
58
|
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29
59
|
|
30
60
|
|
31
|
-
### 該当のソースコード
|
61
|
+
### グラフを表示させている該当のソースコード
|
32
62
|
|
33
63
|
```python
|
34
64
|
|
@@ -207,3 +237,13 @@
|
|
207
237
|
pass
|
208
238
|
|
209
239
|
```
|
240
|
+
|
241
|
+
|
242
|
+
|
243
|
+
###plt.xlim(07:00,24:00)を入れた場合
|
244
|
+
|
245
|
+
7:00と24:00のデータがない場合もあるので8:06~8:23のデータを読み取りましたが時刻の表示がありませんでした。常に7:00~24:00のデータがあるのであればxlimで対応出来ると思いました。
|
246
|
+
|
247
|
+
![イメージ説明](989087a74bd8c27501d45f226a4d8d34.png)
|
248
|
+
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249
|
+
![イメージ説明](595e7567bd366216312305b538f22487.png)
|