奔驰标数铣用程序怎么写

时间: 2024-09-26 22:11:58 浏览: 24
奔驰标志(Mercedes-Benz)通常指代的是德国奔驰汽车公司的产品,而提到“标数铣用程序”可能是指用于加工某种特定形状或零件的机床程序,比如CAD/CAM系统中的数控铣削编程。这种程序通常是用专门的语言编写,如G-code,它是一种指令集,用于控制数控机床按照预设路径进行切割。 以下是一个简单的示例,假设我们要创建一个铣削奔驰三叉星图案: ```g-code ; G00 快速移动到起始点 G00 X0 Y0 Z0 ; G01 直线插补,开始切削 G01 Z-5 F100 ; 初始深度切割,F为进给速度 ; 三叉星的基本轮廓 D1 Z-10 R10 F100 ; 圆弧1 G03 X10 Y0 I10 J0 F100 ; 第一个角 D2 Z-10 R20 F100 ; 圆弧2 G04 P1000 ; 短暂暂停,模拟星尖 D3 Z-10 R30 F100 ; 圆弧3 G01 X-10 Y0 F100 ; 返回起点 ; 反复这个过程,调整坐标和圆弧半径以形成完整的三叉星 M30 ; 结束程序 ``` 请注意,实际编写程序需要详细的设计图纸、合适的工具路径以及对机床参数的理解。如果你是在学习或工作中遇到此类任务,建议参考奔驰官方提供的技术文档,或者使用专业的软件(如Mastercam、SolidCAM等)进行自动化编程。
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数铣简单图案编程代码

数控铣床是一种用于加工金属等材料的机床,可以通过编写简单的图案编程代码来实现不同形状的零件加工。以下是一个简单的数控铣床图案编程代码示例: ``` G90 ; 设置绝对坐标模式 G54 ; 设置工件坐标系 S1000 ; 设置主轴转速为1000转/分钟 M3 ; 启动主轴正转 G1 X50 Y50 ; 将刀具移动到坐标(50, 50) G1 Z-10 ; 将刀具下降到Z轴-10位置 G2 X100 Y50 I25 J0 ; 以(100, 50)为终点,以(75, 50)为圆心进行顺时针圆弧插补 G1 Z-20 ; 将刀具下降到Z轴-20位置 G1 X100 Y100 ; 将刀具移动到坐标(100, 100) G1 Z-30 ; 将刀具下降到Z轴-30位置 G2 X50 Y100 I0 J-25 ; 以(50, 100)为终点,以(50, 75)为圆心进行顺时针圆弧插补 G1 Z-40 ; 将刀具下降到Z轴-40位置 G1 X50 Y50 ; 将刀具移动到坐标(50, 50) G1 Z-50 ; 将刀具下降到Z轴-50位置 M5 ; 停止主轴 ``` 上述代码实现了一个简单的矩形图案,通过G代码中的G1和G2指令控制刀具在不同坐标之间移动,并使用I、J参数指定圆弧的圆心坐标。具体的图案形状可以根据实际需求进行调整。

数铣简单笑脸图案编程代码,

当涉及到数控铣床编程时,可以使用G代码来实现简单笑脸图案。以下是一个示例代码: ``` G90 ; 设置绝对坐标模式 G54 ; 选择工件坐标系 G0 X0 Y0 ; 将刀具移动到起始位置 ; 绘制笑脸的圆形 G1 X0 Y0 F100 ; 线性插补到圆心 G2 X0 Y-10 I10 J0 ; 顺时针圆弧插补,半径为10,起点为圆心,终点为圆心+10在Y轴的位置 G2 X0 Y0 I-10 J0 ; 顺时针圆弧插补,半径为10,起点为圆心+10在Y轴的位置,终点为圆心 ; 绘制笑脸的眼睛 G1 X-3 Y3 ; 移动到左眼位置 G2 X-3 Y5 I2 J0 ; 顺时针圆弧插补,半径为2,起点为左眼位置,终点为左眼位置+2在Y轴的位置 G2 X-3 Y3 I-2 J0 ; 顺时针圆弧插补,半径为2,起点为左眼位置+2在Y轴的位置,终点为左眼位置 G1 X3 Y3 ; 移动到右眼位置 G2 X3 Y5 I2 J0 ; 顺时针圆弧插补,半径为2,起点为右眼位置,终点为右眼位置+2在Y轴的位置 G2 X3 Y3 I-2 J0 ; 顺时针圆弧插补,半径为2,起点为右眼位置+2在Y轴的位置,终点为右眼位置 ; 绘制笑脸的嘴巴 G1 X-5 Y-5 ; 移动到嘴巴起始位置 G3 X5 Y-5 I5 J0 ; 逆时针圆弧插补,半径为5,起点为嘴巴起始位置,终点为嘴巴起始位置+5在Y轴的位置 G0 X0 Y0 ; 回到原点 M30 ; 程序结束 ``` 这段代码使用了G代码中的G1(线性插补)、G2(顺时针圆弧插补)和G3(逆时针圆弧插补)指令来控制刀具的移动。通过设置不同的坐标和半径参数,可以绘制出笑脸的形状。

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【使用教程】 一、环境配置 1、建议下载anaconda和pycharm 在anaconda中配置好环境,然后直接导入到pycharm中,在pycharm中运行项目 anaconda和pycharm安装及环境配置参考网上博客,有很多博主介绍 2、在anacodna中安装requirements.txt中的软件包 命令为:pip install -r requirements.txt 或者改成清华源后再执行以上命令,这样安装要快一些 软件包都安装成功后才算成功 3、安装好软件包后,把anaconda中对应的python导入到pycharm中即可(不难,参考网上博客) 二、环境配置好后,开始训练(也可以训练自己数据集) 1、数据集准备 需要准备yolo格式的目标检测数据集,如果不清楚yolo数据集格式,或者有其他数据训练需求,请看博主yolo格式各种数据集集合链接:https://blog.csdn.net/DeepLearning_/article/details/127276492 里面涵盖了上百种yolo数据集,且在不断更新,基本都是实际项目使用。来自于网上收集、实际场景采集制作等,自己使用labelimg标注工具标注的。数据集质量绝对有保证! 本项目所使用的数据集,见csdn该资源下载页面中的介绍栏,里面有对应的下载链接,下载后可直接使用。 2、数据准备好,开始修改配置文件 参考代码中data文件夹下的banana_ripe.yaml,可以自己新建一个不同名称的yaml文件 train:训练集的图片路径 val:验证集的图片路径 names: 0: very-ripe 类别1 1: immature 类别2 2: mid-ripe 类别3 格式按照banana_ripe.yaml照葫芦画瓢就行,不需要过多参考网上的 3、修改train_dual.py中的配置参数,开始训练模型 方式一: 修改点: a.--weights参数,填入'yolov9-s.pt',博主训练的是yolov9-s,根据自己需求可自定义 b.--cfg参数,填入 models/detect/yolov9-c.yaml c.--data参数,填入data/banana_ripe.yaml,可自定义自己的yaml路径 d.--hyp参数,填入hyp.scratch-high.yaml e.--epochs参数,填入100或者200都行,根据自己的数据集可改 f.--batch-size参数,根据自己的电脑性能(显存大小)自定义修改 g.--device参数,一张显卡的话,就填0。没显卡,使用cpu训练,就填cpu h.--close-mosaic参数,填入15 以上修改好,直接pycharm中运行train_dual.py开始训练 方式二: 命令行方式,在pycharm中的终端窗口输入如下命令,可根据自己情况修改参数 官方示例:python train_dual.py --workers 8 --device 0 --batch 16 --data data/coco.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 训练完会在runs/train文件下生成对应的训练文件及模型,后续测试可以拿来用。 三、测试 1、训练完,测试 修改detect_dual.py中的参数 --weights,改成上面训练得到的best.pt对应的路径 --source,需要测试的数据图片存放的位置,代码中的test_imgs --conf-thres,置信度阈值,自定义修改 --iou-thres,iou阈值,自定义修改 其他默认即可 pycharm中运行detect_dual.py 在runs/detect文件夹下存放检测结果图片或者视频 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用!有问题请及时沟通交流。 2、适用人群:计算机相关专业(如计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网、自动化、电子信息等)在校学生、专业老师或者企业员工下载使用。

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