掌握NX软件二次开发:UF-CURVE_create_precise_outline_curves函数应用

需积分: 1 0 下载量 127 浏览量 更新于2024-10-13 收藏 4KB ZIP 举报
资源摘要信息:"NX二次开发UF-CURVE-create-precise-outline-curves函数介绍" 在现代工业设计和制造领域,NX软件作为一款先进的集成解决方案,被广泛用于产品设计、工程和制造。为了进一步提升NX软件的使用效率和灵活性,Siemens提供了一套二次开发工具包Ufun,它包含丰富的API函数,使得用户可以根据自己的需要定制和扩展NX的功能。 1. **NX二次开发介绍** NX二次开发是指在NX软件的基础上,通过开发新的功能、自动化操作或优化现有流程来满足特定业务需求的过程。利用二次开发,可以进一步提高设计效率,减少重复劳动,提升创新和定制化设计能力。 2. **UF-CURVE-create-precise-outline-curves函数功能** UF-CURVE-create-precise-outline-curves函数是Ufun API中的一部分,专门用于创建精确的轮廓曲线。在机械设计、模具设计以及逆向工程等领域,精确的轮廓曲线对产品的精准度和质量控制至关重要。 3. **Ufun API的特点** Ufun API具有以下特点: - **丰富性**:API覆盖了NX软件的多个方面,包括建模、装配、制图、编程、仿真等,可以应用于各种工程场景。 - **易用性**:Ufun API的语法设计简单易懂,即使是没有深厚编程基础的用户也可以快速上手。 - **定制化和自动化**:用户可以利用Ufun API编写脚本,自动化执行重复性的设计任务,也可以开发出满足特定业务需求的功能。 - **扩展性**:API允许用户扩展NX软件的功能,实现更高效的工作流程。 4. **二次开发的应用场景** - **机械设计**:在机械设计中,可以自动化执行参数化建模,快速生成设计变体,缩短产品开发周期。 - **模具设计**:通过自动化工具可以优化模具设计流程,提高模具设计的精确度和效率。 - **逆向工程**:利用API函数可以更快速地实现从3D扫描数据到准确CAD模型的转换。 - **CAE分析**:通过二次开发,可以实现仿真流程的自动化,确保仿真结果的准确性和可靠性。 5. **学习和使用Ufun API的资源** 用户可以通过提供的中英文帮助文档快速了解和使用Ufun API的功能。资源中的示例和模板可以作为学习的起点,帮助用户理解和掌握API的使用方法,并能够快速开发出符合自己需求的功能。 6. **关于提供的文件** 压缩包子文件包含了两个主要文件: - **NX二次开发UF_CURVE_create_precise_outline_curves函数介绍.html**:这可能是HTML格式的在线帮助文档,其中包含了函数的详细介绍、使用方法、示例代码以及可能的常见问题解答。 - **readme.txt**:一个文本文件,通常包含关于软件包的基本介绍、安装指南、版权信息和使用须知等。用户可以通过这个文件获得快速的入门指南,并确认如何正确安装和使用二次开发工具。 总之,NX二次开发和Ufun API为用户提供了巨大的灵活性和扩展性,极大地增强了NX软件在自动化和定制化方面的应用能力。无论是技术专业人士还是希望提高工作效率的普通用户,都可以通过学习和应用这些工具包中的函数来优化自己的工作流程,实现更加精确和高效的设计解决方案。

#精准延迟包: from ctypes import windll import cv2 ##检测模式 import numpy as np #为睡眠做准备 TimeBeginPeriod = windll.winmm.timeBeginPeriod HPSleep = windll.kernel32.Sleep TimeEndPeriod = windll.winmm.timeEndPeriod #精准延迟 def Precise_delay(num): # ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ TimeBeginPeriod(1) HPSleep(int(num)) # 减少报错 TimeEndPeriod(1) #截图模式 def Screenshot_Mode(ps_mode , pos_x,pos_y,mcx,mcy): if ps_mode == 0: from mss import mss Screenshot_value = mss() #目标检测范围 window_size_mss = (pos_x- mcx , pos_y - mcy , pos_x + mcx , pos_y + mcy) # monitor = 960-320,540-320,960+320,540+320 window_size = { "left":pos_x- mcx, "top":pos_y - mcy, "width":pos_x + mcx, "height":pos_y + mcy, } #目标检测中心点 core_x = int((window_size_mss[2]-window_size_mss[0])/2) core_y = int((window_size_mss[3]-window_size_mss[1])/2) elif ps_mode == 1: print("使用DXGI截图") from d3dshot import create # pip install d3dshot -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Screenshot_value = create("numpy",frame_buffer_size = 100) #目标检测范围 window_size = (pos_x- mcx , pos_y - mcy , pos_x + mcx , pos_y + mcy) #目标检测中心点 core_x = int((window_size[2]-window_size[0])/2) core_y = int((window_size[3]-window_size[1])/2) return window_size,core_x,core_y,Screenshot_value #检测模式 def Detection_mode(test_mode,Screenshot_value,window_size): if test_mode == 0: img = Screenshot_value.grab(window_size) img = np.array(img) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGRA2BGR)#原版 elif test_mode == 1: img = Screenshot_value.screenshot(region=window_size) #使用opencv删除一个通道 img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) return img window_size,core_x,core_y,Screenshot_value = Screenshot_Mode(0, 960, 540, 150, 150) print(window_size,core_x,core_y,Screenshot_value) img = Detection_mode(0, Screenshot_value, window_size) print(img) 这个代码实现了什么功能

2023-07-16 上传