Python+GDAL在IEC中实现遥感图像高级码垛功能

本文档主要介绍了在IEC编程环境下，利用Python、GDAL库以及遥感图像进行高级码垛（PalletizingAdvanced）的实例。首先，作者强调了在使用高级码垛功能前应联系科控工业自动化设备（上海）有限公司的KeMotion技术部获取相关功能包。码垛过程涉及两个关键步骤： 1. **码垛向导模板**：文档提供了一个预先编写的RC程序模板，名为"PalletizingAdvancedTemplate"，用户需要将其中的"PalletizingAdvanced_template.tt"文件复制到CF卡上特定的appldisk\application\control\teachcontrol文件夹下，并重启机器人才能应用。这个模板提供了基础的码垛指导，适合在KeMotion的控制环境中使用。 2. **IEC功能块**：在IEC编程层面，涉及到的是Palleting功能块的导入和调用。用户需在新建工程的project中导入该功能块，通过Import选项来添加所需的功能模块。特别地，要调用FBPalletCtrl函数块，并且需要链接RcPack.lib和PALLETIZINGADVANCED.exp文件，这两个文件通常存储在压缩包的IEC_expFile文件夹中。通过这些步骤，用户能够在IEC环境中整合Python的GDAL库处理遥感图像数据，实现对图像的处理和码垛任务的自动化。 整个过程中，涉及到的技术栈包括Python语言（用于图像处理），GDAL库（用于遥感数据操作），以及KeMotion提供的自动化控制平台，其背后的编程逻辑和功能模块的配置对于理解和实现高效的遥感图像码垛至关重要。文档还提到了KeMotion应用及编程手册，包括KeTop界面介绍、配置管理、变量管理、项目管理和程序管理等内容，这些都是理解如何在实际工业环境中有效运用这些技术的基础。同时，文档也详细列举了运动指令组（如PTP和Lin）及其参数配置，这对于编写精确的机器人运动路径至码垛位置也是不可或缺的部分。 总结来说，本文档是一份实用的指南，适用于希望通过Python、GDAL和KeMotion平台进行遥感图像码垛的工程师或技术人员，它涵盖了从软件环境设置到具体编程实践的各个环节。