程序代碼篇---多循環串口程序切換

上位機版（Python）

要實現根據串口接收結果高效切換四個 while 循環函數，我們可以采用狀態機模式，配合非阻塞串口讀取來設計程序結構。這種方式可以實現快速切換，避免不必要的資源消耗。

下面是一個高效的實現方案，使用狀態變量控制當前執行的循環，并通過非阻塞方式檢查串口數據：

import serial
import time
import threading
from enum import Enum# 定義狀態枚舉，清晰表示四個不同狀態
class State(Enum):STATE_1 = 1STATE_2 = 2STATE_3 = 3STATE_4 = 4class SerialStateMachine:def __init__(self, port='COM3', baudrate=9600, timeout=0.1):# 初始化串口self.ser = serial.Serial(port, baudrate, timeout=timeout)self.current_state = State.STATE_1  # 默認初始狀態self.running = True  # 程序運行標志self.lock = threading.Lock()  # 線程鎖，確保狀態切換安全# 啟動串口監聽線程self.serial_thread = threading.Thread(target=self._serial_listener, daemon=True)self.serial_thread.start()def _serial_listener(self):"""串口監聽線程，非阻塞讀取指令"""while self.running:if self.ser.in_waiting > 0:# 讀取并處理串口數據command = self.ser.readline().decode().strip()self._process_command(command)time.sleep(0.01)  # 短暫休眠，降低CPU占用def _process_command(self, command):"""處理接收到的命令，切換狀態"""command_map = {'1': State.STATE_1,'2': State.STATE_2,'3': State.STATE_3,'4': State.STATE_4,'exit': None  # 退出程序}new_state = command_map.get(command)if new_state is None and command == 'exit':self.running = Falseprint("收到退出指令，程序將終止")elif new_state:with self.lock:self.current_state = new_stateprint(f"切換到狀態: {new_state}")def state_1_loop(self):"""第一個循環函數"""start_time = time.time()while True:# 檢查是否需要切換狀態with self.lock:if self.current_state != State.STATE_1:return# 狀態1的業務邏輯elapsed = time.time() - start_timeprint(f"狀態1運行中 - {elapsed:.2f}秒", end='\r')# 控制循環頻率，避免CPU占用過高time.sleep(0.1)def state_2_loop(self):"""第二個循環函數"""start_time = time.time()while True:with self.lock:if self.current_state != State.STATE_2:return# 狀態2的業務邏輯elapsed = time.time() - start_timeprint(f"狀態2運行中 - {elapsed:.2f}秒", end='\r')time.sleep(0.1)def state_3_loop(self):"""第三個循環函數"""start_time = time.time()while True:with self.lock:if self.current_state != State.STATE_3:return# 狀態3的業務邏輯elapsed = time.time() - start_timeprint(f"狀態3運行中 - {elapsed:.2f}秒", end='\r')time.sleep(0.1)def state_4_loop(self):"""第四個循環函數"""start_time = time.time()while True:with self.lock:if self.current_state != State.STATE_4:return# 狀態4的業務邏輯elapsed = time.time() - start_timeprint(f"狀態4運行中 - {elapsed:.2f}秒", end='\r')time.sleep(0.1)def run(self):"""主運行函數，根據當前狀態執行相應循環"""state_mapping = {State.STATE_1: self.state_1_loop,State.STATE_2: self.state_2_loop,State.STATE_3: self.state_3_loop,State.STATE_4: self.state_4_loop}print("程序啟動，等待串口指令...")print("發送 1-4 切換狀態，發送 exit 退出程序")while self.running:# 獲取當前狀態對應的函數并執行current_func = state_mapping.get(self.current_state)if current_func:current_func()time.sleep(0.05)# 清理資源self.ser.close()print("\n程序已退出")if __name__ == "__main__":try:# 根據實際情況修改串口參數machine = SerialStateMachine(port='COM3', baudrate=9600)machine.run()except serial.SerialException as e:print(f"串口錯誤: {e}")except KeyboardInterrupt:print("\n用戶中斷程序")

這個程序結構的高效性體現在以下幾個方面：

獨立串口監聽線程：使用單獨的線程處理串口數據接收，避免阻塞主循環，確保指令能被及時處理。
狀態機設計：通過枚舉類型明確定義四個狀態，使狀態切換邏輯清晰，易于維護和擴展。
非阻塞檢查：每個循環函數內部定期檢查狀態是否變化，一旦收到切換指令能立即退出當前循環，切換到新狀態。
線程安全：使用線程鎖保證狀態變量的線程安全訪問，避免多線程操作導致的狀態不一致。
資源控制：每個循環都有適當的休眠時間，避免 CPU 占用過高。

使用時，只需通過串口發送 "1"、"2"、"3"、"4" 即可切換到相應的循環，發送 "exit" 則退出程序。你可以根據實際需求，在四個狀態循環函數中實現具體的業務邏輯。

Openmv版（MincroPython）

在 OpenMV 上提升代碼邏輯的運行反應速度，需要結合其硬件特性（基于 MicroPython，資源有限，主打機器視覺）和應用場景（狀態切換、串口通信、實時處理）進行針對性優化。以下是具體的優化方向和實現方法：

一、代碼結構優化：減少冗余與阻塞

OpenMV 的 CPU 性能有限（如 H7 型號為 480MHz，但 MicroPython 解釋執行效率低于原生 C），需避免冗余計算和長時間阻塞。

1.?簡化狀態切換邏輯，減少檢查開銷

原狀態機中若使用threading.Lock等線程同步機制，會引入額外開銷。OpenMV 的線程支持較弱（無真正多線程，僅為分時調度），可改用輕量狀態變量 + 非阻塞檢查。
示例：用全局變量直接存儲狀態（無需鎖），在循環中快速檢查狀態是否變化（避免復雜的上下文切換）。

import time
from pyb import UART# 狀態定義（用整數代替Enum，減少屬性查找開銷）
STATE_1 = 1
STATE_2 = 2
STATE_3 = 3
STATE_4 = 4
current_state = STATE_1# 串口初始化（非阻塞模式）
uart = UART(3, 115200)  # 根據實際引腳配置
uart.init(115200, timeout_char=10)  # 縮短超時時間，快速返回def check_serial():"""非阻塞讀取串口指令，直接修改全局狀態"""global current_stateif uart.any():  # 檢查是否有數據（比in_waiting更高效）cmd = uart.readline().strip().decode()if cmd == '1':current_state = STATE_1elif cmd == '2':current_state = STATE_2# ... 其他狀態def state_1():while current_state == STATE_1:# 業務邏輯（避免復雜計算）check_serial()  # 循環內快速檢查串口time.sleep_ms(10)  # 短延遲，平衡響應速度與CPU占用# 主循環
while True:if current_state == STATE_1:state_1()elif current_state == STATE_2:state_2()# ... 其他狀態

2.?避免嵌套循環與深層調用

嵌套循環會增加棧開銷和條件判斷時間，盡量將邏輯扁平化。
減少函數調用層級：OpenMV 的函數調用開銷較高，核心邏輯可適當 “內聯”（避免頻繁調用小函數）。

二、硬件資源優化：利用 OpenMV 專屬特性

1.?優化串口通信效率

降低波特率：若無需高速通信，可將波特率從 115200 降至 9600（減少誤碼率和處理時間）。
固定指令格式：用單字節指令（如b'1'代替字符串'1'），避免復雜的字符串解析（decode()、strip()耗時）。

# 優化：直接處理字節，避免字符串轉換
def check_serial_fast():global current_stateif uart.any():cmd = uart.read(1)  # 讀取1字節指令if cmd == b'1':current_state = STATE_1elif cmd == b'2':current_state = STATE_2

使用中斷接收：OpenMV 的 UART 支持中斷（uart.irq()），可在數據到達時立即觸發處理，避免循環中輪詢的開銷。

def uart_irq_handler(uart):global current_statecmd = uart.read(1)if cmd == b'1':current_state = STATE_1# ...# 注冊中斷
uart.irq(handler=uart_irq_handler, trigger=UART.IRQ_RXNE)  # 接收非空時觸發

2.?控制循環延遲，平衡響應與性能

原代碼中time.sleep(0.1)（100ms）可能導致響應滯后，可縮短至time.sleep_ms(10)（10ms），但需避免過度縮短（導致 CPU 占用過高，反而卡頓）。
用pyb.millis()（毫秒級定時器）替代time.time()，減少時間獲取的開銷（time.time()返回浮點數，計算耗時）。

# 優化：用毫秒計時，減少計算開銷
def state_1():start_ms = pyb.millis()while current_state == STATE_1:elapsed = pyb.millis() - start_ms# ... 業務邏輯time.sleep_ms(10)  # 10ms延遲，響應更快

三、內存管理：減少 GC（垃圾回收）干擾

OpenMV 的內存較小（如 H7 為 32MB），頻繁的內存分配會觸發 GC，導致卡頓。

1.?預分配內存，避免動態創建對象

循環中避免頻繁創建列表、字符串等對象，提前定義并復用。

# 優化前：每次循環創建新字符串
while True:print(f"狀態1運行中: {elapsed}ms")  # f-string會動態創建字符串# 優化后：復用緩沖區
buf = bytearray(32)  # 預分配緩沖區
while True:# 用sprintf格式化到緩沖區（C風格，更快）buf[:] = b''  # 清空pyb.uart_write_str(uart, "狀態1: %dms\n" % elapsed)  # 避免字符串拼接

2.?禁用自動 GC，手動觸發

自動 GC 會在內存不足時突然執行，導致卡頓。可禁用自動 GC，在空閑時手動觸發。

import gcgc.disable()  # 禁用自動垃圾回收def state_1():while current_state == STATE_1:# ... 業務邏輯if pyb.millis() % 1000 == 0:  # 每1秒手動回收一次gc.collect()

四、固件與工具鏈優化

1.?使用最新固件

OpenMV 官方會持續優化固件（如提升 MicroPython 執行效率、修復硬件驅動 bug），最新固件通常比舊版本運行更快。

燒錄方法：通過 OpenMV IDE 的「Tools → Install Firmware」直接升級（確保型號匹配）。

2.?開啟代碼編譯優化

OpenMV IDE 支持將 Python 代碼編譯為字節碼（.mpy），執行速度比純腳本（.py）快 30% 以上。
操作：「Tools → Save as .mpy」將main.py編譯為main.mpy，放入 SD 卡（OpenMV 會優先執行.mpy）。

五、避免耗時操作阻塞主循環

1.?減少打印輸出

print()會通過 USB 串口傳輸數據，速度慢且阻塞執行。調試完成后應刪除冗余打印，或用條件編譯關閉。

DEBUG = False  # 發布時設為Falseif DEBUG:print("調試信息")  # 僅調試時輸出

2.?分離耗時任務（如圖像處理）

若涉及攝像頭圖像處理，盡量使用 OpenMV 內置的 C 實現函數（如img.find_blobs()），避免用純 Python 處理像素（速度極慢）。
將圖像處理與狀態切換分離：在單獨的短周期內處理圖像，結果存入全局變量，狀態循環僅讀取結果（不直接處理）。

總結：關鍵優化點

簡化狀態邏輯：用全局變量 + 輕量檢查替代線程和鎖。
優化串口：用中斷接收 + 字節指令，減少解析開銷。
控制延遲：縮短sleep時間至 10-50ms，平衡響應與性能。
內存管理：預分配對象 + 手動 GC，避免卡頓。
利用硬件特性：用內置函數（C 實現）、編譯.mpy文件。

通過以上方法，可顯著提升 OpenMV 代碼的響應速度，尤其適合需要快速切換狀態的串口控制場景。