วิธีใช้ PyMeasure เพื่อควบคุมเครื่องมือวัดและทดลองในห้องแล็บโดยอัตโนมัติ
ในห้องทดลองยุคใหม่ ความแม่นยำ ความเร็ว และการทำงานอัตโนมัติเป็นสิ่งสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นการทำ I‑V sweep การวัดอุณหภูมิ หรือการทดสอบออปติก PyMeasure คือไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สที่ช่วยให้คุณควบคุมเครื่องมือวิทยาศาสตร์ได้ด้วยโค้ดที่เข้าใจง่าย
บทความนี้จะพาคุณเริ่มต้นใช้งาน PyMeasure ตั้งแต่ติดตั้งจนถึงรันการทดลองจริง
🧪 PyMeasure คืออะไร?
PyMeasure เป็นไลบรารี Python ที่ช่วยให้คุณควบคุมอุปกรณ์วิทยาศาสตร์อย่างง่ายดาย รองรับการเชื่อมต่อผ่าน USB, GPIB, Serial และมีฟีเจอร์เด่น เช่น:
- สร้างขั้นตอนทดลองแบบอัตโนมัติ
- บันทึกผลการวัดและกราฟแบบเรียลไทม์
- มี GUI สำหรับควบคุมการทดลอง
- รองรับอุปกรณ์จากหลากหลายแบรนด์ เช่น Keithley, Tektronix, Keysight
⚙️ ขั้นตอนที่ 1: การติดตั้ง
คุณสามารถติดตั้ง PyMeasure ด้วยคำสั่งต่อไปนี้:
# ติดตั้งผ่าน conda (แนะนำ)
conda install -c conda-forge pymeasure
# หรือใช้ pip
pip install pymeasure
หากใช้อุปกรณ์ผ่าน USB หรือ GPIB ควรติดตั้ง NI-VISA หรือใช้ pyvisa-py แทน
🔌 ขั้นตอนที่ 2: เชื่อมต่อกับอุปกรณ์
ตัวอย่างต่อไปนี้คือการเชื่อมต่อกับ Keithley 2400:
from pymeasure.instruments.keithley import Keithley2400
smu = Keithley2400("GPIB::24") # หรือ USB::... แล้วแต่พอร์ต
smu.apply_current(0.001, compliance_voltage=10)
print(f"Measured voltage: {smu.voltage} V")
คุณสามารถควบคุมอุปกรณ์เหมือนการเรียกใช้คลาสใน Python ปกติ
📈 ขั้นตอนที่ 3: สร้างสคริปต์วัดอัตโนมัติ
มาทำ I‑V sweep แบบง่าย:
import numpy as np
currents = np.linspace(-1e-3, 1e-3, 50)
voltages = []
for i in currents:
smu.source_current = i
voltages.append(smu.voltage)
print(f"I: {i:.6f} A, V: {voltages[-1]:.6f} V")
ข้อมูลสามารถบันทึกลง CSV ได้ง่ายเพื่อใช้วิเคราะห์ต่อ
🧪 ขั้นตอนที่ 4: สร้าง Procedure สำหรับการทดลองเต็มรูปแบบ
from pymeasure.experiment import Procedure, IntegerParameter, FloatParameter
class IVSweepProcedure(Procedure):
start = FloatParameter("กระแสเริ่มต้น", units="A", default=-1e-3)
stop = FloatParameter("กระแสสิ้นสุด", units="A", default=1e-3)
steps = IntegerParameter("จำนวนขั้น", default=50)
def startup(self):
self.instrument = Keithley2400("GPIB::24")
def execute(self):
for i in np.linspace(self.start, self.stop, self.steps):
self.instrument.source_current = i
voltage = self.instrument.voltage
self.emit('results', {'current': i, 'voltage': voltage})
คุณสามารถเรียกใช้งานผ่าน CLI หรือ GUI ก็ได้
🖥️ ขั้นตอนที่ 5: เพิ่ม GUI (ถ้าต้องการ)
from pymeasure.display.windows import ManagedWindow
class IVApp(ManagedWindow):
def __init__(self):
super().__init__(
procedure_class=IVSweepProcedure,
inputs=["start", "stop", "steps"],
displays=["current", "voltage"],
x_axis="current", y_axis="voltage"
)
self.setWindowTitle("การวัด I-V")
if __name__ == "__main__":
app = IVApp()
app.show()
🔌 อุปกรณ์ที่รองรับ
- Keithley
- Tektronix
- Keysight
- Thorlabs
- และอื่น ๆ อีกมากมาย
คุณสามารถสร้างไดรเวอร์ใหม่ของตัวเองได้ด้วยการสืบทอดจากคลาส Instrument
🧰 ตัวอย่างการใช้งาน
- ตรวจสอบคุณสมบัติทางไฟฟ้าของชิป
- ทดสอบแผ่นพลังงานแสงอาทิตย์
- ทดสอบความเสถียรของวงจร
- การทดลองทางฟิสิกส์/เคมีที่ต้องการการควบคุมแบบละเอียด
✅ สรุป
PyMeasure ช่วยให้ห้องแล็บของคุณทำงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ควบคุมอุปกรณ์ได้ด้วยโค้ดที่อ่านง่าย และพร้อมสำหรับการสร้าง GUI หรือการวิเคราะห์ข้อมูลในระดับมืออาชีพ
Get in Touch with us
Related Posts
- การพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย AI — สร้างเพื่อธุรกิจ ไม่ใช่แค่เขียนโค้ด
- Agentic Commerce: อนาคตของระบบการสั่งซื้ออัตโนมัติ (คู่มือฉบับสมบูรณ์ ปี 2026)
- วิธีสร้าง Automated Decision Logic ใน SOC ยุคใหม่ (ด้วย Shuffle + SOC Integrator)
- ทำไมเราจึงออกแบบ SOC Integrator แทนการเชื่อมต่อเครื่องมือแบบตรง ๆ (Tool-to-Tool)
- การพัฒนาระบบสถานีชาร์จ EV ด้วย OCPP 1.6 คู่มือสาธิตการใช้งานจริง: Dashboard, API และสถานีชาร์จ EV
- การเปลี่ยนแปลงทักษะของนักพัฒนาซอฟต์แวร์ (2026)
- Retro Tech Revival: จากความคลาสสิกสู่ไอเดียผลิตภัณฑ์ที่สร้างได้จริง
- OffGridOps — ระบบงานภาคสนามแบบออฟไลน์ สำหรับโลกการทำงานจริง
- SmartFarm Lite — แอปบันทึกฟาร์มแบบออฟไลน์ ใช้งานง่าย อยู่ในกระเป๋าคุณ
- การประเมินทิศทางราคาช่วงสั้นด้วย Heuristics และ News Sentiment (Python)
- Rust vs Python: เลือกภาษาให้เหมาะกับระบบในยุค AI และระบบขนาดใหญ่
- ซอฟต์แวร์ช่วยเกษตรกรจันทบุรีฟื้นอำนาจการกำหนดราคาผลไม้อย่างไร
- AI ช่วยค้นหาโอกาสทางการเงินได้อย่างไร
- วิธีใช้งานโมเดล ONNX ใน React Native และ Mobile App Framework อื่น ๆ
- อัลกอริทึมตรวจจับโรคใบพืชทำงานอย่างไร: จากกล้องสู่การตัดสินใจ
- Smart Farming Lite: เกษตรดิจิทัลที่ใช้งานได้จริงโดยไม่ต้องพึ่งพาเซนเซอร์
- ทำไม MES แบบสั่งพัฒนาจึงตอบโจทย์โรงงานไทยมากกว่า MES สำเร็จรูป
- เมื่อ AI เข้ามาแทนที่การค้นหา: นักเขียนและผู้เชี่ยวชาญจะอยู่รอดอย่างไร
- วิธีคาดการณ์ราคาโลหะสำหรับธุรกิจรีไซเคิล
- Smart Farming ทุเรียนแบบต้นทุนต่ำ (ประเทศไทย)













