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
- Computer Vision บน Edge Device และสภาพแวดล้อมทรัพยากรจำกัด: ความท้าทายและโอกาสสำหรับไทย
- Simplico — โซลูชัน AI Automation และระบบซอฟต์แวร์เฉพาะทางสำหรับธุรกิจไทย
- AI สำหรับ Predictive Maintenance — จากเซนเซอร์สู่โมเดลพยากรณ์
- ผู้ช่วย AI สำหรับนักบัญชี — ทำอะไรได้ และทำอะไรยังไม่ได้
- ทำไมธุรกิจ SME ถึงจ่ายค่า Custom ERP แพงเกินจริง — และวิธีป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นอีก
- ทำไมเราถึงสร้าง SimpliShop — และแพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ธุรกิจไทยเติบโตได้อย่างไร
- Fine-Tuning vs Prompt Engineering แบบเข้าใจง่ายสำหรับผู้นำองค์กรไทย
- บทนำสู่ระบบชลประทานแบบแม่นยำ (Precision Irrigation)
- IoT Sensors ไม่ได้สำคัญที่สุด — “การเชื่อมข้อมูล” ต่างหากคือหัวใจของ Smart Farming
- พัฒนา Mobile Application ด้วย React / React Native
- AI Vertical Integration: เปลี่ยนธุรกิจไทยให้ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และขับเคลื่อนด้วยข้อมูล
- คู่มือองค์กรไทย: วิธีนำ AI มาใช้แบบเป็นขั้นตอน — ฉบับปี 2025
- ทำไม EV Fleet Management SaaS ที่มี AI Optimization คือ “หัวใจสำคัญ” ของธุรกิจยานยนต์ไฟฟ้าในไทย
- 7 Use Cases ของระบบ Machine Learning ที่กำลังเปลี่ยนอนาคตโรงงานและธุรกิจไทย
- การใช้ LSTM ในการพยากรณ์ระดับน้ำท่วม: ทางออกใหม่ของเมืองไทยเพื่อรับมือฝนตกหนักและน้ำรอระบาย
- ข้อเสนอระบบ SimpliMES Lite — โซลูชัน MES แบบเบาสำหรับโรงงานไทย
- ทำไมร้านค้าออนไลน์ที่ประสบความสำเร็จถึงเลือกใช้ SimpliShop: สร้าง เติบโต และชนะตลาดของคุณ
- Vertical Integration of AI: อนาคตใหม่ของธุรกิจยุคดิจิทัล
- ระบบ AI Prediction — เปลี่ยนการตัดสินใจของคุณให้ทรงพลังยิ่งกว่าเดิม
- ถ้า AI Bubble แตก จะเกิดอะไรขึ้น? (วิเคราะห์จริง ไม่อิงกระแส)













