さまざまなプログラミング言語を使用した機器自動化パイプラインのパフォーマンス比較

この記事では、さまざまなプログラミング言語を使用して、完全に自動化された社内で開発された2D超音波コンピューター断層撮影システムのパフォーマンス分析を紹介します。このシステムは、LabView、Matlab、C、Pythonの4つのプログラミング言語で完全に自動化されています。センサー、インターフェイス、リアルタイム制御、同期データ収集、同時生データの処理と分析のコードが含まれます。パフォーマンスの発射、8つのパフォーマンスインデックス、ランタイムパフォーマンスが分析に使用されます。Cが最小の処理能力を利用し、同じタスクを実行するためにI/Oプロセスが少ないことがわかりました。ランタイム分析（データ収集とリアルタイムコントロール）では、LabView（365.69 s）がMATLAB（623.83 s）、Python（1505.54秒）、およびC（1252.03秒）と比較して、データ処理なしで実験を完了しました。ただし、データ処理の実験では、MATLAB（640.33秒）がLabView（731.91 s）、Python（1520.01 s）、C（1930.15 s）と比較して最適に機能しました。Pythonは、より速いインターフェースとRAMの使用を確立する際に優れたパフォーマンスを発揮しました。この調査では、利用可能なリソースを最適化するための機器自動化関連の側面に最適なプログラミング言語を選択する方法を提供します。

The article presents a performance analysis of fully automated, in-house developed 2D ultrasound computerized tomography systems using different programming languages. The system is fully automated in four programming languages: LabVIEW, MATLAB, C and Python. It includes codes for sensors, instruments interfacing, real-time control, synchronized data acquisition, simultaneous raw data processing and analysis. Launch performance, eight performance indices and runtime performance are used for the analysis. It is found that C utilizes the least processing power and executes fewer I/O processes to perform the same task. In runtime analysis (data acquisition and real-time control), LabVIEW (365.69 s) performed best in comparison to MATLAB (623.83 s), Python (1505.54 s), and C (1252.03 s) to complete the experiment without data processing. However, in the experiment with data processing, MATLAB (640.33 s) performed best in comparison to LabVIEW (731.91 s), Python (1520.01 s) and C (1930.15 s). Python performed better in establishing faster interfacing and RAM usage. The study provides a methodology to select optimal programming languages for instrument automation-related aspects to optimize the available resources.