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arduino控制多個步進馬達的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德寫的 Arduino程式教學(RFID模組篇) 和曹永忠,許智誠,蔡英德的 Arduino步進馬達控制都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Arduino如何控制步進馬達(stepper motor)的轉速 - 魚的方舟- 痞 ...也說明：最近在更深入研究如何控制步進馬達時，看了Arduino範例的stepper.c，了解其運作原理，但卻也意外地發現其網路上有人提到的bug。我們可以用NotePad打開stepper.c，找到:
這兩本書分別來自崧燁文化 和崧燁文化所出版 。
中原大學 機械工程學系 林明璋所指導 賴柏亨的 一種適用於小範圍平面運動之新型二維機構設計 （2021），提出arduino控制多個步進馬達關鍵因素是什麼，來自於二維機構、跑步機、偏心凸輪、平面運動。
而第二篇論文國立臺北科技大學 機械工程系機電整合碩士班 張合所指導 曾嘉偉的 管道缺陷視覺檢測分析 （2020），提出因為有 視覺檢測、管線檢測、缺陷特徵、非破壞檢測、影像匹配的重點而找出了 arduino控制多個步進馬達的解答。
最後網站摘要 - 修平科技大學則補充：進行本專題的實驗，藉由加入Arduino 的控制器可以使我們所檢測的數據更加 ... 我們加入了Arduino 控制的運用，用Arduino 來控制步進馬達，另一端則在螺.
Arduino程式教學(RFID模組篇)
為了解決arduino控制多個步進馬達 的問題，作者曹永忠,許碩芳,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書主要是給讀者熟悉Arduino的擴充元件-RFID無線射頻模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕御這些模組。 本書介紹市面上最完整、最受歡迎的RFID無線射頻模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而提升各位Maker的實力。
一種適用於小範圍平面運動之新型二維機構設計
為了解決arduino控制多個步進馬達 的問題，作者賴柏亨 這樣論述：
本文主要目標為設計一個二維運動機構可應用於跑步機的人臉追蹤，在傳統二維運動的機構大多採用X-Y平台或五連桿的方式，在X-Y平台方面，則會採皮帶或螺桿的形式來傳動，但是這兩種設計往往需要較大的空間，且無法同時滿足精度及速度的要求；而五連桿的設計中，因耦點軌跡為高階曲線，軌跡設計不易；本文目的是設計一種機械結構簡單且緊湊的二維機構。 本文所提出的二維機構是以偏心凸輪為基礎，此機構可用於小範圍的平面運動，該機構的結構簡單且緊湊，本文利用Solidworks來輔助模擬其運動，此外，亦利用3D列印來製作，在驗證平台中以電位計做為位移的量測，來進行軌跡效能量化的比較，來評估機構作動的精確性；該機構
移動軌跡為簡諧曲線，故便於運動軌跡的規劃，此外，本文亦推導其動力方程式來輔助驅動馬達的選取，之後若與二維感測器結合，更可應用於平面的追蹤控制。
Arduino步進馬達控制
為了解決arduino控制多個步進馬達 的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：
本書針對目前學習上的盲點，希望透過現有產品的產品解析，透過產品簡單的拆解，以逆向工程的手法，將目前已有產品拆解之後，將核心控制系統之軟硬體，透過簡單易學的Arduino單晶片與C語言，重新設計出原有產品之核心控制系統，進而改進、加強、升級其控制方法。如此一來，因為學子們已經對原有產品有深入了解，在進行『重製核心控制系統』過程之中，可以很有把握的了解自己正在進行什麼，而非針對許多邏輯化的需求進行開發。 本書以市面常見的步進馬達為主要開發標的，我們身邊不乏許多的東西，只要能動的產品，都需要馬達來當作動力來源。以『步進馬達控制』為實驗主體，透過小型步進馬達控制到使用驅動模組來使用步進
馬達，來進行本書的內容，相信整個研發過程會更加了解。
管道缺陷視覺檢測分析
為了解決arduino控制多個步進馬達 的問題，作者曾嘉偉 這樣論述：
本研究目標為開發一套自適應式即時視覺檢測分析系統，建立可在8吋管線中移動行走之載體，並於載體上安裝驅動、定位、檢測三個系統。載體機構以輪式機器人，能穩定在管線內移動，驅動系統載體部分由搭配L298N馬達驅動器、直流減速馬達、伺服馬達以及Arduino Uno板做驅動。檢測系統為攝影機搭配電腦以Labview為輔進行視覺檢測，閉路電視為使用SJ5000運動攝影機以及LED強力光源，藉由LED光線反射明亮度來顯示缺陷位置，並將缺陷位置影像即時回傳至電腦，經由NI Vision Assistant處理特徵提取、基於邊緣檢測、二值化、形態學等過程逐步進行影像處理，用來實現對管線缺陷的辨認與分類，依據
常見管線缺陷種類的大小與區域分散情況，擷取管線缺陷的特徵向量視覺檢測系統。實驗檢測項目主要為孔洞、裂縫、以及沉積物，系統經由多次驗證可有效找出管線中上述各項缺陷，並可檢測出其直徑及深度等相關資訊，檢測時誤差值最小可達0.75%並可檢測出其缺陷類型及管線位置等相關資訊。此次實驗最大的突破創新在於即時對管線內部情況做出即時的應變措施，不用再經由提取記憶體後製處理影像。