Marlin固件中SD卡/USB打印时温度数据通信中断问题分析
问题现象
在使用Marlin 2.1.2.5及bugfix-2.1.x版本固件时,部分用户反馈通过SD卡或USB存储设备启动打印时出现异常情况。具体表现为:当打印任务开始时,主板与TFT触摸屏之间的温度数据传输中断,导致TFT界面无法实时更新温度值和风扇转速数据。值得注意的是,通过Ultimaker Cura等上位机软件直接通过USB B端口连接打印机时,打印功能可以正常工作,因为此时通信直接与主板建立,绕过了TFT屏幕。
问题根源分析
经过技术分析,该问题可能与以下两个关键代码逻辑有关:
-
温度自动报告机制:在AUTO_REPORT_TEMPERATURES功能启用时,固件中存在一个条件判断逻辑,当wait_for_heatup标志为true时会阻止温度数据的自动上报。这导致在加热等待阶段TFT屏幕无法获取温度更新。
-
G代码行号校验机制:在串行通信处理中,固件对接收到的G代码行号进行严格校验。当检测到行号不连续时(gcode_N != serial.last_N + 1),会触发错误处理流程。特别是当行号落在[last_N-1, last_N]范围内时,固件会直接跳过该行处理,这可能导致主板与TFT之间的关键通信数据被错误过滤。
解决方案
针对上述问题,可以采取以下解决方案:
-
修改温度报告逻辑:在Marlin固件的Temperature.cpp文件中,注释掉阻止温度上报的条件判断语句,确保在加热等待阶段也能持续发送温度数据。
-
调整行号校验策略:在串行通信处理代码中,放宽对G代码行号的校验条件,特别是对于行号落在特定范围内的数据包不再直接跳过,而是进行适当处理。
历史背景
该问题并非首次出现,早在三年前就有用户报告过类似现象。当时的问题表现为打印功能只能在Marlin模式下正常工作,与当前情况高度相似。这表明该问题可能涉及Marlin固件与特定硬件控制器之间的底层通信协议兼容性问题。
技术建议
对于遇到此类问题的用户,建议:
- 首先确认使用的是最新版本的bugfix-2.1.x分支代码
- 如果问题仍然存在,可以尝试上述代码修改方案
- 在修改代码前做好备份,并理解修改可能带来的影响
- 对于不熟悉固件开发的用户,建议等待官方发布修复版本
该问题的本质是固件与外围设备通信协议中的容错机制过于严格,导致在特定工作模式下正常通信被意外阻断。通过适当调整通信处理策略,可以在保证系统稳定性的同时解决该问题。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C030
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00