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技术分享 News
如何学习PLC?掌握了这些要素,就能掌握PLC技术  怎么学plc可能是很多新手的困惑,不知道该怎么选择学哪个牌子的PLC。今天作为最近的一次经历,给大家一个新手的小方向,我们一起学习,一起努力。学习PLC的前提  热爱工作,经常换行的人,建议不要在工控工作。原因一是工控入门难,二是学习技能不熟练容易发生事故。  生活是一个学习的过程。活到老学到老,但还有三点要学。我们要坚持学习的心,不管多大,只要想学,总比不学好。对于plc,我们还是很渴望学习的。如果是做电气工程的,要学PLC。Plc编程需要程序员的一些逻辑思维,有时候年纪大了也跟不上,不过没关系。PLC比较实用,可以多做工作,多看。虽然跟不上,但能看的更多。俗话说,熟能生巧。只要学,就学不会。区别只是时间长短。年轻人可能接受新事物比较快,等你老了需要付出更多的时间。学习plc需要了解一些电路知识,因为PLC的梯形图完全可以从电路中翻译出来。一种编程方法是翻译法,从电路翻译过来。学习PLC可以从一个品牌开始,比如西门子200系列,因为200系列非常成熟,市场占有率高,学习资源多。  自学首先要掌握PLC的硬件结构,比如200系列PLC的结构特点,各个终端的功能,开关和模拟量怎么连接,200系列有哪些模块,各个模块的功能是什么。  如果掌握了硬件知识,就要学习编程软件,学习编程所需的全部指令,记住每个指令应用的功能,使用的场合,记...
发布时间: 2020 - 11 - 02
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你有没有在自学PLC的过程中迷失过自己?给同行的四点学习建议  可编程控制器(简称PLC)作为电气自动化控制领域中非常常见的控制元件,绝对是佼佼者。至于PLC设备的应用领域和功能,很多电工都可以列举出来,我们电工学习和掌握PLC技术是必然的。在此,我想把自己总结的四条学习建议分享给正在自学路上的同行们。  首先,在学习过程中,要学会遵循属于PLC动作特点的设计思维。目前有相当一部分学习PLC技术的同事对电磁电控系统的设计非常熟悉,所以在学习PLC知识时有意无意地应用了这种设计思路。这样一来,PLC编程往往很复杂,甚至因为不符合PLC的工作特点而经常出错。  其次,在学习PLC知识之前,要打好扎实的数学基础。这里所指的数学基础主要是针对PLC编程中用到的数制知识,比如二进制数、十六进制数、浮点数等等,这些在PLC实际编程中经常用到,所以需要找出转换和使用场景的知识。否则在使用PLC完成PID、通讯等功能时,会很难移动,这对于三菱FX系列PLC及其仿品来说是极其重要的!另外,在学习数制知识的过程中,也要学习数据码制的相关知识,不然学PLC时间长了,以后有一天会补课的!  再次,在熟悉了PLC程序的编辑思路,掌握了一定的相关知识储备后,需要充分学习和吸收PLC强大的“功能指令”。这些功能说明有些很好理解,但是更难看。其实——的指令有上千条,比如串口通信指令(RS),学习难度大,理解难度大...
发布时间: 2020 - 10 - 31
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PLC编程培训机构应该怎么选?      一个PLC编程培训机构应该具备哪些要素,容我给大伙整理出来。1、学校环境 2、师资力量 3、学习氛围 4、教学设备 5、就业问题这些是一个PLC编程培训机构所必备的,而不是三两间办公室两台设备,毕业包装一下简历。在深圳有一家专业的PLC编程培训,联为智能教育,一家专注于自动化培训的学校。也是深圳唯一一家将培训做到工厂里的学校(前场后校),理论与实践同步进行,达到最高效的学习状态。工厂有自己做设备,学员可以直接接触到不同的设备,上午学理论,下午实操练习。学校有宿舍、食堂、篮球场、乒乓球桌等基本生活设施,劳逸结合,可以全心的投入到学习中。老师全天现场指导,根据学员的具体情况个性化教学,保证每天的知识点能够吸收,直到学会为止。联为集团与各大企业长期保持稳定的合作关系,常年输送大量的自动化行业人才(电气工程师和机器视觉工程师),在联为所有学员就业问题得到了保障。有兴趣预约试听课程的同学可以登录联为智能教育(http://lwznjy.com)官网进行预约留言,免费试听一周,免费领取电气学习资料。
发布时间: 2020 - 10 - 30
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机器视觉光源  光源机器视觉系统主要由图像采集、图像处理与分析、输出或显示三部分组成。图像采集是机器视觉的核心,图像采集系统由光源、镜头和摄像头组成。光源的选择和照明的合理性至少可以直接影响30%的成像质量。因此,光源是机器视觉系统中非常重要的一部分。  影响  通过适当的光照设计,可以优化分离图像中的目标信息和背景信息,可以大大降低图像处理算法分割和识别的难度,同时提高系统的定位和测量精度,从而提高系统的可靠性和综合性能。反之,如果光源设计不当,会导致图像处理算法和成像系统的设计事半功倍。因此,光源和光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。  照亮目标,提高目标亮度;  突出测量特征,简化图像处理算法;  克服环境光的干扰,保证图像的稳定性,提高图像的信噪比;  提高视觉系统的定位、测量和识别精度以及系统的运行速度;  降低系统设计的复杂度,形成最有利于图像处理的成像效果;  分类  1.环形光源  环形光源提供不同的照明角度和不同的颜色组合,可以更好地突出物体的三维信息;高亮度高密度LED阵列;多种紧凑设计节省安装空间;解决对角光照阴影问题;可选的扩散板可以导光,光线扩散均匀。应用领域:PCB基板检测、IC元器件检测、显微镜照明、液晶校正、塑料容器检测、集成电路印刷检测  2.背后照明  利用高密度LED阵列面提供高强度背光照明,可以突出物体的轮廓特征,特别适合作为显微镜载...
发布时间: 2020 - 10 - 28
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机器视觉系统需要考虑的十个问题  以便为用户选择机器视觉系统时应考虑的关键和基本特征提供指导。  选择机器视觉系统时,有十个方面需要优先考虑:  1个定位器  物体或特征的精确定位是视觉引导的检测系统或运动系统的重要功能。传统的目标定位使用灰度值校正来识别目标。虽然这种技术已经被广泛使用,但是当图像质量恶化时,它缺乏稳定性。图像质量的恶化可能是由于杂波、不同亮度和覆盖的影响。相反,几何物体定位是一种新的方法,它利用物体的轮廓来识别物体及其特征。Adept的HexSight软件和AdeptVision  sAVI系统都使用非常先进的轮廓检测技术来识别物体。一个可靠的定位器可以在没有夹具的情况下定位零件,从而节省成本。  2灯光和照明  众所周知,适当的照明和照明对视觉应用的成功非常重要。有时,虽然选择了最合适的照明和照明,但如果被监控对象或特征略有变化,则需要相应地改变照明和照明亮度。比如晶圆抛光面不同,OCR应用中激光蚀刻痕迹的质量也不同。一个稳定性好的定位工具,比如Adept的几何物体定位器,可以很容易的解决由于光线聚集和亮度的不同变化导致图像质量变差的问题。使用适当的软件可以消除必要的调光操作,无论图像质量如何变化。  3个适用于多种工具的完整工具集  机器视觉软件主要以两种典型形式销售:——。一个是全套可视化工具,一个是针对具体任务的工具应用,比如BGA检查。最终用...
发布时间: 2020 - 10 - 27
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机器视觉十大常见问题  如何选择相机?  对于机器视觉工程师来说,选择相机往往是一个迫切的问题。因此,选择相机要了解以下几个方面:  一般需要先了解系统精度要求和相机分辨率,可以用公式:X方向系统精度(X方向像素值)=视场范围(X方向)/CCD芯片像素数(X方向);y方向系统精度(y方向像素值)=视野范围(y方向)/CCD芯片像素数(y方向)。  当然,理论像素值要综合考虑系统精度和亚像素法;然后你需要知道系统速度要求和相机成像速度。系统单次运行速度=系统成像(包括传输)速度。虽然理论上可以根据相机的异步触发函数和快门速度计算出系统成像(包括传输)速度,但最好的方法是用软件实际测试。那么你就要把摄像头和图像采集卡一起考虑,因为这涉及到两者的匹配:  视频信号匹配。黑白模拟信号摄像机有两种格式,CCIR和RS170(EIA)。通常采集卡支持两个摄像头。  分辨率匹配。每个板卡只支持一定分辨率范围内的摄像头;  特殊功能的匹配。如果使用摄像头的特殊功能,首先要确定使用的卡是否支持该功能。比如你想让多个摄像头同时拍照,这个采集卡必须支持多通道。如果相机是逐行扫描,那么采集卡必须支持逐行扫描。  接口匹配。确定摄像头和主板之间的接口是否匹配。例如CameraLink、Firewire1394等。最后是价格比较。  什么是亚像素?  一般用分辨率这个术语来描述CCD芯片上的行数和列数。其实,...
发布时间: 2020 - 10 - 24
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技术为王!这些都是机器视觉的重要知识点  如今,随着工业4.0的到来,机器视觉技术在工业自动化中逐渐发挥着非常重要的作用。机器视觉技术的不断创新推动了工业自动化、智能安全和人工智能的进步,机器视觉技术的发展为该技术可以应用的领域带来了更多的发展潜力和机遇。  大家都说人类对外界信息的感知80%是通过眼睛获得的,而图像所包含的信息是最大的。那么机器视觉技术的出现就是给机器设备安装眼睛来感知外界,让机器拥有和人类一样的视觉功能,从而实现检测、判断、识别、测量等各种功能。  今天,让我们来感受一下机器视觉技术的魅力。机器视觉的五种典型体系结构  1照明  我还记得在参加一个机器视觉技术的会议时,有个技术大牛特别强调了灯光在机器视觉中的重要性。据了解,光照是影响机器视觉系统输入的重要因素,直接影响输入数据的质量和应用效果。  光源可以分为可见光和不可见光。常见的几种可见光光源有白旗灯、荧光灯、水银灯、钠灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何在一定程度上保持光能的稳定,是实践中亟待解决的问题。另一方面,环境光可能会影响图像质量,因此可以采用添加保护屏的方法来减少环境光的影响。  照明系统可分为背景光、前向光、结构光和频闪光。其中背照是指将被测物体置于光源和摄像机之间,其优点是可以获得高对比度的图像。正向照明是指光源和摄像机位于被测物体的同一侧,便于安装。结构光照明是将光栅或线光源投射到被测...
发布时间: 2020 - 10 - 24
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机器视觉产业的现状与未来  总结:在智能制造过程中,机器视觉主要是利用计算机模拟人的视觉功能,即对客观事物的图像信息进行提取、处理和理解,最后用于实际的检测、测量和控制。  要实现“中国制造2025”,完成从制造大国向制造强国的转变,智能制造是主要方向。在智能制造过程中,机器视觉主要是利用计算机模拟人的视觉功能,即对客观事物的图像信息进行提取、处理和理解,最后用于实际的检测、测量和控制。随着智能制造的加剧,市场对机器视觉的需求将逐渐增加。机器视觉在生活中应用广泛,在交通运输、水文观测、地质灾害预警识别等领域发挥着重要作用。宏观来看,快速成长的子行业是人脸识别和图像识别。这两个分支机构集中在金融、安全和运输领域。这些细分行业的投资者大多有自己的技术优势,会为各种场景提供应用解决方案,以获取利润。机器视觉在中国的发展现状  中国的机器视觉行业起步较晚,集中度不是很高。当初主要代表国外品牌。近年来,许多经销商开始开发自己的产品,但在行业分布、渠道分布和成熟的自动化产品方面与国外仍有一定差距。国内机器视觉相对成熟的自动化产品质量和技术含量较低,市场远未饱和。机器视觉企业大致可以分为一级开发人员、二级开发人员和产品代理。国内机器视觉企业主要是国外机器视觉产品代理商和系统二次开发者。目前,有100多个外国品牌进入中国机器视觉市场,200多个当地企业负责销售代理,50多个专业系统集成商。国内真正...
发布时间: 2020 - 10 - 23
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机器视觉系统设计的五大难点第一:抛光的稳定性  工业视觉应用一般分为四类:定位、测量、检测和识别。测量对照度的稳定性要求最高,因为只要照度变化10-20%,测量结果可能会有1-2个像素的偏差。这不是软件问题,而是光照变化,导致图像上边缘位置的变化。再强大的软件也解决不了问题。从系统设计的角度来看,需要消除环境光的干扰。当然,提高硬件相机的分辨率也是提高精度和抗环境干扰的一种方式。比如以前相机对应物的空间大小是每像素10um,但是通过提高分辨率变成了每像素5um,所以精度可以认为是近似翻倍,对环境的干扰自然增强。  第二:工件位置不一致  一般测量项目的第一步,无论是离线检测还是在线检测,只要是全自动检测设备,都是要找到被测对象。每次被测物体出现在拍摄视野中,都需要准确知道被测物体在哪里。即使使用一些机械夹具,也不能保证被测物体每次都以高精度出现在同一位置。因此,有必要使用定位功能。如果定位不准确,量具的位置可能会不准确,测量结果有时会有较大偏差。 第三:校准  一般在高精度测量中,需要做以下校准:一是光学畸变校准(如果不用软件镜头,一般必须校准),二是投影畸变校准,也就是因为你安装了以位置误差为代表的图像畸变校正,三是物像空间校准,也就是具体计算每个像素对应物像空间的大小。  但是目前的标定算法都是基于平面标定的。如果被测物理不是平面的,那么需要一些特殊的算法进行标定,这是普通标定...
发布时间: 2020 - 10 - 23
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机器视觉系统设计5要素机器视觉在中国的发展已有十余个年头。过去十年是机器视觉产业在中国市场发展最快的十年,经过一定时期的普及与推广,机器视觉已逐渐为广大客户所熟知,而且应用范围,也逐渐开始扩大,大规模的应用领域由起初的电子、制药等行业,逐步扩展到包装、印刷等各大领域。机器视觉市场在发展,机器视觉技术在进步,在以不断满足客户发展需求的同时,最基本需求的满足也是不容忽视的。一直以来,我国的科技水平都处于不断发展的阶段,机器视觉技术作为科技发展的产物,为了更好的适应行业需求,也在不断的优化升级。纵观行业发展,国内机器视觉市场机遇与挑战并存,而行业技术的升级更显得尤为必要了。在工业生产领域,工业机器人检测产品很大程度上依靠机器视觉,视觉的灵敏度将直接影响产品的检测速度和检测质量,因此设计一款质量过硬的视觉产品尤为重要,在设计过程中,设计人员会面临视觉定位、测量、检测和识别等诸多难题。一、打光的稳定性工业视觉应用一般分成四大类:定位、测量、检测和识别,其中测量对光照的稳定性要求最高,因为光照只要发生10-20%的变化,测量结果将可能偏差出1-2个像素,这不是软件的问题,这是光照变化,导致了图像上边缘位置发生了变化,即使再厉害的软件也解决不了问题,必须从系统设计的角度,排除环境光的干扰,同时要保证主动照明光源的发光稳定性。当然通过硬件相机分辨率的提升也是提高精度,抗环境干扰的一种办法了。比如之...
发布时间: 2020 - 10 - 22
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国内机器视觉产业链全分析  简单来说,我们可以把机器视觉产业链分为底层开发者(核心组件和软件提供商)、集成和软件服务提供商(二次开发),核心组件和软件可以细分为光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等。在目前整个机器视觉系统的成本结构中,零部件和软件开发占80%,是产业链中绝对的核心环节和价值获取者。  从技术壁垒的角度来看:  1)软件是主要屏障,底层算法库是核心。目前被康耐视、MVTec等外资企业垄断,主要靠国外几十年的自动化培养;国内自动化进程不长,软件算法还处于研发阶段,很少有应用做得好的。  2)应用层面的技术也很关键,主要是掌握不同应用环境的诀窍,做出适应性强的产品。  目前,国内机器视觉行业的市场参与者主要有四种类型:国际综合自动化公司、国际专业机器视觉公司、国内专业机器视觉公司和国内自动化设备公司。其中,在底层开发者层面,国际企业占主导地位,国内公司多部署在附加值较低的二次开发层面(包括系统集成和装配生产自动化专机),并在此基础上逐步尝试上游核心环节。  1.光源  光源是定位最充分的环节。光源的质量在于对比度、亮度和对位置变化的敏感度。LED光源产品主要用于机器视觉行业。目前还没有通用的机器视觉照明设备,每个具体的应用实例都有个性化的方案来达到最佳效果。目前光源行业本土化程度高,竞争激烈。  2.镜头  国内有低端镜片的企业有一定的竞争力,高端镜片基本靠进...
发布时间: 2020 - 10 - 21
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像人脑一样看:机器视觉的一种新形式  近年来,图像传感器阵列逐渐发展出一种集成神经网络的新体系结构,它可以同时采集和识别光学图像,并且可以在不将信号转换成数字形式的情况下使高速信息处理成为可能。  视觉是我们最重要的感受之一。虽然人类的视觉更精确、更高效,但受生物学启发的机器视觉近十年来发展迅速,使得人工系统能够“看到”世界,从图像和视频中获取有价值的信息[1][2]。最近Mennel等人【3】报道了【0x9A8B】一种类似大脑的视觉系统,经过训练后可以在几纳秒内实现简单的图像分类。  数码相机等现代图像传感器主要基于70年代初发展起来的半导体(凝聚态)技术,可分为电荷耦合器件和有源像素传感器两大类。这些传感器可以准确地捕捉来自环境的视觉信息,但它们也会产生大量冗余数据。这些光学信息通常被转换成数字电子信号,并传输到计算单元进行图像处理。  这将导致传感器和计算单元之间传输大量数据,从而导致较大的功耗和延迟。随着帧率和像素的增加,带宽的限制使得系统无法将所有数据快速传输到中央处理器或云计算中心,以支持实时处理和决策——,这对于那些对延迟敏感的应用,如自主车、机器人、工业制造等尤为重要。  更好的解决方案是将一些计算任务迁移到计算机系统外围边界的传感器设备,以减少不必要的数据传输。此外,由于传感器通常输出连续的模拟信号(不断变化),模拟处理比数字处理更适合,因为模数转换会消耗更多的时...
发布时间: 2020 - 10 - 20
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技术分享
 
2020 / 11 / 18
单片机能代替PLC吗?  单片机能代替PLC吗?由于面粉可以代替面条,所以这个问题的答案是否定的,第一次听到这个答案,很多人可能会有疑问。为...
 
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