电气工程师如何拿高薪？2020年了，以下建议送给你以现在的上帝视角来看过去，6年时间，搞工控行业踏实肯干的人都是可以达到的，我12年毕业，差不多17年的时候达到了目标，不过我是蹉跎了几年，没理想没上进地混日子，头几年在个厂里搞维修，14年才算是进入工控行业，身边也有一些同行，一样的，都是在大学里学了点基础，工作后慢慢成长起来，月薪过万很容易，一般2-4年。搞工控的电气工程师，必须是能耗吃苦，能加班，这两点做不到的话一切白搭。1月薪过万，有可能是什么都会，有可能是专精某几项比如我认识一个就是会WINCC.+S7-300/400（梯形图，STL，CFC） 变频器什么的完全不懂还有个同学，前年就9K，现在过了没有不知道，只会S7-300/400(LAD.STL)到了一定的阶段，不是我等屌丝可以体会的。2还有个老师（带过我）会S7-300/400+ABB.DCS800的平均约9K，（ABB.DCS之前的系列也精通，ACS也精，但是现在没做相关工作，分工明确了）。3PLC 伺服 人机界面 再整个VB 啥的 这个要很牛逼 再加上外水 就有了。4我们的竞争对手的待遇是工程师平均工资1.2W，出差加班奖金补助另算（听说是出差1天350，其他没打听到）要求嘛，精通英语（是家意大利企业），熟悉2套行业标准个人表示行业标准可以慢慢学，但是英语是硬伤，这辈子都是痛。5再过一年也就工作六年了……月薪一万，也...
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CCD机器视觉检测系统的四大功能如今，科学技术日新月异，各种高科技产品层出不穷，给人们的生活带来了巨大的变化。在这些高质量产品的背后，有越来越复杂的生产过程，需要进行生产、加工、组装和检测，这就要求使用CCD机器视觉检测系统来确保产品的精度和质量。目前，CCD机器视觉检测系统的研发和生产技术越来越成熟，可以实现多种视觉检测功能，为工业生产带来了极大的方便。许多用户想了解有关CCD机器视觉检测系统功能的更多信息。下面瑞智光电为大家详细介绍一下CCD机器视觉检测系统的功能！CCD机器视觉检测系统主要具有以下四个功能：一、模式识别功能可在线识别产品形状，颜色识别以定位物体位置，并具有二维码识别和字符识别功能。广泛用于读取打印字符，读取一维码或二维码等。二、外观缺陷检测功能CCD视觉检测设备最常用的功能是缺陷检测。该系统基于收集检测对象的现有缺陷特征并对其进行分析以建立缺陷特征数据库。它可以在线检测产品表面是否有瑕疵缺陷，例如是否有划痕，破损，瑕疵，颗粒，油污，灰尘，注塑件有无缺角，包装是否正确，印刷是否有错误等等，这些需要用眼睛检查的产品质量可以用机器视觉技术代替，它比人眼检测更准确，更快速，更有效，并且可以确保产品质量的稳定性。三、视觉定位功能主要用于在较大范围内指导机器人的操作和行动，自动确定物体的位置，定位物体的位置坐标，并通过一定的通讯协议输出位置信息。此功能主要用于全自动组装和...
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PLC的组成结构及各部分的作用 PLC的类型繁多，功能和指令系统也不尽相同，但结构与工作原理则大同小异，通常由主机、输入/输出接口、电源扩展器接口和外部设备接口等几个主要部分组成。1、主机 主机部分包括中央处理器（CPU）、系统程序存储器和用户程序及数据存储器。CPU是PLC的核心，它用以运行用户程序、监控输入/输出接口状态、作出逻辑判断和进行数据处理，即读取输入变量、完成用户指令规定的各种操作，将结果送到输出端，并响应外部设备（如电脑、打印机等）的请求以及进行各种内部判断等。PLC的内部存储器有两类，一类是系统程序存储器，主要存放系统管理和监控程序及对用户程序作编译处理的程序，系统程序已由厂家固定，用户不能更改；另一类是用户程序及数据存储器，主要存放用户编制的应用程序及各种暂存数据和中间结果。2、输入/输出（I/O）接口 I/O接口是PLC与输入/输出设备连接的部件。输入接口接受输入设备（如按钮、传感器、触点、行程开关等）的控制信号。输出接口是将主机经处理后的结果通过功放电路去驱动输出设备（如接触器、电磁阀、指示灯等）。I/O接口一般采用光电耦合电路，以减少电磁干扰，从而提高了可靠性。I/O点数即输入/输出端子数是PLC的一项主要技术指标，通常小型机有几十个点，中型机有几百个点，大型机将超过千点。3、电源 电源是指为CPU、存储器、I/O接口等内部电子电路工作所配置的直流...
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为什么国产工控行业造不出顶级的PLC?这里面其实有多重原因，有技术上的，也有经济上的。简单说一下吧。1、首先，国外搞PLC几十年了，国内成规模的，不过10多年而已，要追上人家，技术积累和人才积累都需要时间；2、再者，由于国内多年的自卑，即使有人愿意投资做出优质的PLC，现在的市场未必信得过，让市场接受，需要很大的资金投入和时间成本；3、同时，PLC的利润并不高，投入大量的精力、人力、物力、财力，需要特别长的时间才能看得到回报，国内浮躁的市场环境，没人愿意这么做；4、还有就是国内已有的，或者可以买到的电子元件，良莠不齐，这是PLC性能不稳定、质量不完全可靠的硬件原因，工程上，不管是老板还是工程师，这是最不愿看到的情况，所以，基于市场的现实情况和内心深处的自卑心理，在高端场合，大家都倾向于国外的品牌，如：西门子、霍尼韦尔、三菱等等；5、总的来说，从重视程度、硬件研发、软件开发、元件采购、生产加工这些项目单独与国外高端PLC进行比较的话，其实差距并不是特别大，但是，重视程度差一点、硬件研发差一点、软件开发差一点、元件采购差一点、生产加工差一点，累积起来，就有很大差距了。一个产品的提升是一个系统性的过程，不能把根源归咎于某一点。
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学习PLC有前途吗？个人理解行业领域：自控集成。定位：PLC工程师。待遇：只懂PLC的话，最终15K一个月顶天，如果会现场安装（电气部分），会出自控成套方案，愿意长期现场跑，20K朝上（一般是看你待的公司是处在项目的哪个位置来决定）。你要认清，PLC很好学，PLC只是实现某种功能A的工具，真正有价值的恰恰是这种功能A和想出这种功能A的能力。比如实现一条生产线，生产线的价值是生产产品，最终客户得益了。这个生产线以什么样的工艺实现，想出这样工艺的公司，或者拥有成熟方案的公司，就可以从项目中获得最大的投入和利润比例。这也就是一般我们说的设计方，也有可能是甲方，也有可能是项目的总包。所以整个项目的产生和结束，利益关系给你理清了，你也就知道你在这个项目中发挥的价值，也能认清最终你在这个岗位上的回报。当然功能A并不是只靠PLC就能实现，只不过是现在大部分项目中比较常用也可以说是必用的一种工具而已。PLC没有证书，也无法通过证书或者是考试方式来证明自己。一般不推荐自己学，因为这个都是实践出来的，真真正正要去现场用PLC才能学出来的，当然基本的编程方式要知道的前提下。如果要自学，就登陆一些常用PLC厂家的网站去寻求帮助比如：lwznjy.com里面有视频及学习资料包，可以下载学习。我看下来常用的西门子这块支持做的不错。S7-300也是国内常用的，小型化的就是S7-200smart或者S7-1200...
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怎么在短时间内学会plc？听听过来人怎么说！学以致用，如果你一点基础也没有，还特别喜欢plc，个人建议是先找个自动化配套工厂工作，从会看懂图纸，安装接线，控制柜调试，现在调试，总结经验，发现不懂的再查资料学习。以个人经验，学习PLC是需要一个过程，需要学的东西 很多。总结以下几点：1.首先建立一个能学会PLC的信心，坚持不懈。学习是比较枯燥的，plc学习不难，难的是大家坚持不 了，看两天，感觉难了，就放弃了。现实接触到的大 部分人都是这样的，想学但没有实际行动，最后还是 学不会。2.学习方法。1）最好找个做非标自动化的公司，跟着电气工程师 从基础的电气元件认识和接线使用开始学习，2个月左 右，对硬件有认识，可以接触简单的控制程序，可以 使几个点位的控制。循序渐进，逐步加深。目前非标 的公司像江苏昆山、郑州高新区都有很多。2）报培训班，系统学习。但不建议，大部分培训班 还是教些基础的东西，还要从实践做起。若已经报过 ，可以再淘宝上面买些PLC板子，100元左右，和目前 PLC的编程是一样的。3.不断深入学习。PLC控制是个永远学不完的行业，不同的品牌和系列，有不同的编程方法和指令，有不同的硬件控制方法。譬如日本三菱plc和德国西门子plc，属于日系和德 系，编程指令和硬件都有很大的不同。所以自动化控 制就是不断学习的过程。4.有个好的老师。真正开始学习，感觉自己研究10天，还不如老师...
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机器视觉火了，如何解决三大问题？ 机器视觉是人工智能的一个分支。简而言之，它用机器代替人眼来测试和判断。机器视觉的应用可以提高生产的灵活性和自动化程度。目前，随着核心技术的不断完善，机器视觉的下游应用场景不断扩大，包括消费电子、汽车、半导体、虚拟现实、智能安全、医疗保健等。 与人类视觉相比，机器视觉的功能范围不仅包括接收信息，还包括处理和判断信息，包括摄像机、镜头、视觉控制器、图像处理、传感器、算法平台等。典型的机器视觉应用系统包括图像采集模块、图像数字化模块、图像处理模块、决策模块、机械控制执行模块和光源系统。 在机器视觉的实际应用中，仍然存在很多问题，比如缺陷样本太少怎么办，以及面对未知的缺陷是否有更好的解决方案。在2019年10月10日的机器视觉研讨会上，机器视觉领域的专业人士分享并详细解释了机器视觉工作流程的细节、实际项目中遇到的问题以及解决方案。 机器视觉是如何工作的？ 机器视觉的工作过程离不开深度学习，深度学习是机器学习研究的一个新领域。其动机在于建立和模拟用于分析学习的人脑神经网络。它模仿人脑解释数据的机制，如图像、声音和文本。深度学习的概念源于人工智能神经网络的研究。 深度学习的工作流程大致可以概括为标记、训练和推理。首先，人工采集图像，标记特征，形成数据；然后，将这些数据输入计算机，让计算机进行训练，并生成一个网络进行评估。如果该网络的性能满足要求，可...
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机器视觉系统都由哪几部分组成？机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、国防、交通、医疗、金融直至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的使用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：（1） 工件定位检测器探测到物体已运动至接近摄像机视野的中心，向图像采集卡发送触发脉冲；（2） 图像采集卡按事先设定的程序和时延，分别向摄像机和照明设备发出起动脉冲；（3） 摄像机停止目前的扫描，重新开始新的一帧扫描；或者摄像机在起动脉冲来到之前处于等待状态，起动脉冲来到后起动一帧扫描；（4） 摄像机开始新的一帧扫描之前，打开曝光机构，曝光时间可以事先设定；（5） 另一个起动脉冲打开灯光照明，灯光开启时间应与摄像机曝光时间匹配；（6） 摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出；（7） 图像采集卡接收模拟视频信号并通过A/D将其数字化，或者直接接收摄像机数字化之后的数字视频；（8） 图像采集卡将数字图像放到处理器或者计算机的内存中；（9） 处理器对图像进行处理、分析、识别，获得测量结果，或逻辑控制值；（10） 处理结果控制流水线的动作；或进行定位，纠正运动的误差等。机器视觉系统的优点有： 1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。 2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。 ...
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机器视觉系统由哪几部分构成？机器视觉主要由5部分组成：照明、镜头、相机、图像采集卡、视觉处理器。照明：照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉光源照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。镜头：镜头选择应注意：焦距；目标高度 ；影像高度 ；放大倍数 ；影像至目标的距离 ；中心点 / 节点 ；畸变。相机：按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机:线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。图像采集卡：图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。视觉处理器：视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。想要了解更多的，关注联为自动化技术公众号。
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如何看待国内机器视觉行业的发展？行业部分：1.目前机器视觉在国内更多是的工业自动化的应用，另一个用的还比较多一些的是医疗设备。2.机器视觉目前比较成熟的应用还主要集中在定位、尺寸测量、OCR/OCV、特征有无等领域，至于外观缺陷检测是一个有很大检测需求，但是还很难做到批量或者准备的检测应用（主要还是缺陷的特征的差异性如划痕、以及产品的多样性复杂性造成的）。3.机器视觉的市场需求目前尚未饱和，还有很大的空间。一方面是人力成本的提高，改善劳动强度的需求，另一方面于产业增值有很大的关系，比如一般的工业自动化设备增加上视觉部分一般而言立马显得“高端大气上档次”了，正如当年的PLC等东东刚用起来的一样的效果。4.机器视觉行业人才比较缺，当前学校本科和烟酒省很少有这个专业或者课程（研究生大多是一些图像处理的可能，现在也有一些老师做视觉方向的研究于应用了），不想PLC等工控产品大学自动化专业基本都有该课程。所以目前从事这个行业的大多数人都属于“半路出家”，要么自学成才，所以人员水平也是参差不齐。5.机器视觉产品部件当前成本已经降了不少，这两年随着市场的发展，大量的应用降低了硬件成本，同时竞争逐渐激烈以及一些国产厂商的介入和成长，促使硬件成本的降低，推动了机器视觉普及。6.软件处理算法其实感觉没有太大的进步，主要进步是计算机硬件的发展。因为图像处理对计算能力是一考验，使更大的图像和更快地的处理要求...
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浅谈机器视觉行业的发展历程专注提供各行各业视觉解决方案！如今，中国机器视觉行业的发展呈现一片繁荣景象，目前行业总产值已逾十亿关口, 相关行业产值更是数以倍增, 视觉技术已经成为工业自动化领域的核心技术之一. 中国机器视觉行业是伴随中国工业化进程的发展而发展起来的，在发展历程中，大致经历了三个阶段。萌芽、发展、逐渐走向成熟。 在上世纪90年代，中国企业主要通过代理业务对客户进行服务。中国开始出现跨专业的机器视觉人才，从了解图像的采集和传输过程、理解图像的品质优劣开始，到初步的利用国外视觉软硬件产品搭建简单的机器视觉初级应用系统。早期的机器视觉从业人员同国外先进企业一起, 通过极为广泛而艰辛的市场宣传和推广,技术交流和培训, 项目辅导等等过程，不断地培训和引导中国客户对机器视觉技术和产品的理解和认知，从而启发客户发现使用机器视觉技术的场合，开启了中国机器视觉行业的历史历程。 在这一阶段，一些对品质有特别高要求同时对成本不特别敏感的工业领域，开始成为最早的机器视觉技术的收益者。如机器视觉技术进入了中国的特种印刷行业，为人民币的印刷质量和自动化水平提升、统一质量标准等等做出了杰出的贡献。在中国的另一个全球优势产业烟草行业，机器视觉技术进入烟叶异物剔除,包装检测等等方面的工序，替代人工的同时也大幅提升了产品的质量和生产效率. 在特种印刷和烟草这两个行业机器视觉技术的成功应用以及类似技术...
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我国工业机器人不断发展的背后 近日，2017世界机器人大会正在北京如火如荼地进行。作为“中国制造2025”战略规划的重点方向，我国机器人产业发展迅速。据OFweek机器人网编辑现场了解，2016年我国机器人产业规模已经突破50亿美元，预计2017年将达62.8亿美元。近五年间，我国持续成为全球第一大机器人应用市场。在工业机器人市场方面，也由25%占比提升到30%以上占比。 战略规划突破关键技术 近年来，在一系列政策支持下及市场需求的拉动下，我国机器人产业快速发展，但与工业发达国家相比，还存在较大差距。主要表现在：机器人产业链关键环节缺失，零部件中高精度减速器、伺服电机和控制器等依赖进口；核心技术创新能力薄弱，高端产品质量可靠性低；机器人推广应用难，市场占有率亟待提高；企业“小、散、弱”问题突出，产业竞争力缺乏；机器人标准、检测认证等体系亟待健全。 与此同时，我国正处于制造转型升级当口，对于先进机器人及自动化加工受到需求旺盛。智能制造对于工业机器人的需求呈现大幅增长态势。在此背景下，机器人产业发展规划（2016-2020年）出台，致力于提升机器人关键零部件及高端产品的质量可靠性，提升自主品牌核心竞争力。 在关键技术方面，从优化设计、材料优选、加工工艺、装配技术、专用制造装备...
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