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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【广西华侨学校来访联为，洽谈合作】
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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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简单实用的plc编程方法，分享给大家。今天就重点来看看plc中编程技巧，以及在电机控制电路中的实际应用。学习plc编程时有一定的技巧的，熟练的掌握这些技巧能让你学习plc事半功倍。一、plc编程的基本规则 1、出点只能与左母线相连，不能与右母线相连； 2、线圈只能与右母线相连，不能直接与左母线相连，有母线可以省略； 3、线圈可以并联，不能串联连接； 4、应尽量避免双线圈输出。二、plc编程的技巧 1、并联电路上下位置可调，应将单个触电的支路放下面。 2、串联电路左右位置可调，应将单个触电放在右边。 3、线圈并联电路中，应将单个线圈放在上边。 4、桥型电路的简化方法：找出每条输出路径进行并联。三、电动机的连续运转控制思路 1、电动机的额度电流较大，plc不能用直接控制主电路，需要主电路。 2、找出所有输入量和输出量（热维电器的常闭触点可以作为输入信号进行过截保护，也可以在输出进行保护） 3、为了扩大输...
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自学plc编程怎么学？ 有好多同学问我，plc编程没有基础自学的话一年能学会吗？我只能这样告诉你，简单的应用特别入门，plc本来就是设计给面向现场的场合用的，不需要很深厚的理论基础，别说一年，一个月都速成了，但是要想学精那还差远了。和学习数学一样，理论例题的掌握针对性的学习，重要的是应用。plc应用到某个场合，如何编程，如何高效实现复杂逻辑，这短时间内是不够的。 另外自学的话，环境条件不具备，比较浪费时间。 学习plc编程也要有一定的针对性，机器不同厂家不同，plc系统也是不同的。如果你学习能力很强，就最好多学习一些其他的知识，这也是一种优势。学习能力一般的话，就针对性的学习，三菱、西门子等等。 个人认为要是想有效的、快速的掌握经验，建议还是去有实体基地的培训机构去进行学习，边学理论边操作。虽然花钱了，但是周期缩短了，学的也是专业的知识，有什么不懂得都可以请教老师，还能多交些同行优秀的师兄师弟。其实每个人想法都不同，这只是我个人的看法。
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机器视觉图像处理难学吗？机器视觉图像处理难不难学，跟老师的教学质量和自己的努力有着很大的关系。如果老师机器视觉这方面的知识不够，或者机器视觉这块他很懂，但不会以通俗易懂的话语传授给别人，也是比较吃力的。没有教不会的学生。再一个就是自己有没有机器视觉这方面的相关了解，或者还是一个小白级别。主要还是自己的勤奋和努力最重要了，在学机器视觉这块一定要用心，用心，用心，重要的事情说三遍。机器视觉学起来其实并不难，跟着老师的教学节奏用心学，然后再实际操作，这样最多最多两个月就可以完全掌握了。机器视觉在哪学呢？联为智能教育。这是深圳一家自动化培训机构，已从事4年教学历史，每年大约有1000多名学生从这里毕业，其中机器视觉这方面的人才有大约480人，分布在全国各地。从plc学习、plc编程、plc培训、plc编程培训，还有运动控制卡、机器视觉等等，拥有专业教学设备，学生真正从理论到实践，从实践经验中体会知识的精髓，走向事业的完美。 这包括推荐就业，提供住宿，学不会可以复学，直到学会为止。
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工业机器人培训在哪学？这是一个很头痛的选择，毕竟工业机器人培训机构各个教学水平参差不齐，万一选择错了，岂不是浪费时间金钱、浪费精力。工业机器人培训还得去深圳联为智能教育，这是一家有着4年教育经验的工业机器人培训机构学校，每年大约培养800名关于工业机器人培训班的学生，每年输出大量人才分配到全国各地。老师都是有着10年以上并经验丰富的老师，教学负责，包学会，推荐就业。在联为工业机器人培训学校，零基础也可以学，只要你愿意，听老师指导，根本没什么难度的。找工业机器人培训机构，还得来联为工业机器人培训学校。
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