AB罗克韦尔1757-SRC10冗余模块电缆现货直销

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1．输入/输出单元

输入/输出单元通常也称i/o单元或i/o模块，是plc与工业生产现场之间的连接部件。

plc通过输入接口可以检测被控对象的各种数据，以这些数据作为plc对被控制对象进行控制的依据；同时plc又通过输出接口将处理结果送给被控制对象，以实现控制目的。

由于外部输入设备和输出设备所需的信号电平是多种多样的，而plc内部cpu的处理的信息只能是标准电平，所以i/o接口要实现这种转换。

i/o接口一般都具有光电隔离和滤波功能，以提高plc的抗干扰能力。另外，i/o接口上通常还有状态指示，工作状况直观，便于维护。

plc提供了多种操作电平和驱动能力的i/o接口，有各种各样功能的i/o接口供用户选用。i/o接口的主要类型有：数字量（开关量）输入、数字量（开关量）输出、模拟量输入、模拟量输出等。

常用的开关量输入接口按其使用的电源不同有三种类型：直流输入接口、交流输入接口和交/直流输入接口。

常用的开关量输出接口按输出开关器件不同有三种类型：是继电器输出、晶体管输出和双向晶闸管输出。

继电器输出接口可驱动交流或直流负载，但其响应时间长，动作频率低；而晶体管输出和双向晶闸管输出接口的响应速度快，动作频率高，但前者只能用于驱动直流负载，后者只能用于交流负载。

plc的i/o接口所能接受的输入信号个数和输出信号个数称为plc输入/输出（i/o）点数。i/o点数是选择plc的重要依据之一。当系统的i/o点数不够时，可通过plc的i/o扩展接口对系统进行扩展。

2．通信接口

plc配有各种通信接口，这些通信接口一般都带有通信处理器。

plc通过这些通信接口可与监视器、打印机、其它plc、计算机等设备实现通信。

plc与打印机连接，可将过程信息、系统参数等输出打印；与监视器连接，可将控制过程图像显示出来；与其它plc连接，可组成多机系统或连成网络，实现更大规模控制。

与计算机连接，可组成多级分布式控制系统，实现控制与管理相结合。远程i/o系统也必须配备相应的通信接口模块。

3．智能接口模块

智能接口模块是一独立的计算机系统，它有自己的cpu、系统程序、存储器以及与plc系统总线相连的接口。

它作为plc系统的一个模块，通过总线与plc相连，进行数据交换，并在plc的协调管理下独立地进行工作。

plc的智能接口模块种类很多，如：高速计数模块、闭环控制模块、运动控制模块、中断控制模块等。

近年来，机器视觉技术变得越来越复杂，工业领域的图像处理更多的专注于3d传感器，而且越来越多的技术已经完善并且投入到实际应用中，包括焊缝的检测，以及在生产过程中对未分类部件进行仓拣或测量金属板。可以说，机器视觉已经转向了3d。

在过去的几年里，点云评估和测量软件也得到了快速地的发展：从单一的图像数据转换成点云数据，对点云数据进行测量，计数和点云匹配。正如图像处理行业的大多数玩家所知道的，获得3d图像有几种不同的方式。

光谱共聚焦测量

光谱共焦传感器由于检测原理是基于白光色散，通过使用特殊透镜系统，白光从小孔穿过会延长不同单色光的焦点光晕范围，再计算被测物表面焦点的反射光的波长，由此可获得被测物体到透镜的jingque距离数据，这意味着测量的过程不会受到反射光强度的影响，任意材质的物体几乎都可以实现高精度检测。

光谱共焦法是一种新的检测技术，扫描被测物一次即可获取表面全貌/部分的3d成像信息，具有检测精度高、速度快和稳定性好等特点。光谱共焦传感器是对传统激光检测方式的一种补充，甚至是替代，因为它有效解决了行业内对透明物体、高反射镜面和强吸光材料的高精度外观检测难题，非常适和于在3c电子、半导体、锂新能源和精密五金等行业作为在线检测的工具。

激光三角测量

传统的激光三角测量法，这种方法可用于木材，橡胶和轮胎等垂直领域，以及汽车和轴的测量，金属和铸铁工业或其他应用如道路表面的测量。

对于激光三角测量，需要在结构化光源（如激光线投影）上校准相机，以确保即使在高环境温度下也能获得高于1khz的高采样率。通常测试对象在3d传感器下方移动以捕获3d点云。这意味着摄像机将检测投射到物体上的激光线，并根据激光线轮廓计算高度信息。在相机下移动物体时，会创建多个配置文件，用于完成三维图像。典型的设置包含一个激光器，它直接位于测试对象和相机之间，相机与激光器成30°角安装。但是激光和相机的其他角度组合也是可以的。例如，为了获得更准确的高度分辨率，相机和激光之间的角度可以加宽。但必须注意的是，角度越小，进入照相机的光就越多，评估结果就会更稳定。现在有越来越多的软件可以处理3d图像数据。该软件可以将捕获的数据转换为点云，可以直接进行比较，使分析变得更加容易。

条纹投影

除了激光三角测量方法之外，还有一种称为“条纹投影”的方法。基本原理也是三角测量，但是测试对象的整个表面都是用一次拍摄捕捉的。激光将光投射到条纹图案中，因此物体不必在传感器下方移动。光线从30°角投射到物体上，相机正对下方物体。

测量范围可以从不到一毫米缩放到一米以上，但分辨率也可以相应地变化。由于其测量速度快，分辨率高，条纹投影可以用于小型和大型测试物体，在工业检查中，应用于包括形状偏差检查，完整性检测，组件部件位置或体积测量等。但需要注意的是，条纹投影对周围的光很敏感。

3d立体相机

3d立体相机是另一种方法。它已经存在多年，越来越多地用于机器人或调试应用。立体图像处理使用与人眼相同的原理即立体偏移。为了获得3d图像，该方法采用两台相机。但由于测试对象并不总是具有相同的特定特征，因此经常使用随机模式投影。

tof（time-of-flight）

几年前，据说在所有的方法中，tof（time-of-flight）方法由于其分辨率有限而不适用于工业用途。大多数tof相机的分辨率低于vga，z分辨率相对较低，重复精度以厘米为单位。但是市场上已经有一些像素为百万像素的相机。tof（time-of-flight）相机使用类似于雷达工程的技术。集成照明发送一个红外脉冲，传感器测量反射光所需的时间。近来越来越多的用于3d物体检测，但不能用于的测量。越来越多的应用领域是装载和卸载机器人托盘。

处理机器视觉的软件，在3d视觉中扮演着重要角色，它就像3d的“大脑”一样，但它是否像人脑一样学习？如何训练它？传统的方法当然是以这样的方式对软件进行编程，即检查程序检测部件，每个偏离编程的特点是一个坏的部分，然后就是用软件对好坏部分的图像进行训练。我们也可以用深度学习的方式来处理。深度学习只是人工神经网络（简称ann）的另一个名称，但却是一个更精致，更简单的化身。他们已经存在了40多年。

人工神经网络通常表示为互相交换信息的相互连接的“神经元”系统。这些连接具有可根据经验进行调整的数字权重，使神经网络适应输入并能够学习。由于它在目标函数非常复杂且数据集很大的应用程序中的表现令人满意，它已经成为机器学习的一个发展趋势。在深度学习中，人工神经网络可以自动提取特征。我们不需要拍摄图像和手动计算如颜色分布，图像直方图，不同的颜色计数等，我们只需要在ann中提供原始图像。机器视觉行业对3d成像以及人工神经网络和深度学习的新可能性寄予厚望，让我们拭目以待。