如何快速学习PLC？作为专业的人员之一，我负责人的回答一下！第一步:你需要安装和程序匹配的编程软件！同一品牌的plc，不同系列的话，编程软件也不一定一样！然后熟悉编程软件的基本指令，遇到程序中用的特殊指令再专门学习攻克！第二步:找到对应程序的电气图纸，看一下现场使用的点器件！不懂得没接触过的，单独攻克解析！第三步:确定和研究设备的工艺！根据机械结构和电气器件的布置综合理解设备的所有工艺！第四步:以上三步搞定以后才是看程序！根据程序看工艺的具体控制细节！根据已知工艺，推断程序逻辑编写的方法来理解程序！遇到不懂得依然需要专门的攻克和解析！第五步，联机在线监控程序，来理解程序和工艺！如果还研究不明白，就去请教别人吧！第六步:以上步骤建立在程序有注释或者没注释你也能看懂的前提下！或者程序贼啦简单！否则不用浪费心思破解和研究了！总而言之，想快速理解别人的东西，除了以上因素还需要自身实力，跟你会不会编程，是否同行业也有一定的关系！如果你告诉我，你是新手，不懂编程，行业工艺也不懂！那我负责的告诉你，花大量的时间去研究，快速不了！可以考虑从联为智能教育培训班入手学习，经过三个月的系统学习，基础和专业知识都很扎实，另外还会推荐工作。联为智能教育是一家专业培训自动化专业的机构，有plc编程、机器视觉、工业机器人，学校有宿舍，食堂、篮球场等，可以全心的投入到学习中。
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2020
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机器视觉在工业机器人中的应用近年来，随着机器人市场的快速扩展和机器人技术的日趋成熟，工业机器人产业迎来了前所未有的良好发展机遇。原始的以人为主导的生产模式已逐渐转变为以工业机器人为主导的生产模式。 但是，随着科学技术的发展和进步，仅靠示教和预编程来实现自动化工作的原始机器人产品已难以以灵活的生产能力满足现代生产的需求。引入具有机器视觉功能的机器人产品显得很有必要。 例如，在原有条件下，生产线上的大多数搬运机器人都通过教学复制或预编程来实现各种操作。这样，严格限制了对象的初始姿势和结束姿势，并且机器人仅完成点对点的任务动作，并且对于处理外部参数变化的对象，该机器人的处理能力是有点捉襟见肘了。这样，整个生产线的生产灵活性相对较差，无法满足柔性生产系统对物料运输和搬运的要求。在这种情况下，为了确保机器人能够成功完成工作任务并提高工作效率，有必要引入机器视觉技术来实现对目标的识别和定位。 目前，配备有机器视觉系统的工业机器人已经在许多领域中有使用。在许多自动化生产线中，最后一道工序就是将产品整齐放置然后打包。而很多行业的产品又大又重，如果使用手动堆垛，不仅需要大量的人力，而且生产效率没有提高，同时，在这种环境下，不能有效地保证搬运工的生命安全。鉴于此，重型机器人已成为解决企业码垛问题的首选，机器视觉作为机器人的眼睛，直接关系到机器人能否正确抓取产品。&#...
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什么样才算机器视觉最佳光源方案？ 一个好的操作平台应该能够在最短的时间内处理图像，好的机器视觉软件应该能够很容易的在一系列的案例中应用，好的相机和镜头应该是拥有最小的畸变和足够的分辨率。但是，好的机器视觉照明应该有什么特点呢？在图像的分析处理中，光源的角色又是什么呢？判断机器视觉的照明的好坏，首先必须了解什么是光源需要做到的！显然光源应该不仅仅是使检测部件能够被摄像头“看见”。有时候，一个完整的机器视觉系统无法支持工作，但是仅仅优化一下光源就可以使系统正常工作。对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。亮度：当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向...
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在一个供大于求的需求经济时代，企业成功的关键就在于，是否能够在需求尚未形成之时 就牢牢的锁定并捕捉到它。那些成功的公司往往都会倾尽毕生的精力及资源搜寻行业的当前需 求、潜在需求以及新的需求！要说现在制造业什么最火？答案一定非“人工智能”莫属，而人工智能的发展与应用离不开智能传感器及各个细分领域软件开发。如果说“人工智能”是一个人的大脑的话，那机器视觉就是这个人的眼睛。 以前我们所说的机器视觉，通常是指2D的视觉系统，即通过摄像头拍到一个平面的照片，然后通过图像分析或比对来识别物体，能看到物体一个平面上特征，可用于缺失/存在检测、离散对象分析，图案对齐、条形码和光学字符识别，以及基于边缘检测的各种二维几何分析，由于2D视觉无法获得物体的空间坐标信息，所以不支持与形状相关的测量，诸如物体平面度、表面角度、体积，或者区分相同颜色的物体之类的特征，或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分，而且2D视觉测量物体的对比度，这意味着特别依赖于光照和颜色/灰度变化，测量精度易受变量照明条件的影响 ，因此，随着现在对精确度和自动化的要求越来越高 3D机器视觉变得更受欢迎，在许多“痛点型应用场景”中大显身手，成为当前“智”造业最炙手可热的技术之一，业界认为2D向3D的转变将成为，继黑白到彩色、低分辨率到高分辨率静态图像到动态影...
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机器视觉发展与未来之路机器视觉产品在整个自动化产品中属于新兴的一类。尽管在大约十年前，机器视觉的概念已经被引入到中国自动化用户面前，但在相当一段时间里，这类产品与技术还处于推广普及期。之前，在半导体、电子制造等领域的特殊需求，使这一类行业成为视觉应用相对较为活跃的领域。而近年来，视觉在汽车制造、包装乃至新能源行业的一些场合也开始了升温。 由于视觉产品属于比较高端的产品，所以其应用增长趋势也能够从一定程度上反映出自动化市场的需求环境。近两年，在经济回升趋势比较强劲的情况下，视觉产品也开始面临不断增加的需求，这也许可以体现出自动化市场的些许变化。 一方面，是新兴的应用行业正在为自动化开启更多的机遇。就视觉产品而言，无论是近年来新兴的太阳能制造、高速铁路等行业，还是在原有基础上扩大容量的高端生产、检测设备领域，都相当于充满真金白银的市场。 另外一方面，视觉产品开始增长的趋势也体现出人工成本的提升。在之前的一段时间，视觉产品为生产设备增加的成本与作用类似的人工成本相比，还处于偏高的位置，而现在的情况则发生了改变。这也成为了视觉产品市场的刺激因素之一。 以上两方面，说明了在广泛的意义上，无论是全产业对产品质量、检测水平的要求提高，还是人工成本的上扬，都倾向于转为一种常态化。那么，在这种常态化的挑战面前，打开的并不仅仅是机器视觉产业的机遇...
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机器视觉系统介绍 机器视觉系统的构成主要包括：工业相机，镜头，光源，工控机，视觉软件等。机器视觉系统代替人眼来做测量和判断，那么其中的工业相机中有一个感光芯片（即CCD或COMS）就是相当于我们眼睛的视网膜和视神经，用来感应光线的强弱，并数字化图像传送给计算机；镜头相当于我们眼睛的瞳孔用来收集光线的，瞳孔改变焦距可以使我们能看到远的地方也可以看到近的地方，可以看到范围大的也可以聚焦到一个小目标。 机器视觉之：光源 机器视觉系统的核心是图像采集的处理。所有信息均来源于图像之中，图像本身的质量对整个视觉系统极为关键。而光源则是影响机器视觉系统图像水平的重要因素，因为他直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。通过适当的光源照明设计，使图像中的目标信息与背景信息得到最佳分离，可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度、使系统的可靠性和综合性能得到提高。反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法中设计和成像系统设计中事倍功半。因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统的首要因素。
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机器视觉常见应用 在工业上，现在自动化设备大多数都已经安装了机器视觉系统，也即大家常说的CCD；比如视觉点胶机，视觉锁螺丝机，视觉分拣机，一维码识别，二维码识别，字符识别，视觉测量设备，视觉检测设备等等，这些都是给机器装上了“眼睛”，让机器能够像人一样用眼睛看，大脑分析决策，然后用手去操作，这样用机器代替人的工作进而实现自动化。 机器视觉的特点： 1、非接触式 非接触无磨损，消除了接触可能造成的损伤隐患，对被测物体及测量工作人员都起到了保障的作用。 2、空间分辨能力 通过配置各种光学镜头可以观测小到微米，大到天体的目标。 3、速度 相机快门时间可达微秒级，高速相机帧率可达1000以上。 4、作业场合 在一些不合适于工作的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，替代人工。 消除人工因疲劳，个人之间的判断差异等因素产生误差和错误。 那么在自动化设备上机器视觉有哪些常见应用呢，下面将做个简单介绍。分析这些应用也是分析设备的需求，不同的应用对机器视觉的要求也会不一样。需求分析也是我...
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机器视觉的应用机器视觉被应用于视觉检测、物体识别、自动质量检验、工艺控制、参数测量和自动组装等等许多领域。在这些系统中，相机是决定着成本、速度和精度的关键组件，模拟相机和数字相机都可以用在这些系统中，而了解相机的性能规格及其在各种视觉任务中的重要性，对于把机器视觉存诸工业控制是最基本的一步。机器视觉系统包括三个主要部分：相机、采集卡、和存储并分析图像以提取信息的计算机（或图像处理器）。图像处理器和采集卡属于相对容易选择的电子装置，它们的主要参数是存储能力和处理速度。相机是这些系统中情况最为复杂的部分，现代的模拟和数字相机采用电荷耦合器件（CCD）或互补金属氧化物半导体（CMOS）芯片来捕猎图像并生成电子信号发送给计算机进行处理。CCD和CMOS芯片在内部都生成模拟信息，因此，模拟相机和数字相机之前主要区别在于图像是在哪里被数字化的。数字相机在相机里将信号数字化，并且通过串行总线接口（比如（fireWire,USB,Camera Link,Gigabit Ethernet）将信号以数字方式传输给计算机（或图像处理器）。面在另一方面，模拟相机系统并不是在其内部将图像信号数字化（数字化是邮计算机完成的），所以，模拟信息是通过同轴电缆而进行传输的。尽管两种方法都能够有效地传输信号，但模拟可能会由于工厂内其他设备的电磁干扰而造成失真，随着噪声水平的提高，模拟相机的动态范围（原始信号与噪声之比...
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机器视觉工作原理机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的机器视觉特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。机器视觉特点:1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术，机械工程技术，控制技术，电光源 照明技术，光学成像技术，传感器技术，模拟与数字视频技术，计算机硬件技术，人机接口技术 等这些技术在机器视觉中式并列关系，相互协调 应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要的是光、机、电一体化的综合能力。4、机器视觉更强调实时性，要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，他们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。在设计工业机器视觉系统时，使用数字相机还是模拟相机是最重要的决定之一。二者各有其优缺点，但归根结底要根据成本...
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机器视觉----光源与镜头选型组合工业镜头的选型镜头的选择过程，是将镜头各项参数逐步明确化的过程。作为成像器件，镜头通常与光源、相机一起构成一个完整的图像采集系统，因此镜头的选择受到整个系统要求的制约。一般地可以按以下几个方面来进行分析考虑。一、波长、变焦与否镜头的工作波长和是否需要变焦是比较容易先确定下来的，成像过程中需要改变放大倍率的应用，采用变焦镜头，否则采用定焦镜头就可以了。关于镜头的工作波长，常见的是可见光波段，也有其他波段的应用。是否需要另外采取滤光措施？单色光还是多色光？能否有效避开杂散光的影响？把这几个问题考虑清楚，综合衡量后再确定镜头的工作波长。二、特殊要求优先考虑结合实际的应用特点，可能会有特殊的要求，应该先予明确下来。例如是否有测量功能，是否需要使用远心镜头，成像的景深是否很大等等。景深往往不被重视，但是它却是任何成像系统都必须考虑的。三、工作距离、焦距工作距离和焦距往往结合起来考虑。一般地，可以采用这个思路：先明确系统的分辨率，结合CCD像素尺寸就能知道放大倍率，再结合空间结构约束就能知道大概的物像距离，进一步估算镜头的焦距。所以镜头的焦距是和镜头的工作距离、系统分辨率（及CCD像素尺寸）相关的。四、像面大小和像质所选镜头的像面大小要与相机感光面大小兼容，遵循“大的兼容小的”原则——相机感光面不能超出镜头标示的像面尺寸——否则边缘视场的像质不保。像质的要求主...
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机器视觉在工业中的五大典型应用如今，自动化技术在我国发展迅猛，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。图像识别应用 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。图像检测应用 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此...
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工业相机作为机器视觉系统中的核心部件，对于机器视觉系统的重要性是不言而喻的。按照分类的不同，相机又分为很多种：1、彩色相机、黑白相机：黑白相机直接将光强信号转换成图像灰度值，生成的是灰度图像；彩色相机能获得景物中红、绿、蓝三个分量的光信号，输出彩色图像。彩色相机能够提供比黑白相机更多的图像信息。彩色相机的实现方法主要有两种，棱镜分光法和Bayer滤波法。棱镜分光彩色相机，利用光学透镜将入射光线的R、G、B分量分离，在三片传感器上分别将三种颜色的光信号转换成电信号，最后对输出的数字信号进行合成，得到彩色图像。2、CCD相机、CMOS相机芯片主要差异在于将光转换为电信号的方式。对于CCD传感器，光照射到像元上，像元产生电荷，电荷通过少量的输出电极传输并转化为电流、缓冲、信号输出。对于CMOS传感器，每个像元自己完成电荷到电压的转换，同时产生数字信号。3、按靶面类型分类：面阵相机、线阵相机相机不仅可以根据传感器技术进行区分，还可以根据传感器架构进行区分。有两种主要的传感器架构：面扫描和线扫描。面扫描相机通常用于输出直接在监视器上显示的场合。线扫描相机用于连续运动物体成像或需要连续的高分辨率成像的场合。线扫描相机的一个自然的应用是静止画面（Web Inspection）中要对连续产品进行成像，比如纺织、纸张、玻璃、钢板等。同时，线扫描相机同样适用于电子行业的非静止画面检测。像德国Kappa...
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