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模拟量模块的地址分配模拟量模块以通道为单位，一个通道占一个字(2byte)的地址，所以在模拟量地址中只有偶数。S7-1200PLC的模拟量模块的系统默认地址为I/QW96~I/QW222。一个模拟量模块*多有8个通道，从96号字节开始，S7-1200给每一个模拟量模块分配16B(8个字)的地址。号槽的模拟量模块的起始地址为(N-2)X16+96,其中N大于等于2。集成的模拟量输入/输出系统默认地址是I/QW64、I/QW66;信号板上的模拟量输入/输出系统默认地址是I/QW80。对信号模块组态时,CPU会根据模块所在的槽号，按上述原则自动的分配模块的默认地址。双击设备组态窗口中相应模块，其“常规”属性中都列出每个通道的输入和输出起始地址。在模块的属性对话框的“地址”选项卡中，用户可以通过编程软件修改系统自动分配的地址，一般采用系统分配的地址，因此没必要死记上述的地址分配原则。但是必须根据组态时确定的I/O点的地址来编程。出入信号可以是离散信号模拟信号。江苏工业视觉课程咨询

CPU 1215C (DC/DC/RLY)的数字量输出端子的接线CPU1215C的数字量输出有两种形式，一种是24V直流输出(即晶体管输出)，标注为“CPU1215C DC/DC/DC”。一个“DC”表示供电电源电压为24V DC;第二个“DC”表示输入端的电源电压为24V DC;第三个“DC”表示输出为24V DC，在CPU的输出点接线端子旁边印有“24V DC OUTPUTS”的字样,含义是晶体管输出:另一种是继电器输出，标注为“CPU1215C(AC/DC/RLY)”，“AC”表示供电电源电压为120-240VAC,通常用 220V AC，“DC”表示输入端的电源电压为24V DC，“RLY”表示输出为继电器输出，在CPU的输出点接线端子旁边印刷有“RELAY OUTPUTS”字样，含义是继电器输出。奉贤区三菱PLC课程教育机构西门子1500PLC的通讯模块包括CM通讯模块和CP通讯模块。

模拟量输出模块模拟量输出模块SM1232用于将S7-1200PLC的数字量信号转换成系统所需要的模拟量信号，控制模拟量调节器或技手机械。目前，模拟量输出模块主要有SM1232AQ2X14bit、AQ4X14bit,其输出电压为±10V或输出电流0~20mA在此以模拟量输出模块SM1232AQ2X14bit为例进行介绍。该模块的输出电压为-10~+10V，分辨率为14位，*负载阻抗1000MΩ。输出电流为0~20mA时，分辨率为13位，*大负载阻抗600Ω。有中断和诊断功能，可监视电源电三板路和断线故障。数字-27648~27648被转换为-10V~+10V的电压,数字0~27648被转换为0~20mA的电流。

S7-1200系列CPU都集成了PROFINET接口，可以连接带有PROFINETIO接口的远程IO设备，例如ET200SP和ET200MP等设备。下面以S7-1200CPU连接ET200SP为例，介绍S7-1200CPU作为IO控制器的配置过程。（1）组态IO控制器使用TIA博途软件创建项目，将CPU1215C作为新设备添加到项目中，本例中CPU1215C将作为IO控制器。在设备视图中为CPU1215C以太网接口添加子网并设置IP地址和子网掩码。（2）添加IO设备在网络视图和硬件目录“分布式IO-ET200SP-接口模块-PROFINET”中，选择需要的IO设备并拖入到网络视图中。为新添加IO设备分配IOO控制器（CPU 1215C).在每次扫描周期的结尾，CPU 将过程映像输出区中的数制复制到物理输出点上。

G120组态调试在完成TIAStartdriveV15SP1的安装后，在电脑桌面不会生成一个快捷方式，但是我们打开博图V15软件点击添加新设备时，就会发现多了一个“驱动”选项，StartdriveV15，在TIA博途统一的工程平台上实现SINAMICS驱动设备的系统组态、参数设置、调试和诊断，G120变频器就是在这种环境下进行的参数配置和调试，并且SINAMICSStartdriveV15软件适用于所有驱动装置和控制器的工程组态平台，*主要新增集成驱动诊断的功能，无缝集成到SIMATIC自动化解决方案，既能高效的解决组态出现的错误，以及正确的解决方案，同时还能高效的诊断出通讯过程出现的故障和错误，通过总线通信控制的设备都能通过反馈这些信息到用户的人机界面中，这对于使用者来说更加的贴切更加的人性化，完成上面的准备工作然后开始下面组态的介绍。使用“工作模式”下拉列表，可选单相、两相位、A/B计数器和A/B计数器四倍频。江苏工业视觉课程咨询

在输入采样阶段，PLC以扫描方式依次读入所有输入状态和数据，并将他们存入I/O映像中的相应单元内。江苏工业视觉课程咨询

视觉系统的设计与集成：包括照明方案设计、相机安装布局、通信接口设置等。就像在食品包装生产线中，设计合适的视觉系统来检测包装的完整性。工业应用案例分析：涉及多个行业，如制造业、物流、半导体等中的实际视觉应用。例如，在半导体生产中，利用工业视觉实现晶圆的高精度检测。深度学习在工业视觉中的应用：讲解卷积神经网络等深度学习算法在视觉检测、分类任务中的应用。以手机屏幕的缺陷检测为例，展示深度学习模型的训练和应用。通过学习工业视觉课程，学生能够掌握相关的理论知识和实践技能，为在工业自动化、质量检测等领域的工作打下坚实的基础。江苏工业视觉课程咨询