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工控机MR-CR55K4耐用性强

一）分析被控对象并提出控制要求
详细分析被控对象的工艺过程及工作特点，了解被控对象机、电、液之间的配合，提出被控对象对PLC控制系统的控制要求，确定控制方案，拟定设计任务书。
（二）确定输入／输出设备
根据系统的控制要求，确定系统所需的全部输入设备（如：按纽、位置开关、转换开关及各种传感器等）和输出设备（如：接触器、电磁阀、信号指示灯及其它执行器等），从而确定与PLC有关的输入/输出设备，以确定PLC的I/O点数。
（三）选择PLC
PLC选择包括对PLC的机型、容量、I/O模块、电源等的选择，详见本章第二节。
（四）分配I/O点并设计PLC外围硬件线路
1.分配I/O点
画出PLC的I/O点与输入／输出设备的连接图或对应关系表，该部分也可在第２步中进行。
2.设计PLC外围硬件线路
画出系统其它部分的电气线路图，包括主电路和未进入可编程控制器的控制电路等。
由PLC的I/O连接图和PLC外围电气线路图组成系统的电气原理图。到此为止系统的硬件电气线路已经确定。
（五）程序设计
1.程序设计
根据系统的控制要求，采用合适的设计方法来设计PLC程序。程序要以满足系统控制要求为主线，逐一编写实现各控制功能或各子任务的程序，逐步完善系统指定的功能。除此之外，程序通常还应包括以下内容：
1）初始化程序。在PLC上电后，一般都要做一些初始化的操作，为启动作必要的准备，避免系统发生误动作。初始化程序的主要内容有：对某些数据区、计数器等进行清零，对某些数据区所需数据进行恢复，对某些继电器进行置位或复位，对某些初始状态进行显示等等。
2）检测、故障诊断和显示等程序。这些程序相对独立，一般在程序设计基本完成时再添加。
3）保护和连锁程序。保护和连锁是程序中不可缺少的部分，必须认真加以考虑。它可以避免由于非法操作而引起的控制逻辑混乱。
2.程序模拟调试
程序模拟调试的基本思想是，以方便的形式模拟产生现场实际状态，为程序的运行创造必要的环境条件。根据产生现场信号的方式不同，模拟调试有硬件模拟法和软件模拟法两种形式。
1）硬件模拟法是使用一些硬件设备（如用另一台PLC或一些输入器件等）模拟产生现场的信号，并将这些信号以硬接线的方式连到PLC系统的输入端，其时效性较强。
2）软件模拟法是在PLC中另外编写一套模拟程序，模拟提供现场信号，其简单易行，但时效性不易保证。模拟调试过程中，可采用分段调试的方法，并利用编程器的监控功能。
（六）硬件实施
硬件实施方面主要是进行控制柜（台）等硬件的设计及现场施工。主要内容有：
1)设计控制柜和操作台等部分的电器布置图及安装接线图。
2)设计系统各部分之间的电气互连图。
3)根据施工图纸进行现场接线，并进行详细检查。
由于程序设计与硬件实施可同时进行，因此PLC控制系统的设计周期可大大缩短。
（七）联机调试
联机调试是将通过模拟调试的程序进一步进行在线统调。联机调试过程应循序渐进，从PLC只连接输入设备、再连接输出设备、再接上实际负载等逐步进行调试。如不符合要求，则对硬件和程序作调整。通常只需修改部份程序即可。
全部调试完毕后，交付试运行。经过一段时间运行，如果工作正常、程序不需要修改，应将程序固化到EPROM中，以防程序丢失。
（八）整理和编写技术文件
技术文件包括设计说明书、硬件原理图、安装接线图、电气元件明细表、PLC程序以及使用说明书等.

工控机MR-CR55K4耐用性强

工控机MR-CR55K4耐用性强

二、应用场景: 质量检测

机器视觉在工业机器人质量检测环节中起到了核心赋能作用，通过模拟人类视觉功能并结合自动化技术，显著提升了检测效率、精度和智能化水平。

1、缺陷检测与分类

机器视觉技术通过摄像头高精度捕捉产品图像，结合深度学习与模式识别等先进图像处理算法，实现对表面缺陷的微米级精准检测，可识别划痕、裂纹、气泡、色差等细微瑕疵，其检测精度与效率远超人工检测能力；同时系统能对缺陷进行实时自动分类（如按严重程度区分），生成结构化数据以指导自动化分拣或返工流程，显著减少人工干预，构建起从缺陷识别到智能分拣的完整质量管控闭环。

【案例分享】

基恩士——全自动扫描3D视觉系统LJ-S8000

LJ-S8000采用飞扫激光技术，具备3200 points/profile 的超高精度3D扫描能力，能够迅速捕捉产品表面的微小特征。结合其微米级的垂直方向分辨率，系统能够检测出微米级的形变或表面粗糙度，满足半导体、精密加工等严苛场景的需求。这种高精度检测能力，使得LJ-S8000在精密零部件检测中表现出色，如汽车齿轮、轴承、手机中框等高精度零件的尺寸测量和平面度、圆度、同轴度等参数的检测，以及表面缺陷如划痕、凹坑、毛刺的识别。

除了高精度检测，LJ-S8000还具备多传感器融合设计的优势。它集合了3D激光轮廓仪的精度和相机的便捷，能够同步获取产品的高度、颜色、纹理信息，从而提升缺陷识别的准确率。例如，在检测过程中，系统能够测量凹陷、划痕等各种高度的外观缺陷，为质量控制提供更加全面的数据支持。