输入模块用来接收和采集输入信号，开关量输入模块用来接收从按钮；选择开关、数字拨码开关、限位开关、接近开关、光电开关、压力继电器等过来的开关量输入信号；模拟量输入模块用来接收电位器、测速发电机和各种变送器提供的连续变化的模拟量电流、电压信号。开关量输出模块用来控制接触器、电磁阀、电磁铁、指示灯、数字显示装置和报警装置等输出设备，模拟量输出模块用来控制调节阀、变频器等执行装置。输出接口电路通常有3种类型：继电器输出型、晶体管输出型和晶闸管输出型。使用“频率测量周期”下拉列表。可选1.0s、0.1s、和0.0s。江苏视觉课程教育机构
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).松江区电工课程咨询扩展能力是指反映PLC性能的重要指标之一。
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。
TIA博途软件中可定义两类符号:全局符号和局部符号。全局符号利用变量表来定义，可以在用户项目的所有程块中使用。局部符号是在程序块的变量声明表中定义的，只能在该程序块中使用PLC的变量表包含整个CPU范围有效的变量和符号常量的定义。系统会为项目中使用的每个CPU创建一个变量表，用户也可以创建其他的变量表用于常量和变量进行归类和分组。在TIA博途软件中添加了CPU设备后，会在项目树中CPU设备下产生一个“PLC变量”文件夹，在此文件夹中有三个选项:显示所有变量、添加新变量表和默认变量表。“显示所有变量”包含有全部的PLC变量、用户常量和CPU系统常量三个选项。该表不能删除或移动。“默认变量表”是系统创建，项目的每个CPU均有一个标准变量表。该表不能删除、重命名或移动。小型PLC的I/O点数一般在256点以下，除开关量I/O以外，一般都有模拟量功能和高速功能。
梯形图编程注意事项如下
（1）梯形图按自上而下、从左到右的顺序排列。程序按从左到右、从上到下的顺序执行。每个线圈（或方框）为一个逻辑行，即一层阶梯。每一逻辑行开始于左母线，然后是触点的连接，**终止于线圈（或方框）（2）在梯形图中，每个继电器均为存储器中的一位，称“软继电器”。当存储器状态为“1”时，表示该继电器线圈得电，其常开触点闭合或常闭触点断开。（3）梯形图两端的母线并非实际电源的两端，而是“概念”电流，即能流。能流只能从左到右流动。（4）在梯形图中，前面所有继电器线圈为一个逻辑执行结果，被后面逻辑操作利用。（5）在梯形图中，除了输入继电器没有线圈，只有触点外，其他继电器既有线圈，又有触点。（6）每个程序段必须以一个触点开始，以线圈或方框终止逻辑程序段。（7）梯形图每一个程序段中并没有真正的电流流过。（8）PLC在执行程序时，每次执行一个程序段，顺序为从左至右，然后自顶部至底部一个程序段一个程序段扫描执行，一旦CPU到达程序的结尾，就又回到程序的顶部重新开始执行，即PLC是串行周期扫描工作方式。 对于大型的PLC系统，还可以采用CPU结构冗余系统或者三个CPU构成表决系统，史系统的可靠性进一步提高。江苏视觉课程教育机构
使用“计数类型”下拉列表，可选计数器、时间段、频率和运动控制。江苏视觉课程教育机构
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。江苏视觉课程教育机构
