控制器模块 1756-CN2R 大量现货
"控制处理机(CP60):
控制处理机是一个可选的容错站,和与之相连的现场总线组件(FBM)一起,可按组态好的控制方案对过程进MCS40A-0015-5A3-4-00 模块
*某些需要快速处理的回路的模拟量控制可放在FBM组件中处理,其处理速度为10-50毫秒(可组态),开关量控制也可放在FBM组件中处理,其处理速度为2-5毫秒。
I/A Series 通讯处理机
通讯处理机(COMM10), 它提供了四个 RS232-C 通讯接口,最多可连接四台136列中英文打印机或彩色喷墨打印机, 其异步通讯速率为9.6kbps。可分别打印报表及报警, 并可组态为互为后备。
通讯处理机给用户提供下列功能:
*标准出错和报警报文打印功能:
任何能够产生报文的系统站,都有一个可能作输出的I/O设备表。用户可以按照它们的逻辑名称去只定这些设备。如向通讯处理机传送许多报文,则它们就地排队,并按优先级从处理机传送到各特定设备,这就保证了对高优先级的报警报文的迅速服务。
*报表和大批量打印机处理
如果设备被组态成为可锁定的,报表就可以完整地打印到结束,在打印时,不混杂报警报文。为了及时地输出,其他报文,包括报警,可改道送到后备设备。当报表结束时,设备就解锁,按优先级次序的常规处理方法继续。如果设备没有定作可锁定的,则较高优先等级的报警报文将与报表输出混杂在一起,而且不发生报文改道。
*报文后备
通讯处理机包含一个后备机构,该后备机构是用于设备故障或上锁时,给未打印报文规定到后备设备的路径。这个后备设备可以在就地通讯处理机中,也可在远方的通讯处理机中。通过组态过程,对于每一个连接的设备,可以规定第一后备设备和第二后备设备。在检测到设备故障时,由通讯处理机自动通知执行后备路经进程。
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1756-A17 1762-IF4 1763-L16BBB 1769-ARM
1756-A4 1762-IQ16 1763-L16BWA 1769-ASCII
1756-A7 1762-IQ32T 1763-L16DWD 1769-BA
1756-BA1 1762-IQ8 1763-MM1 1769-ECL
1756-BA2 1762-IQ8OW6 1763-NC01 1769-ECR
1756-BATA 1762-IR4 1766-L32AWA 1769-HSC
1756-BATM 1762-IT4 1766-L32AWAA 1769-IA16
1756-CFM 1762-L24AWA 1766-L32BWA 1769-IA8I
1756-CN2 1762-L24AWAR 1766-L32BWAA 1769-IF16C
1756-CN2R 1762-L24BWA 1766-L32BXB 1769-IF16V
1756-CNB 1762-L24BWAR 1766-L32BXBA 1769-IF4
1756-CNBR 1762-L24BXB 1766-MM1 1769-IF4I
1756-CP3 1762-L24BXBR 1768-CNB 1769-IF8
1756-EN2T 1762-L40BXBR 1768-L43S 1769-IQ32T
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IC200ALG240 IC693ALG223 IC694TBS132 IC695ACC652 IC697ACC700
IC200MDD843 IC693ALG390 IC694TBB132 IC695GCG001 IC697ACC701
IC200MDD840 IC693ALG391 IC694RTB032 IC695RMX228 IC697ACC702
IC200TBX114 IC693ALG392 IC694TBB032 IC695CEP001 IC697ACC715
IC200ALG261 IC693ALG442 IC694PWR331 IC695ECM850 IC697ACC720
IC200TBX040 IC693APU300 IC694PSK001 IC695DEMP002 IC697ACC721
IC200TBX010 IC693APU305 IC694MDL940 IC695PSD140 IC697ACC722
IC200ACC415 IC693BEm331 IC694TBC032 IC695PSD040 IC697ACC723
IC200ACC414 IC693CHS393 IC694PWR330 IC695ALG704 IC697ACC724
IC200UEX009 IC693CHS399 IC694MDL930 IC695ALG708 IC697ACC726
IC200CPUE05 IC693CMM301 IC694MDL916 GE IC697ACC727
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通过 "多标签分类",客户可以在新版 HALCON 中使用一种新的深度学习方法,从而在一张图像中识别出多个不同的类。这些类别可以是不同缺陷,也可以是结构或颜色等属性。例如,在实际应用中,该方法可以揭示在一张图像中同时存在的多种不同类型的缺陷。从而进行更详细的分类。与其他方法相比,这种深度学习方法处理速度更快,标注工作量也更小。对客户来说,还有一个优势: 无需事先训练每一种可能的错误组合。不同的类别可以单独训练
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