3、硬件配套齐全，用户使用方便，适应性强PLC产品已经标准化、系列化、模块化，配备有品种齐全的各种硬件装置供用户选用，用户能灵活方便地进行系统配置，组成不同功能、不同规模的系统。PLC的安装接线也很方便，一般用接线端子连接外部接线。PLC有较强的带负载能力，可以直接驱动一般的电磁阀和小型交流接触器。
4、可靠性高，抗干扰能力强 传统的继电器控制系统使用了大量的中间继电器、时间继电器，由于触点接触不良，容易出现故障。PLC用软件代替大量的中间继电器和时间继电器，*剩下与输入和输出有关的少量硬件元件，接线可减少到继电器控制系统的1/10-1/100，因触点接触不良造成的故障大为减少。 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。江苏课程实训基地
S7通信S7-1200CPU与其他S7-300/400plc/1200/1500CPU通信可采用多种通信方式，但*常用的、*简单的还是S7通信。S7-1200CPU进行S7通信时，需要在客户端侧调用PUT/GET指令。“PUT”指令用于将数据写入到伙伴CPU，“GE指令用于从伙伴CPU读取数据。进行S7通信需要使用组态的S7连接进行数据交换，S7连接可在单端组态或双端组态:(1)单端组态单端组态的S7连接，只需要在通信发起方(S7通信客户端)组态一个连接到伙伴方的S7连接定的S7连接。伙伴方(S7通信服务器)无需组态S7连接。(2)双端组态双端组态的S7连接，需要在通信双方都进行连接组态。上海西门子1200/1500 PLC课程机构工作原理当PLC投入运行后，其工作过程一般分为三个阶段，既输入采样、用户程序执行和输出刷新三个阶段。
USS 指令可控制支持通用串行接口 (USS) 的电机驱动器的运行。可以使用USS指令通过与CM1241RS485通信模块或CB1241RS485通信板的RS485连接与多个驱动器通信。一个S7-1200CPU中*多可安装三个CM1241RS422/RS485模块和一个CB1241RS485板。每个RS485端口*多操作十六台驱动器。USS协议使用主从网络通过串行总线进行通信。主站使用地址参数向所选从站发送消息。如果未收到传送请求，从站本身不会执行传送操作。各从站之间无法进行直接消息传送。USS通信以半双工模式执行。以下USS模式以半双工式模式执行。
开放式控制器(CPU1515SPPC)是将PC-based平台与ET200SP控制器功能相结合的可靠、紧凑的控制系统。可用于特定的OEM设备以及工厂的分布式控制。控制器右侧可以直接扩展ET200SPI/O模块。CPU1515SPPC开放式控制器使用双核1GHz,MDGSeriesAPUT40E处理器，2G/4G内存，使用8G/16GCfast卡作为硬盘，Windows7嵌入版32位或64位操作系统。目前CPU1515SPPC开放式控制有多个订货号供选择。SIMATICS7-1500PLC软控制器SIMATICS7-1500PLC软控制器采用Hypervisor技术，在安装到SIEMENS工控机后，将工控机的硬件资源虚拟成两套硬件，其中一套运行Windows系统，另一套运行SIMATICS7-1500PLC实时系统，两套系统并行运行，通过SIMATIC通信的方式交换数据。软PLC与SIMATICS7-1500PLC硬PLC代码100%兼容，其运行于Windows系统，可以在软PLC运行时重启Windows当扫描用户程序结束后，PLC就进入输出刷新阶段。
S7-1200PLC的运动控制功能S7-1200CPU提供四个脉冲输出发生器。每个脉冲输出发生器提供一个脉冲输出和一个方向输出，用于通过脉冲接口对步进电机驱动器或伺服电机驱动器进行控制。脉冲输出为驱动器提供电机运动所需的脉冲。方向输出则用于控制驱动器的行进方向。PTO输出生成频率可变的方波输出。DC/DC/DC型CPUS7-1200上配备有用于直接控制驱动器的板载输出。继电器型CPU需要具有用来控制驱动器的DC输出的信号板。信号板(SB,SignalBoard)将板载I/0扩展为包含多个附加I/0点。具有两个数字量输出的SB可用作控制一台电机的脉冲输出和方向输出。具有四个数字量输出的SB可用作控制两台电机的脉冲输出和方向输出。不能将内置继电器输出用作控制电机的脉冲输出。不论是使用板载I/0、SBI/O还是二者的组合，顶多可以拥有四个脉冲发生器。在用户程序执行阶段，PLC以扫描方式依次的扫描用户程序。上海西门子1200/1500 PLC课程机构
常开触点打开取决于相关操作数的信号状态。江苏课程实训基地
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。江苏课程实训基地
