Modbus具有两种串行传输模式：分别为ASCII和RTU。S7-1200PLC通过调用软件中的Modbus(RTU)指令来实现ModbusRTU通信，而ModbusASCII则需要用户安照协议格式自行编程。ModbusRTU是一种单主站的主从通信模式，主站发送数据请求报文帧，从站回复答应数据报文帧。Modbus网络上只能有一个主站存在，主站在网络上没有地址，每个从站必须有一个**的地址，从站的地址范围为0～247，其中0为广播地址，用于将消息广播到所有Modbus从站，只有Modbus功能代码05、06、15和16可用于广播。常开触点打开取决于相关操作数的信号状态。青浦区工业视觉课程班
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。上海信捷PLC课程机构西门子1500PLC信号模块通常是控制器和过程中间的借口。
PROFINETIO通信环境中各个通信设备根据组件功能划分为IO控制器、IO设备和IO监视器。IO控制器用于对连接IO设备进行寻址，需要与现场设备交换输入和输出信号，功能类似PROFIBUS网络中DP主站。IO设备是分配给其中一个IO控制器的分布式现场设备，功能类似PROFIBUS网络中DP从站。IO监视器是用于调试和诊断的编程设备或HMI设备。PROFINETIO提供三种执行水平的数据通信：1）非实时数据传输（NRT）:用于项目的监控和非实时要求的数据传输，例如项目的诊断，典型的通信时间为2）实时通信（RT）:用于要求实时通信的过程数据，通过提高实时数据的优先级和优化数据堆栈（OSI参考模型第1层和第2层）实现，可用标准网络元件执行高性能的数据传输，典型的通信时间为1～100ms。3）等时实时（IRT）:用于实现IO通信中对IO处理性能极高的**应用，等时实时可确保数据在相等的时间间隔进行数据传输，等时实时通信需要特殊的硬件支持（交换机和CPU，S7-1200CPU目前还不支持该类型通信），其典型的通信时间为0.25～1ms.
电路图绘制：学习绘制详细表示电路、设备或成套装置的全部组成和连接关系的电路图，便于理解电路的工作原理。电气系统图绘制：掌握表示整个系统或装置的基本组成、主要电气设备、元件之间相互关系的系统图绘制方法。电气接线图绘制：了解如何绘制表示电气设备、装置或系统的连接关系的接线图。电气平面图绘制：学习绘制展示电气设备、线路等在建筑物或场地内平面布置的平面图。布局方法：包括功能布局法（按元件相互功能关系布局）和位置布局法（按元件实际位置布局），遵循清楚表达连接关系、便于绘制和读懂、突出重点、均匀对称、美观清晰等原则。技术数据标注：掌握在图纸上正确标注文字代号、技术数据以及元件位置的方法。通过电气制图课程的学习，学生能够具备阅读和绘制较为复杂的电气工程图样的能力。 在用户程序执行阶段，PLC以扫描方式依次的扫描用户程序。
工业以太网技术具有价格低廉、稳定可靠、通信速率高、软硬件产品丰富、以及支持技术成熟等优点，已为常用的通信网络之一。工业以太网是面向工业生产控制的，对数据的实时性、确定性和可靠性等有极高的要求。西门子工业以太网可应用于单元级、管理级的网络，其通讯数据量大、传输距离长。西门子工业以太网可同时运行种通信服务，例如 PG/OP 通信、S7通信、开放式用户通信(OUC: Open User Communication)和PROFINET 通信。S7信和开放式用户通信为非实时性通信，它们主要应用于站点间数据通信。基于工业以太网开发的PROFINET 通信具有很的实时性，主要用于连接现场分布式站点。通讯模块或通讯处理器：顶多3个，分别插在插槽101/102和103中。青浦区台达PLC课程实训基地
常闭触点打开取决于相关操作数的信号状态。青浦区工业视觉课程班
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。青浦区工业视觉课程班
