PLC是采用“顺序扫描，不断循环”的方式进行工作的。即在PLC运行时，CPU根据用户按控制要求编制好并存于用户存储器中的程序，按指令步序号(或地址号)作周期性循环扫描，如无跳转指令，则从**条指令开始逐条顺序执行用户程序，直至程序结束，然后重新返回**条指令，开始下一轮新的扫描，在每次扫描过程中，还要完成对输入信号的采样和对输出状态的刷新等工作。1、输入采样阶段在输入采样阶段，PLC控制器以扫描方式依次地读入所有输入状态和数据，并将它们存入I/O映象区中的相应得单元内。输入采样结束后，转入用户程序执行和输出刷新阶段。2、用户程序执行阶段在用户程序执行阶段，PLC控制器总是按由上而下的顺序依次地扫描用户程序(梯形图)。3、输出刷新阶段当扫描用户程序结束后，PLC控制器就进入输出刷新阶段。在此期间，CPU按照I/O映象区内对应的状态和数据刷新所有的输出锁存电路，再经输出电路驱动相应的外设。S7-1200PLC不支持S7定时器，只支持IEC定时器。西门子300/400 PLC课程
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。金山区西门子1200/1500 PLC课程培训机构SR：置位、复位触发器（复位优先）。
模拟量输出模块模拟量输出模块SM1232用于将S7-1200PLC的数字量信号转换成系统所需要的模拟量信号，控制模拟量调节器或技手机械。目前，模拟量输出模块主要有SM1232AQ2X14bit、AQ4X14bit,其输出电压为±10V或输出电流0~20mA在此以模拟量输出模块SM1232AQ2X14bit为例进行介绍。该模块的输出电压为-10~+10V，分辨率为14位，*负载阻抗1000MΩ。输出电流为0~20mA时，分辨率为13位，*大负载阻抗600Ω。有中断和诊断功能，可监视电源电三板路和断线故障。数字-27648~27648被转换为-10V~+10V的电压,数字0~27648被转换为0~20mA的电流。
S7-1200PLC串口通信模块作为ModbusRTU从站用于响应Modbus主站的请求，需要调用“Modbus_Slave”指令。将“Modbus_Slave”指令拖入到程序时，系统会为其自动分配背景数据块，该背景数据块指向“Modbus_Comm_Load”指令的输入参数“MB_DB”
●必须先执行“Modbus_Comm_Load”指令组态端口，然后“Modbus_Slave”指令才能通过该端口通信。●如果将某个端口用于ModbusRTU从站，则该端口不能再用于ModbusRTU主站。●对于给定端口，只能使用一个Modbus_Slave指令。●“Modbus_Slave”指令必须以一定的速率定期执行，以便能够及时响应来自“Modbus_Master”的请求。建议在主程序循环OB中调用“Modbus_Slave”指令。●“Modbus_Slave”指令支持来自Modbus主站的广播写请求，只要该请求是用于访问有效地址的请求即可。对于广播不支持的功能代码，“Modbus_Slave”指令的STATUS将输出错误代码16#8188 在给CPU进行供电接线时，一定要注意分清是哪一种供电方式。
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。为了适应控制需求，除整体式plc外，绝大多数采用模块化结构。奉贤区西门子PLC课程实训基地
输入接口和输出接口是PLC从外部接受信号的窗口。西门子300/400 PLC课程
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。西门子300/400 PLC课程
