西门子200SMART数字量模块EMDE08

西门子200SMART模块EMDE08
S7-200 SMART，EM DE08，数字量输入模块，8 x 24 V DC 输入

西门子扩展模块
6ES7288-2DE08-0AA0	S7-200 SMART，EM DE08，数字量输入模块，8 x 24 V DC 输入
6ES7288-2DR08-0AA0	S7-200 SMART，EM DR08，数字量输出模块，8 x 继电器输出
6ES7288-2DT08-0AA0	S7-200 SMART，EM DT08，数字量输出模块，8 x 24 V DC 输出
6ES7288-2DR16-0AA0	S7-200 SMART，EM DR16，数字量输入/输出模块，8 x 24 V DC 输入/8 x 继电器输出
6ES7288-2DT16-0AA0	S7-200 SMART，EM DT16，数字量输入/输出模块，8 x 24 V DC 输入/8 x 24 VDC
6ES7288-2DR32-0AA0	S7-200 SMART，EM DR32，数字量输入/输出模块，16×24VDC 输入/16 x 继电器输出
6ES7288-2DT32-0AA0	S7-200 SMART，EM DT32，数字量输入/输出模块，16 x 24VDC输入/16 x 24VDC
6ES7288-3AE04-0AA0	S7-200 SMART，EM AE04，模拟量输入模块，4 输入
6ES7288-3AE08-0AA0	S7-200 SMART，EM AE08，模拟量输入模块，8 输入
6ES7288-3AQ02-0AA0	S7-200 SMART，EM AQ02，模拟量输出模块，2 输出
6ES7288-3AQ04-0AA0	S7-200 SMART，EM AQ04，模拟量输出模块，4 输出
6ES7288-3AM03-0AA0	S7-200 SMART，EM AM03，模拟量输入/输出模块，2 输入/ 1 输出
6ES7288-3AM06-0AA0	S7-200 SMART，EM AM06，模拟量输入/输出模块，4 输入/ 2 输出
6ES7288-3AR02-0AA0	S7-200 SMART，EM AR02，热电阻输入模块，2 通道
6ES7288-3AR04-0AA0	S7-200 SMART，EM AR04，热电阻输入模块，4 通道
6ES7288-3AT04-0AA0	S7-200 SMART，EM AT04，热电偶输入模块，4 通道

西门子200SMART模块EMDE08
S7-200 SMART，EM DE08，数字量输入模块，8 x 24 V DC 输入
系统概述
本项目是采用相机采集产品位置数据，由PLC发送给机器人，从而实现产品的精确装配，本项目是进行无线鼠标的安装等。
系统原理
主要是通过以太网将相机传输定位数据给PLC，PLC传输数据给4台机器人，机器人依据坐标数据进行产品的装配，产品的传输是通过MODBUS控制两台伺服电机
系统配置
自动化控制器: e-Control PLC，是控制系统的核心硬件平台。
人机界面硬件: TPC1203工业级12寸触摸式平板电脑，稳定可靠。无线平板客户可以实现远程无线操作现场设备。
人机界面软件: NETSCADA组态软件开发平台，提供压片机需要的相关功能模块。

机械臂有望掌握快速学习的能力。西门子的研究人员正与加州大学伯克利分校合作，潜心研究机械臂如何充分利用云端来学习并教会自己执行专业化任务。

相较于人类，机械臂的学习速度很慢。但是，基于西门子*研究院与加州大学伯克利分校正在合作开展的研究，机械臂掌握新技能的能力将迅速提高。以云端机械臂为例，这项技术有可能集诸多服务器之力来协助机械臂执行任务。云计算让机械臂在“思考”时不再**于使用本地计算资源，这为使用深度学习等计算密集型资源开启了大门。借助云计算，工作人员还有可能充分利用开放源码软件和并行计算等带来的好处。而较令人振奋的是，云计算可以实现与其它自动化系统的知识分享且能及时更新数据。



对机械臂而言，拾取不同尺寸、形状和重量的物体是一项较为困难的任务。在云端，高效的并行计算可被用于发现较稳健的抓取动作。
在加利福尼亚州伯克利，Juan L. Aparicio带领着一个专门研究高级制造自动化技术的西门子研究团队。他表示：“如今，机械臂只需要不断重复拾取并放置相同物体。但在不久的将来，随着制造业日益向小批量生产转型，为抓取每一个新物体的动作给机械臂重新编程是不可行的。因此，如果机械臂要独立‘想’出如何抓取新物体，就需要云的支持。”

系统间的知识分享

为此，Aparicio和他的团队正潜心研究机械臂如何借云之力来学会抓取不熟悉的物体。Aparicio解释道：“抓取是机械臂执行的计算密度较高的任务之一。如果能让机械臂自主从云端搜索适当的动作，它将弄明白如何更快、更高效地执行这项任务。”

加州大学伯克利分校的Dexterity Network（DexNet）平台是一个基于云的抓取动作数据库。在与DexNet平台的合作中，西门子团队提供了专门的制造技术知识，以及分享基于云的信息时用于保护重要知识产权的方法。加州大学伯克利分校的Ken Goldberg教授是DexNet平台的负责人，他表示：“现在，我们正在集成视觉功能生成一个合成数据库。这个数据库中包含了650万张含三维模型的图片，而它们都与抓取有关。”

西门子团队专注于在学术界与工业界之间搭起桥梁，他们也参与了加州大学伯克利分校Pieter Abbeel教授开展的一个相关项目。这个项目的重点是机械臂的深度强化学习。Abbeel表示：“深度强化学习已在游戏和模拟环境中大获成功。在这个项目中，我们正在研究如何让真实的机械臂在学习中取得同样的成功。”Aparicio补充道：“这个项目是为数不多的几个将深网用于控制物理系统的例子之一。我们正在设计控制器，以使机械臂通过少量编程学习执行新任务。下一步，我们会将这两方面的工作相结合，充分利用云端来实现系统间的知识分享，让机械臂有能力在本地完成对知识的学习和归纳。”