视觉检测平台硬件为边缘控制器，视觉软件基于 Python 完 成物料形状和颜色组合的视觉检测（传统检测、深度学习），每 种形状和颜色的组合对应一种结果变量，并开发程序完成视觉检 测结果与 PLC 的通讯和信号交互，同时 PLC 程序控制视觉检测 程序启停。以此为基础写一段代码

在这样的视觉检测系统中，Python 通常作为核心语言，用于处理图像分析任务。以下是一个简化的示例代码片段，展示了如何使用Python库如OpenCV（用于图像处理）和PIL（处理图片）以及像Modbus或Pi4J（PLC通信）这样的库来进行视觉检测和PLC交互：

import cv2
from PIL import Image
import serial # 对于串口连接到PLC

# 读取并预处理图像
def read_image_and_preprocess(camera_port):
    img = cv2.imread(camera_port)
    img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 可能还需要其他预处理步骤
    return img

# 使用深度学习模型识别形状和颜色
def detect_shape_color(image, model):
    prediction = model.predict(image) # 使用预先训练好的模型
    shape, color = decode_prediction(prediction) # 自定义函数解析预测结果
    return shape, color

# 解析预测结果并将数据发送给PLC
def communicate_with_plc(result, plc_connection):
    shape_var, color_var = result
    plc_connection.write(f"Result: Shape={shape_var}, Color={color_var}".encode()) # 根据实际PLC协议编写消息

# 主循环
if __name__ == "__main__":
    camera_port = "0" # 设备摄像头端口
    model_path = "model.h5" # 深度学习模型路径
    plc_connection = serial.Serial('COM1', 9600) # PLC设备连接设置
    
    # 初始化模型
    model = load_model(model_path)

    while True:
        image = read_image_and_preprocess(camera_port)
        shape, color = detect_shape_color(image, model)
        communicate_with_plc((shape, color), plc_connection)
        
        # PLC控制视觉检测程序启动/停止
        if should_stop_detection(): # 调用PLC指令判断是否需要停止
            break

    plc_connection.close()

请注意，这只是一个基本框架，实际代码将需要根据具体硬件配置、图像处理算法和PLC的API进行调整。另外，`decode_prediction()`、`load_model()` 和 `should_stop_detection()` 函数需要你自行实现。