库卡机器人PROFINET通讯配置指南:KRC4工业以太网详解

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库卡机器人PROFINET通讯配置手册是针对KRC4工业以太网的专业文档,发布于2011年8月12日,版本为FBTPROFINETKRC4V1zh。该手册主要介绍了如何在库卡机器人的控制体系中实现PROFINET通信,这是一种基于工业以太网的现场总线系统,旨在提升生产自动化和设备间的高效通信。 第1章"认识基于以太网的现场总线系统PROFINET"详细阐述了PROFINET的基本概念,包括其概览、KRC4控制器如何与PROFINET集成、输入/输出传输介质的选择与组件配置,以及实际应用中的耦合示例。此外,还提到了在理解和使用PROFINET过程中可能遇到的问题及其解决方案。 第2章"介绍网络基础知识"涵盖了网络构成的核心要素,如无源网络组件(如双绞线、RJ-45插头和接口)的使用和检查方法,以及有源网络组件如网卡、集线器、转换器和路由器的作用。此外,本章还深入讲解了网络通信协议,如TCP/IP协议栈、OSI参考模型、地址分配、子网掩码、网络地址转换(NAT)等概念,这些都是理解PROFINET网络配置不可或缺的基础知识。 值得注意的是,文档强调了所有信息仅供参考学习交流,未经库卡机器人集团明确许可,不得擅自复制或公开。在使用过程中,用户应了解控制系统可能还有未在此文档中详述的其他功能,且制造商保留技术更改的权利。同时,虽然文档在发布时已进行过校对,但仍可能存在不一致之处,对此制造商不承担任何责任,但会定期更新以确保信息的准确性。 这份手册提供了库卡机器人与PROFINET技术结合的实用指南,对于希望深入了解和配置PROFINET通信的工程师和技术人员来说,是极具价值的学习资源。

以下代码有什么错误,怎么修改: import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import input_data import model import numpy as np import xlsxwriter num_threads = 4 def evaluate_one_image(): workbook = xlsxwriter.Workbook('formatting.xlsx') worksheet = workbook.add_worksheet('My Worksheet') with tf.Graph().as_default(): BATCH_SIZE = 1 N_CLASSES = 4 image = tf.cast(image_array, tf.float32) image = tf.image.per_image_standardization(image) image = tf.reshape(image, [1, 208, 208, 3]) logit = model.cnn_inference(image, BATCH_SIZE, N_CLASSES) logit = tf.nn.softmax(logit) x = tf.placeholder(tf.float32, shape=[208, 208, 3]) logs_train_dir = 'log/' saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: print("从指定路径中加载模型...") ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(logs_train_dir) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) print('模型加载成功, 训练的步数为: %s' % global_step) else: print('模型加载失败,checkpoint文件没找到!') prediction = sess.run(logit, feed_dict={x: image_array}) max_index = np.argmax(prediction) workbook.close() def evaluate_images(test_img): coord = tf.train.Coordinator() threads = tf.train.start_queue_runners(coord=coord) for index,img in enumerate(test_img): image = Image.open(img) image = image.resize([208, 208]) image_array = np.array(image) tf.compat.v1.threading.Thread(target=evaluate_one_image, args=(image_array, index)).start() coord.request_stop() coord.join(threads) if __name__ == '__main__': test_dir = 'data/test/' import glob import xlwt test_img = glob.glob(test_dir + '*.jpg') evaluate_images(test_img)

2023-07-08 上传