无锡信捷电气CAM运动控制器V3.5.3.161107.32用户手册：电子凸轮功能详解

需积分: 39 7 下载量 94 浏览量 更新于2024-07-17 收藏 1.15MB PDF 举报
" CAM运动控制器用户手册是一部详细介绍了无锡信捷电气股份有限公司出品的CAM系列可编程控制器中电子凸轮控制功能的专业文档，其版本为V3.5.3.161107.32。该手册涵盖了丰富的技术内容，主要包括以下几个方面： 1. 功能概述：着重介绍了CAM系列PLC在包装印刷行业中的应用，如实现多轴联动和实时相位同步，特别是其追剪和飞剪功能。这些功能对于连续送料成型项目如C型钢、彩钢瓦和纸管加工至关重要，通过简单的寄存器配置，用户可以快速构建复杂的电子凸轮项目。 2. 指令应用： - 追剪指令：详细解释了追剪功能的原理和操作，包括机械环境的要求，以及如何使用CAM系列的专用指令来优化生产流程。 - 飞剪指令：同样提供了飞剪功能的概述，涉及其工作原理和适用的机械环境条件。 - 自定义凸轮：用户可以自定义电子凸轮，包括普通自定义和跳转自定义，以满足特定的生产需求。 - 指令详解：包括CAMFUN凸轮绑定、CAMRST凸轮初始化、CAMORG原点抓取、CAMGET色标抓取、CAMSPD测速、CAMVIR虚拟速度以及CAMLIB运动控制库的使用方法。 3. 系统配置：指南中详细列出S0和S1参数配置表，帮助用户设置凸轮参数和标志位，确保控制器正确运行。 4. 应用与案例：提供了实际应用中的示例，包括追剪和飞剪的具体应用、调试方法，以及自定义凸轮和特殊功能如虚拟轴和非伺服凸轮的案例分析。 5. 注意事项：手册还包含了使用过程中的关键提示和安全操作建议，帮助用户避免常见问题。 6. 常见问题：为用户提供了解决常见问题的参考，以便于快速排查和处理。 7. 版本更新说明：最后，手册总结了本次更新的内容和改进，确保用户始终掌握最新的技术信息。 通过阅读这份手册，用户不仅可以学习到CAM运动控制器的基础知识，还能深入了解如何将其应用于具体工业生产场景，提升生产效率和产品质量。"

Control Expert14.1下载地址.txt

2020-11-09 上传
施耐德PLC编程软件，2020年最新版本的编程软件，XL版本，可以支持除了安全PLC之外的所有大中型PLC，包括M580，M340，Quantum，Premium等，支持最新的网络架构EIO架构

MC405运动控制器

2012-11-09 上传
运动控制器性能说明，包括一些具体的性能等

cam350-10.5-crack.zip

2020-04-15 上传
CAM350-能将PCB线路板设计图转换为具体制造工艺的软件 主要功能： 支持多种输入/输出格式（CAD数据, ODB++, Gerber, IPC-356,Excellon, DXF, Sieb 以及 Myers等） 提供了双向的AutoCAD 和 DXF数据支持 设计规则检查，检查包括各类间距，环状线，铜箔面积计算，网表对比等 优化设计文件，添加泪滴，网表提取，丝印检查等 Basic NC Editor通孔编辑功能，钻孔工具定义，铣边路径，改变提刀点 快速拼板功能，制作PCB的阵列，适应生产要求

sprintf(cStr,cam_mode.lcd_sx,cam_mode.lcd_sy,cam_mode.cam_width,cam_mode.cam_height);把这个参数怎么改成const char * restrict

2023-05-18 上传
sprintf(cStr, format, cam_mode.lcd_sx, cam_mode.lcd_sy, cam_mode.cam_width, cam_mode.cam_height); ``` 其中，我们首先定义了一个 const char * 类型的指针变量 format，用于存储格式化字符串，它的值为 "%d x...

c++通过$拆分这个qstring字符串921654$C:\\cam_data\\cam_20231121095900332.jpg$921654$C:\\cam_data\\cam_20231121095900332_ir.jpg

2023-11-23 上传
QString str = "921654$C:\\cam_data\\cam_20231121095900332.jpg$921654$C:\\cam_data\\cam_20231121095900332_ir.jpg?"; QStringList list = str.split("$"); // 以$为分隔符拆分字符串 QString num1 = list[0]; /...

usage: visualize.py [-h] [-suffix SUFFIX] [--default_cam_only] result_path visualize.py: error: unrecognized arguments: tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d

2023-05-12 上传
例如，你可以尝试将 `tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d` 参数放到 `result_path` 参数后面，或者去掉该参数。

F411_IIC_CAM\F411_IIC_CAM.axf: Error: L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching seekfree_mt9v03x.o(.bss).

2023-10-01 上传
对于F411_IIC_CAM\F411_IIC_CAM.axf: Error: L6406E: No space in execution regions with .ANY selector matching seekfree_mt9v03x.o(.bss)的问题，这是由于芯片的空间不足导致的。建议使用更大容量的芯片来解决这...

程序无法执行，修改class Processor(): def __init__(self): self._inspect_step = int(cfg.get('PROCESS', 'INSPECT_STEP')) def capture_img(self): global aco aco = aco + 1 self._cam.stream_on() raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n" .format(raw_image.get_frame_id(), raw_image.get_height(), raw_image.get_width(), aco - 2)) numpy_image = raw_image.get_numpy_array() if numpy_image is None: return None img = Image.fromarray(numpy_image, 'L') if self._issave: picfile = '{}/{}.bmp'.format(self._picpath, self._piccount) self._piccount = self._piccount + 1 img.save(picfile) if self._isshow: w, h = img.size scale = min(1.0 * IMG_RESIZE_W / w, 1.0 * IMG_RESIZE_H / h) self._img = ImageTk.PhotoImage(image=img.resize((int(w * scale), int(h * scale)), Image.ANTIALIAS)) self._show_cb(self._img) self._cam.stream_off() return img def process_img(self, img): return PROC_OK def inspect(self): print("process2") time.sleep(1) def rotate(self): count = 0 aco = 0 self.threadsignal = 0 while self._running: v = self._dgl.qpin(ROT) if len(v) > 0: count = count + sum(v) if count > self._inspect_step: aco += 1 img = self.capture_img() count = count - self._inspect_step if __name__ == '__main__': task2 = multiprocessing.Process(target=self.inspect) task2.start() task1 = multiprocessing.Process(target=self.rotate) task1.start()

2023-05-27 上传
raw_image = self._cam.data_stream[0].get_image() if raw_image is None: print("Getting image failed.\n") return None print("Frame ID: {} Height: {} Width: {} Count: {}\n".format(raw_image.get_...

def Grad_Cam(model, image, layer_name): # 获取模型提取全链接之前的特征图 new_model = nn.Sequential(*list(model.children())[:44]) print(new_model) new_model.eval() feature_maps = new_model(image) # 获取模型最后一层卷积层 target_layer = model._modules.get(layer_name) # 将模型最后一层卷积层的输出结果作为反向传播的梯度 gradient = torch.zeros(feature_maps.size()) # 返回一个形状与feature_maps相同全为标量 0 的张量 gradient[:, :, feature_maps.size()[2]//2, feature_maps.size()[3]//2] = 1 target_layer.zero_grad() # 将模型中参数的梯度置为0 feature_maps.backward(gradient=gradient) # 获取模型最后一层卷积层的输出结果和梯度 _, _, H, W = feature_maps.size() output_activations = feature_maps.detach().numpy()[0] gradients = target_layer.weight.grad.detach().numpy() # 计算特征图中每个像素点的权重 weights = np.mean(gradients, axis=(2, 3))[0] cam = np.zeros((H, W), dtype=np.float32) for i, w in enumerate(weights): cam += w * output_activations[i, :, :] # 对权重进行归一化处理 cam = np.maximum(cam, 0) cam = cv2.resize(cam, (1440, 1440)) cam = cam - np.min(cam) cam = cam / np.max(cam) # 将热力图叠加到原图上 heatmap = cv2.applyColorMap(np.uint8(255 * cam), cv2.COLORMAP_JET) heatmap = np.float32(heatmap) / 255 image = image.detach().numpy() image = np.transpose(image, (0, 2, 3, 1)) img_CCT = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CCT.png") img_CP = cv2.imread("F:/BaiduSyncdisk/python/svm_CCT/picture CCT_CP/2L5830N023_CP.png") img_CCT = cv2.resize(img_CCT, (1440, 1440)) img_CP = cv2.resize(img_CP, (1440, 1440)) cam_img = heatmap + np.float32(img_CCT[0]) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) return np.uint8(255 * cam_img) 上述代码不显示热力图，怎么解决

2023-05-26 上传
cam_img = np.float32(heatmap) / 255 + np.transpose(image[0], (1, 2, 0)) cam_img = cam_img / np.max(cam_img) # 使用 matplotlib 显示热力图 plt.imshow(cam_img) plt.show() ``` 这样就可以在 Jupyter ...

#夹抓张开值 gripper_open=_____ #机械臂闭合值 gripper_close=_____ 2.调试机械臂记录能看噊全部二维码的识别药瓶的位姿、初始位姿、home位姿。 #init位姿 init_pose_value=[_____,_____,_____] #home点位姿 home_pose_value=[_____,_____,_____] #识别药瓶的位姿 ckeck_pose_value=[_____,_____,_____] 3.测量以下几个部分的数值 #夹抓末端噊夹抓根部的距离 gripper_dis=_____ #摄像头噊夹抓的距离 cam_gripper_dis=_____ #瓶子的半径 box_r=_____ 4.根据药瓶和噇置盒的摆噇位置，通过夹噈和噇置实验，确定以下三个数值。 #夹噈瓶子的安全高度 gripper_box_safe_value=_____ #夹噈时距离标签的X轴横向距离 L_pick=_____ #噇置时距离噇置的Z轴垂直距离 height_value=_____

2023-07-14 上传
cam_gripper_dis = _____ # 瓶子的半径 box_r = _____ # 夹噈瓶子的安全高度 gripper_box_safe_value = _____ # 夹噈时距离标签的X轴横向距离 L_pick = _____ # 噇置时距离噇置的Z轴垂直距离 height_value = ___...
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