成都西门子授权代理商

成都西门子授权代理商用于Simatic S7-1500控制器和ET 200MP I/O系统。Simatic S7-1500TM神经处理器（NPU）使用英特尔Movidius Myriad X 视觉处理器（VPU），能够实现神经网络的处理。新模块配有USB3.1接口和千兆以太网端口，通过SD卡获得训练过的神经系统中的功能。传感器的数据和来自CPU程序的数据，在神经网络的基础上进行处理。借助机器学习算法，诸如生产工厂的视觉质量检验或图像引导的机器人系统等应用将得以实现。这些行为从而变得更、更像人类专家。随着该模块的推出，西门子将更多的未来技术整合到工业应用场景。

Simatic S7-1500 TM NPU上安装的VPU采用英特尔新款 Myriad X VPU芯片，配有神经网络结构的专用硬件加速器。集成了图像处理单元与神经网络计算单元的MyriadX是计算机视觉应用的先驱。嵌入式英特尔芯片可基于训练过的模型来加速图像处理过程和快速本地数据评估，从而工业自动化领域新的应用。

以避免这些函数被操作。 CPU 中使用的全局库“Long Functions”中的函数，在具有这种关联的情况下无法加载到仿真中。但可以将这些元素替换为其在全局库中的原始版本。 它们不会关联到 CPU。

将不一致的程序加载到 S7-1500 CPU 中

在 TIA Portal 中，如果不进行一致性检查，则无法将不一致的程序下载到 S7-1500 CPU 中。在加载过程中，如果出现了不一致的情况，则将在后台检查程序中的所有块，重新编译。 但如果 CPU 中存在使用由更早版本 STEP 7加载的程序，则这些程序中将会出现不一致情况。

在这种情况下，请注意以下信息：，国家对节能和环保越来越重视。近几年我国建设了大量的城市污水处理厂。以下几个问题一直困扰着我们：1.厂区面积大，设备分散，有的污水厂还有污水提升泵站，可能相距上千米；2.设备种类繁多，数量大，维护不便；3.成套设备较多，污泥脱水系统、系统和电力监测系统通讯协议多种多样，互操作性差；垃圾处理污水处理控制系统…

如果从设备加载了不一致的程序，那么之后无法将程序原样加载回 S7-1500 CPU中。这是因为在加载过程中必执行一致性检查，并更正不一致的数据。

于Simatic S7-1500控制器和ET 200MP I/O系统。Simatic S7-1500TM神经处理器（NPU）使用英特尔Movidius Myriad X 视觉处理器（VPU），能够实现神经网络的处理。新模块配有USB3.1接口和千兆以太网端口，通过SD卡获得训练过的神经系统中的功能。传感器的数据和来自CPU程序的数据，在神经网络的基础上进行处理。借助机器学习算法，诸如生产工厂的视觉质量检验或图像引导的机器人系统等应用将得以实现。这些行为从而变得更、更像人类专家。随着该模块的推出，西门子将更多的未来技术整合到工业应用场景。

Simatic S7-1500 TM NPU上安装的VPU采用英特尔新款 Myriad X VPU 芯片，配有深度神经网络结构的专用硬件加速器。集成了图像处理单元与神经网络计算单元的Myriad成都西门子授权代理商计算机视觉应用的先驱。嵌入式英特尔芯片可基于训练过的模型来加速图像处理过程和快速本地数据评估，从而工业自动化领域新的应用。

用户可以在S7-1500 TMNPU模块的集成接口上连接可兼容的传感器，例如摄像头或麦克风，传感器数据和来自CPU程序的信息，利用神经网络进行处理，处理的结果再在CPU程序中进行评估。利用传统图像处理技术识别工件时，地设置每个工件的数据；而应用学习算法对所识别的图像数据进行分析，工件数据的设置在一定程度上可以更加灵活。Tensorflow等开放式人工智能框架就是应用于此。

Simatic S7-1500 TMNPU的优势在分拣/放置应用场景里，体现在移动机器人能够识别、分拣并放置随意摆放在箱子中的部件。在质检方面也将带来附加价值，例如利用联网摄像头所采集的图像或数据对神经网络进行不断训练，模块将像专家一样具备判断产品或工艺一致性、颜色和质量参数的知识。

从设备加载数据块

请注意，从设备下载块时，这两个 CPU 系列处理变量值的方式有所不同。

S7-1200/1500

S7-1200 系列的 CPU 将起始值存储到装载存储器中，而数据块通过该起始值加载到 CPU 中。 如果从 S7-1200 CPU加载了数据块，那么这些起始值将从装载存储器应用到离线数据块。运行期间通过“WRIT_DBL”指令在装载存储器中更改了值，初加载到设备中的值还是会应用到离线数据块。

为了应用 CPU 的当前受监视值，可以使用“受监视值快照”功能。可以在信息系统的“编程数据块”一节中找到有关该内容的详细信息。

背景信息：成都西门子授权代理商

人工智能用途繁多，在工业领域的应用有助于大幅减轻编程和工程开发的工作量，可使控制逻辑更加灵活敏捷地应对环境条件变化，也可更加灵活地组织生产流程。

西门子的自动化未来（Future ofAutomation）项目展示了西门子对自动化未来发展方向的远见卓识，以及人工智能在全集成自动化产品组合中的应用前景。这意味着从现场层、控制器层和边缘层直至云端，都具有灵活的解决方案。也意味着用户可以根据环境和目标应用来调整人工智能解决方案的规模：例如现场层需要迅速作出响应，而在跨设备和车间层，则需要对海量数据进行处理并且需要相应的计算能力。

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