厦门盈亦自动化科技有限公司电话0592-6372625手机18030129917
QQ 3001664323
1,《发电厂DCS监控系统》
2,《智能平钢化炉系统制造》
3,《PLC可编程输送控制系统》
4,《DCS集散控制系统》
5,《智能型消防供水控制系统》
6,《化工厂药液恒流量计算机控制系统》
7,《电气控制系统》造纸,印染生产线,变电站综合自动化控制系统
并且广泛应用于数控机械 冶金,石油天然气,石油化工,化工,造纸印刷,纺织印染,机械,电子制造,汽车制造,烟草,塑胶机械,电力,水利,水处理/环保,市政工程,锅炉供暖,能源,输配电.
在此为您陈列以下优势品牌：
?英维思福克斯波罗 Invensys Foxboro I/A Series系统：FBM，FCP，CP（现场输入/输出模块）顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。
?英维思ESD系统 Invensys Triconex: 3700A、3805E、3503E冗余容错控制系统、基于三重模件冗余（TMR）结构的最现代化的容错控制器。
?ABB：Bailey INFI 90，工业机器人备件DSQC系列等。
?西屋Westinghouse： OVATION系统1C31系列、WDPF系统、WEStation系统备件。
?霍尼韦尔Honeywell：DCS系统备件TC、TK系列模件、HonEYWELL TDC系列，QCS，S9000等备件。
?罗克韦尔Allen Bradley Rockwell: SLC500/1747/1746、Logix5000/1756、PLC-5/1771/ 1785、Reliance瑞恩 等产品。
?XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME总线等备件
?施耐德Schneider：140系列、莫迪康、Quantum处理器、Quantum内存卡、Quantum电源模块等。
?摩托罗拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。
?西门子Siemens：Siemens S7 S5系列，Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。
?博士力士乐Bosch Rexroth：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。
?GE FANUC(GE发那科):IC693和IC697系列模
PLC-BSC-24DC/21-21 端子
R88G-HPG32A111K0BJ
R88G-HPG32A112K0BJ
R88G-HPG32A21750BJ
R88G-VRSF05B100CJ
R88G-VRSF05B200CJ
R88G-VRSF05C400CJ
R88G-VRSF09B100CJ
R88G-VRSF15C400PCJ
R88G-VRSF15D750CJ
R88G-VRSF25B100CJ
R88G-VRSF25D750CJ
R88M-G05030H-BOS2-Z
R88M-G05030H-BO-Z
R88M-G05030H-BS2-Z
R88M-G05030H-B-Z
R88M-G05030H-OS2-Z
R88M-G05030H-O-Z
R88M-G05030H-S2-Z
R88M-G05030H-Z
R88M-G05030T-BOS2-Z
R88M-G05030T-BO-Z
R88M-G05030T-BS2-Z
R88M-G05030T-B-Z
R88M-G05030T-OS2-Z
R88M-G05030T-O-Z
R88M-G05030T-S2-Z
R88M-G05030T-Z
R88M-G10030H-BOS2-Z
R88M-G10030H-BO-Z
R88M-G10030H-BS2-Z
R88M-G10030H-B-Z
R88M-G10030H-OS2-Z
R88M-G10030H-O-Z
R88M-G10030H-S2-Z
R88M-G10030H-Z
R88M-G10030L
R88M-G10030L-B
R88M-G10030L-S2
R88M-G10030S-B
R88M-G10030T-BOS2-Z
R88M-G10030T-BO-Z
R88M-G10030T-BS2-Z
R88M-G10030T-B-Z
R88M-G10030T-OS2-Z
R88M-G10030T-O-Z
R88M-G10030T-S2-Z
R88M-G10030T-Z
R88M-G1K020H-BOS2-Z
R88M-G1K020H-BO-Z
R88M-G1K020H-BS2-Z
R88M-G1K020H-B-Z
R88M-G1K020H-OS2-Z
R88M-G1K020H-O-Z
R88M-G1K020H-S2-Z
R88M-G1K020H-Z
R88M-G1K020T-BOS2-Z
R88M-G1K020T-BO-Z
R88M-G1K020T-BS2-Z
R88M-G1K020T-B-Z
R88M-G1K020T-OS2-Z
R88M-G1K020T-O-Z
R88M-G1K020T-S2-Z
R88M-G1K020T-Z
R88M-G1K030H-BOS2-Z
R88M-G1K030H-BO-Z
R88M-G1K030H-BS2-Z
R88M-G1K030H-B-Z
R88M-G1K030H-OS2-Z
R88M-G1K030H-O-Z
R88M-G1K030H-S2-Z
R88M-G1K030H-Z
R88M-G1K030T-BOS2-Z
R88M-G1K030T-BO-Z
R88M-G1K030T-BS2-Z
R88M-G1K030T-B-Z
R88M-G1K030T-OS2-Z
R88M-G1K030T-O-Z
R88M-G1K030T-S2-Z
R88M-G1K030T-Z
R88M-G1K520H-BOS2-Z
R88M-G1K520H-BO-Z
R88M-G1K520H-BS2-Z
R88M-G1K520H-B-Z
R88M-G1K520H-OS2-Z
R88M-G1K520H-O-Z
R88M-G1K520H-S2-Z
R88M-G1K520H-Z
R88M-G1K520T-BOS2-Z
R88M-G1K520T-BO-Z
R88M-G1K520T-BS2-Z
R88M-G1K520T-B-Z
R88M-G1K520T-OS2-Z
R88M-G1K520T-O-Z
R88M-G1K520T-S2-Z
R88M-G1K520T-Z
R88M-G1K530H-BOS2-Z
R88M-G1K530H-BO-Z
R88M-G1K530H-BS2-Z
R88M-G1K530H-B-Z
R88M-G1K530H-OS2-Z
R88M-G1K530H-O-Z
R88M-G1K530H-S2-Z
R88M-G1K530H-Z
R88M-G1K530T-BOS2-Z
R88M-G1K530T-BO-Z
R88M-G1K530T-BS2-Z
R88M-G1K530T-B-Z
R88M-G1K530T-OS2-Z
R88M-G1K530T-O-Z
R88M-G1K530T-S2-Z
R88M-G1K530T-Z
R88M-G20030H-BOS2-Z
R88M-G20030H-BO-Z
R88M-G20030H-BS2-Z
R88M-G20030H-B-Z
R88M-G20030H-OS2-Z
R88M-G20030H-O-Z
R88M-G20030H-S2-Z
R88M-G20030H-Z
R88M-G20030L-BS2
R88M-G20030L-S2
R88M-G20030S-BS2
R88M-G20030T-BOS2-Z
R88M-G20030T-BO-Z
R88M-G20030T-BS2-Z
R88M-G20030T-B-Z
R88M-G20030T-OS2-Z
R88M-G20030T-O-Z
R88M-G20030T-S2-Z
R88M-G20030T-Z
R88M-G2K010H-BOS2-Z
R88M-G2K010H-BO-Z
R88M-G2K010H-BS2-Z
R88M-G2K010H-B-Z
R88M-G2K010H-OS2-Z
R88M-G2K010H-O-Z
R88M-G2K010H-S2-Z
R88M-G2K010H-Z
R88M-G2K010T-BOS2-Z
R88M-G2K010T-BO-Z
R88M-G2K010T-BS2-Z
R88M-G2K010T-B-Z
R88M-G2K010T-OS2-Z
R88M-G2K010T-O-Z
R88M-G2K010T-S2-Z
R88M-G2K010T-Z
R88M-G2K020H-BOS2-Z
R88M-G2K020H-BO-Z
R88M-G2K020H-BS2-Z
R88M-G2K020H-B-Z
R88M-G2K020H-OS2-Z
R88M-G2K020H-O-Z
R88M-G2K020H-S2-Z
R88M-G2K020H-Z
R88M-G2K020T-BOS2-Z
R88M-G2K020T-BO-Z
R88M-G2K020T-BS2-Z
R88M-G2K020T-B-Z
R88M-G2K020T-OS2-Z
PLC-BSC-24DC/21-21 端子
挑战：行业特性影响机器视觉在生产环境的部署
近年来，部分企业开始了基于机器视觉识别技术的缺陷检测探索，然而在实际应用过程中，传统机器视觉识别虽然能够解放一部分生产力，但也存在着识别率低，复杂环境下无法彻底取代人工检测等一系列难题，这也导致目前的质检市场仍大量采用人工目检的方式，而机器视觉的覆盖率不足5％，未来AI机器视觉将取代人检填补工业质检的空白。
工业机器视觉技术挑战首先体现在产品与技术层面：受到工业摄像头的镜头畸变矫正、标定差异性、视角范围、安装条件及场地，以及环境光束的类型、角度、明暗的影响，有可能造成不同的成像质量和效果，直接干扰检测算法的检测，可能造成产品的误判。此外，部分工业机器视觉系统采用的模式是将数据传输到云端再进行离线模型训练，然后再部署到终端的方式，云端模型参数的调整、优化不会产生大量的性能开销，造成负载压力，而且延迟较高，难以满足实时性较高的要求。每一个类型的制造企业对于机器视觉的传感器类型、性能负载、深度学习算法等都有着不同的要求，而且涉及到多学科技术的整合，难以找到普适性的机器视觉解决方案，机器视觉解决方案提供商需要根据客户的不同需求进行定制。此外，封闭的工业圈导致核心技术很难分享，也进一步提升了方案的整合难度。
解决方案：融合英特尔 视觉技术 智微智能推出工业机器视觉解决方案
基于在机器视觉与工业领域的长期积累，智微智能（JWIPC）推出了包括机器视觉控制器与工业RRK套件的工业机器视觉解决方案，有助于替代工厂内部检测等岗位，在降低成本的同时，提升产线运行效率以及质量。
