横河EJX110A差压变送器技术规格与选型指南

0 下载量 53 浏览量 更新于2024-07-14 收藏 1.02MB PDF 举报
"横河EJX110A变送器是一款高性能的差压变送器,由日本横河电机公司制造。该设备适用于测量液体、气体或蒸汽的流量,以及液位、密度和压力。它采用了单晶硅谐振传感器技术,能够输出与测量的差压对应的4至20mA DC信号。EJX110A具有高精度和稳定性,并且可以同时测量静压,这些信息可以通过内置指示器或通过BRAIN或HART通信协议远程监控。" 横河EJX110A变送器的主要特点包括: 1. **单晶硅谐振传感器**:这种传感器技术提供了卓越的性能和稳定性,确保了测量数据的准确性。 2. **多功能性**:不仅能够测量差压,还能用于液体、气体或蒸汽的流量测量,以及液位、密度和压力的监测,适应性强。 3. **4-20mA DC信号输出**:标准工业信号,方便与其他系统集成,确保数据传输的可靠性和兼容性。 4. **集成指示器和远程监控**:设备可显示测量的静态压力,同时支持通过BRAIN或HART通讯协议进行远程设置和监控。 5. **快速响应**:EJX110A具备快速响应能力,能够及时反映过程变量的变化。 6. **自我诊断功能**:内置自我诊断系统,可以检测设备自身的状态,提高系统的可靠性。 7. **报警功能**:可选的状态输出可用于压力高低报警,增强系统安全性。 8. **FOUNDATION Fieldbus协议**:部分型号支持FOUNDATION Fieldbus协议,实现更高级别的现场总线通信。 9. **安全认证**:非Fieldbus类型的EJX系列模型,经TÜV认证符合SIL2安全要求,增强了其在安全关键应用中的适用性。 横河EJX110A变送器是工业自动化领域的一款高端仪表,广泛应用于各种过程控制和监控系统,其先进的技术特性确保了高效率和高可靠性。无论是对工艺参数的精确测量,还是在复杂环境下的稳定运行,EJX110A都能够提供出色的表现。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R