诺信热熔胶机ProBlue系列用户使用手册

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"诺信热熔胶机用户使用手册" 诺信热熔胶机是一款由诺信公司生产的专业设备,广泛应用于各种行业的粘接和封装工艺。诺信公司在全球享有盛誉,尤其在精密流体控制领域有深厚的技术积累。本用户手册详细介绍了诺信的ProBlue系列胶机,包括P4、P7以及P10等多种机型,旨在为客户提供全面的操作指导和维护建议。 1. ProBlue系列胶机介绍: ProBlue系列是诺信热熔胶机的核心产品,适用于不同生产环境和需求。这些胶机设计精良,具备高效、精准的胶水分配能力,能够在连续作业中保持稳定的胶液流量,确保生产线的高效运行。 2. 机型特点: - P4机型:可能是一款入门级的热熔胶机,适合小型企业或轻型生产需求,具备基本的胶水熔化和分配功能。 - P7机型:可能具有更先进的控制和调节功能,适合中等规模的生产线,提供更精确的胶量控制。 - P10机型:作为高端机型,可能具备更高的产能和更复杂的工作模式,适合大规模生产和高精度应用。 3. 客户使用手册: 客户使用手册是用户操作和维护诺信热熔胶机的重要参考文献,包含了设备的安装步骤、操作指南、故障排查方法和保养维护建议。通过详细阅读手册,用户可以学习如何安全、有效地使用设备,避免误操作,延长设备寿命。 4. 技术支持与服务: 诺信公司提供了多渠道的技术支持,用户可以通过官方网站(www.nordson.com)获取信息,或者直接致函客户服务部门获取帮助。诺信鼓励用户反馈问题、建议和意见,以持续改进产品和服务。 5. 版权与商标声明: 手册强调了诺信公司对其出版物的版权保护,并指出未经许可,不得擅自复制或翻译。同时,手册列出了诺信公司一系列的注册商标,彰显了公司的知识产权和品牌价值。 6. 信息更新: 诺信公司保留对出版物中包含的信息进行修改的权利,用户应关注最新的技术更新和安全提示,以确保设备的正确使用。 诺信热熔胶机用户使用手册不仅提供了详细的设备操作指南,还体现了诺信公司对产品质量和服务的承诺。对于任何使用诺信热熔胶机的用户来说,理解和掌握这份手册的内容都是至关重要的。
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