EN 54-18: 火灾探测和火灾报警系统输入/输出设备—CE认证

本文介绍了欧盟市场中输入/输出设备强制性CE认证的要求,包括CPR305/2011/EU指令和EN54-18标准的应用,以及认证流程的详细步骤,确保产品符合安全、环保等标准,便于欧洲市场销售。

输入/输出设备CE认证(欧盟强制认证)-简介

在欧盟市场“CE”标志属强制性认证标志,以表明产品符合欧盟《技术协调与标准化新方法》指令的基本要求。这是欧盟法律对产品提出的一种强制性要求。

在输入/输出设备加贴CE标志不但可以证明其产品符合建筑产品指令(CPR 305/2011/EU)及其相关标准(欧洲协调标准EN 54-18)规定的安全,环保,卫生和消费者保护。而且可以合理规避贸易技术壁垒,在欧洲市场自由销售并打开其他国际市场。

注:欧盟建筑法规CPR(Construction Product Regulation) 305/2011/EU 全面取代欧盟建筑产品指令CPD(Construction Product Directive) 106/89/EEC, 并且从2013年7月1日起强制执行

输入/输出设备CE认证 –EN 54-18– 需要符合的产品指令和协调标准

A.产品指令:建筑产品法规CPR(Construction Product Regulation) 305/2011/EU

B.欧洲协调标准:

EN 54-18: Fire detection and fire alarm systems - Part 18: Input/output devices;

EN 54-18: 火灾探测和火灾报警系统-第18部分:输入/输出设备;

输入/输出设备CE认证 –EN 54-18– 涉及的产品范围

This European Standard specifies requirements,test methods and performance criteria for inputloutputdevices connected to a transmission path of a fire detection and fire alarm system, used to receive and ortransmit electrical signals to or from the transmission path, necessary for the operation of the fire detection and fire alarm system and/or fire protection system.

An input/output device may be a physically separate device or its function may be integrated into an otherdevice in which case this European Standard may be used to assess this function.

Control and indicating equipment, and ancillary control and indicating equipment (e.g. repeater panels and fire brigade panels) are not covered by this European Standard.

本欧洲标准规定了连接到火灾探测和火灾报警系统传输路径的输入输出设备的要求、测试方法和性能标准,用于接收或发送火灾探测和火灾报警系统和/或消防系统运行所必需的传输路径上的电信号。

输入输出设备可以是物理上独立的设备,或者其功能可以集成到另一个设备中,在这种情况下,本欧洲标准可用于评估该功能。

控制和指示设备以及辅助控制和指示设备(例如中继器面板和消防队面板)不包括在本欧洲标准中。

输入/输出设备CE认证-EN 54-18–认证流程

1、确定需要认证的产品类型,提交申请

2、确定欧洲产品指令,输入/输出设备需符合新的欧盟建筑产品法规CPR 305/2011/EU

3、确定欧洲协调标准,输入/输出设备需符合协调标准EN 54-18

4、根据CPR指令和协调标准EN 54-18进行测试评估

5、获得由欧盟公告机构颁发的测试报告和证书

6、发放产品性能声明(Declaration of Performance)

7、在产品包装上加贴带公告机构编码的CE标志

8、在欧洲市场自由销售

中科易朔

出自JJ2023

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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