施耐德保护调试技巧

        施耐德三大品牌之一的Sepam 20/40系列保护中的跳闸出口默认为 O1 出口,该出口不但是保护动作中的默认出口,更重要的是一个功能是能显示出动作时的动作参数和动作信息,如果不使用默认的 O1 出口,那么在保护动作之后是不能看到任何的动作参数的动作信息。同时 O1 还做为了遥控跳闸出口,那么在实际运用中就有一点小问题了,按照这样一个,在保护跳闸回路中应该是一个的硬压板的,如果跳闸回路也用 O1 那么在这回路也得经过相同的压板,这样一来如果退掉保护压板意味着遥控跳闸回路也无法正常操作;听着好像功能有点乱,有时可能不知道怎么处理,这里给大家一个小小的巧门:

1 将二次原理图纸中的 O1 定义为事件记录

2 将二次原理图纸中的 O11 定义为遥控跳闸

3 将二次原理图纸中的 O14 定义为保护跳闸

经过上面三个改变后,保护动作,遥控操作,动作信息将不会受到任何影响。

转载于:https://www.cnblogs.com/Bolin/p/5927904.html

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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