46、工业4.0中网络物理生产系统的传感器技术应用

工业4.0中网络物理生产系统的传感器技术应用

在工业4.0的数字世界里,传感器技术对于工程师进行全面思考以及开发基于信息技术的产品和服务至关重要。它能助力工程师在这个充满挑战的领域中,更好地实现生产的智能化和数字化。

1. 传感器——CPPS的感知器官

工业4.0旨在实现智能工厂,而生产单元是工厂的核心,对于许多工厂来说,生产单元就是机床。智能机器作为网络物理生产系统(CPPS),其智能性源于能够感知环境、得出结论并与外界沟通。为了实现这一点,智能机器需要传感器和传感器系统作为其感知器官。

智能机器的设计需要考虑多个维度,不仅仅是机床本身,还包括工具、产品以及所有支持单元。具体如下:
- 机器作为智能单元 :在生产环境中与其他机器和系统联网,实现信息的共享和协同工作。
- 工具融入监测功能和信息技术 :能够识别条件、生成工具信息并推荐工艺设置,提高生产的精准度和效率。
- 智能产品 :包含自身质量和部分功能的信息,有助于生产过程的优化和质量控制。
- 高效、优化地使用消耗品和资源 :在制造过程和机床中,合理利用资源,降低成本。

下面是智能机器设计维度的表格:
| 设计维度 | 具体描述 |
| ---- | ---- |
| 机器 | 作为智能单元,与其他机器和系统联网 |
| 工具 | 融入监测功能和信息技术,识别条件并推荐设置 |
| 产品 | 包含自身质量和功能信息 |
| 消耗品和资源 | 高效、优化使用

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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