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2022 - 10 - 31
如何解决雷达液位计常见故障:1.检查供电。如果生产现场发现雷达液位计在液位升到一定值后变化非常缓慢,应该立即检查雷达液位计的供电情况是否正常,相关工作人员也要在日常的维护中,详细检查雷达液位计的通电情况,通电后有无正常输出。液位变化缓慢或者根本没有变化,需要在第一时间检查设备的保险丝是否烧坏,如果并无电流输出,则基本可以判断是仪表出现问题,应视情况更换或者维修。2.检查通讯设备。一旦发现通讯设备不正常,可以通过安装雷达调试软件,读取雷达的组态数据,监控雷达传感器的状态。主要检查雷达传感器能够准确的判断反射回波与假回波的区别,反射波的强度是否达到预定的标准。如果上述测试没有问题,则需要检查其他的电子元件,如果判断出雷达液位计的通讯单元出现损坏,则需要视情况更换元件,从而保证雷达液位计的通讯正常。3.显示值准确程度。一旦发现显示值不可见,应该对雷达液位计的初始设置进行检查,并检查显示模块插件的连接是否正常,如果这两项均显示正常,则需要深入的检查雷达液位计的输出电流是否正常,如果输出电流大于22mA,则可以判断是雷达液位计的显示模块出现了故障,需要进行及时的更换。4.使用温度的高低雷达液位计的外壳都用具有耐热性能较强的材料制成,因此一般情况下雷达液位计的内部都不会超过50℃,如果内部电子元件超过这个数值,切不可用冰水进行降温冷却,冰水不仅不会起到降温冷却的作用,甚至会让雷达液位计出现故障...
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2022 - 11 - 22
雷达物位计是一款在工业生产领域应用很广的物位测量仪表,采用雷达原理和微波数字信号处理技术,可快速准确地检测当前料位高度。当购进新的雷达物位计或者产品使用了一段时间时,需要对产品的质量进行一个判断。如何判断雷达物位计质量水平呢,有哪些依据。观察也叫调查法,如果有元器件烧坏,那表面会变色起泡,甚至发出焦糊的味道,这些可以直观地被发现,也不需要专业的方法,或者仪表设备来判断。适合在没有专业人员协助下初步的质量判断。敲击用于判断是不是存在触摸不良或者虚焊的情况,测试时,使用橡皮锤轻轻敲击各部件,看是否会引起错误或者停机,不要使用铁锤,或者坚硬的物品用力敲打,避免造成产品的设备的损坏。排除法这种方法是通过拔插雷达物位计上的插件板,和器材等来分别判断问题的因素,如果拔出某个部件后,设备显示正常,那么证明这个部件应该是有问题,需要进一步进行排查。
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2021 - 08 - 06
目前,生产线上的一些自动检测已经取代了人工检测,如智能测径仪、激光测厚仪、在线宽度仪、在线长度仪、轮廓仪等。均为自动检测仪器,逐步安装在生产线上完成高质量检测。  从检测方式来看  人工检测需要耗费大量精力,从放置检测工具到测量、读数、记录、分析,整个过程都需要测量人员全程参与,每个测量值都需要重复上述内容,费时费力。  自动检测几乎不需要人工参与检测。测量仪器安装在生产线上后,更换轧件前,可以输入基本规格参数。  从时间来看  人工检验每次都要花费大量时间,生产完成后检验不及时、滞后,尤其是高速生产线,获得的不合格品更多。  在线测径仪是安装在生产线上的一种非接触式检测设备,不仅适用于各种轧材,还可以检测高温、熔融、易变形的轧材,更重要的是可以实时检测。遇到不合格品时,能及时给出声光报警提示,大大减少了不合格品的产生。  从检测全面性来看  人工检查是进行随机检查,从每个轧材中抽取一些位置进行检查。如果从多个角度测量横截面,将需要更长的时间。  生产线上安装在线测量仪进行测试,根据需要安装多组测量头。例如,圆形轧材可以从不同方向检测同一截面的尺寸,甚至可以检测整个截面,而板材可以安装多组激光测量头进行多点测量或扫描检测。并安装在生产线上,以高频率进行生产,检测可以每隔一段距离完成一次。根据生产速度的不同,间隔也是几毫米、几十毫米、几百毫米。总之,在线检测可以获得更全面的数据。  ...
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新的创作 公有云服务“走红” AI云技术不断加码

发布日期: 2020-09-08
浏览人气: 284

从智能机器人配送、无接触快递柜,到5G红外测温系统、人工智能医疗诊断,再到“云招聘”、“云面试”、“云课堂”、“云卖方”等,借助互联网、云技术、物联网、移动互联系统,各类云服务已慢慢融入人们的日常生活,并为中国经济增长提供重要支撑。 


  云服务的火热,大家是有目共睹的,市场调研机构的调研数据也能放映云服务的“走红”。研究机构的报告显示,包括基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)的全球公有云市场,2019年的规模为2334亿美元,较2018年的1852亿美元增加482亿美元,同比增长26%。



   另外,据IDC新发布的《中国人工智能云服务市场研究报告(2019)》显示,中国AI云服务市场2019年市场规模达1.66亿美元,2018至2024年CAGR将达到93.6%,AI能力已成为用户进行云服务选型时的重要考量因素。  


  一些企业已在云服务领域展开布局。以华为为例,截至2020年6月底,华为云EI企业智能可提供60款人工智能服务(平台类、视觉类、语音类、决策类),160项功能(平台功能、APIs、行业预集成方案),面向行业领域的AI能力还在持续加强与更新,且与业内多家企业均建立了良好的合作关系。  


    作为较早布局云上语音AI技术的企业,阿里云对外提供语音原子能力、行业模型及自学习平台等服务,给用户“开箱即用”的行业语音解决方案。目前,阿里云语音已拥有数万家客户,覆盖教育、金融、出行、物流等数十个场景。


国内外云计算市场的竞争竞争结果,取决于云计算行业内各家厂商的技术、产品、服务、销售能力等。国内云计算厂商拓展国外业务,当然需要了解外国企业客户的需求和诉求,针对化地设计产品和解决方案,以此扩大产品的用户群体,提升产品的竞争力和影响力。  


毫无疑问,互联网已遍布大街小巷,云服务自然也就遍布于大街小巷。智能云服务已经与商业、工业、农业、建筑等行业发展密不可分。在企业数字化转型需求的拉动下,未来几年企业对数据库、中间件、微服务等PaaS服务的需求将持续增长,预计仍将保持较高的增速。公有云市场,也有望迎来扩张的新契机。


不过,AI发展在全球范围内还局限在感觉、感知层面,而通用AI则是向认知层面跨越。因此,想具有开放问题的求解能力,就需要更大的AI算力以及更强的学习能力。而AI与各类技术的可融合性、可拓展性,也在一定程度上决定了AI云、AI语音、AI传感等产业的发展进程。  


从技术层面来看,AI云服务的细分技术领域,主要包括NLP技术、人脸人体技术、图像视频技术、语音技术、对话式AI和机器学习。相应商业应用模式的创新、升级,将让这些技在医疗、交通、安防、家居等行业得到更为深入和广泛的应用。而关于数字经济、新基建的政策支持,也有望推动“云+AI+5G”融合发展、释放新动能。  


在当前主流的AI用例中,采用AI公有云服务的应用场景主要包括:制造业供应链预测分析,互联网行业的内容审核、推荐系统,金融行业中小型企业的智能客服,零售行业智能营销、对话式客服、客流分析等等。未来或许将涌现出更多有趣、好玩的应用。



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