Трансформатор для споттера: Трансформатор для споттера своими руками: как сделать, расчет, инструкция

Трансформатор для споттера и супергибкий рукав для инструмента

Наборы для самостоятельного изготовления обородования или для самостоятельной модернизации имеющегося оборудования. Хочешь сделать хорошо, сделай это САМ.

 Обратно

Создан: 2019-06-25 / Модифицирован: 2021-06-06

Трансформатор с супер мягким рукавом

	1.00 грн
{{variant.name}}:	{{opt.name}} {{opt.name}} {{opt.value ? ” : opt.name}} {{opt.name}} {{opt.value ? ” : opt.name}}

Описание

Поставляется электроника.(плата управления+ автостарт + симистор)  В связи с тем, что имеющиеся трансформаторы закончились, новые под заказ в течении 2-х недель напрямую от производителя, РУКАВ НЕ ПОСТАВОЛЯЕТСЯ.

 

Сечение рукава 60 кв.мм и длинной 1,65м. Каждая жила рукава обжата в медный наконечник и подключен ко вторичным обмоткам. Силиконовый шланг, разрезан спиралью, обеспечивает изоляцию, мягкость и держит жилы рукава вместе. Второй рукав не установлен, так как подключается к изделию, а не инструменту и может быть не особо гибким, набранным из имеющихся. Чехол их ХБ ткани придаст рукаву эстетический вид.

Трансформатор напряжения силовой однофазный тороидального типа, предназначен для работы аппаратуре типа “споттер”, работающей от сети переменного тока частотой 50 Гц и напряжении 220В.

Выходное напряжение регулируется в пределах ~4…6 В с помощью отводов по первичной обмотке 190-205-220-235-250В

Концы выводов вторичной обмотки скоммутированы на две алюминиевые пластины соответствующего сечения для удобного подключения и возвышаются над плоскостью трансформатора на ~250 мм.
Сечение провода вторичной обмотки, 246 мм.кв.

Ток холостого хода = ~0,5-2,0А
Мощность магнитопровода и его сечение = 5820 / 52Вт/см. кв.
Расчетная плотность тока в обмотках =1,83 А/мм.кв.
Ток номинальной нагрузки по первичной обмотке = 8,2 А
Сечение провода первичной обмотки = 4,9мм.кв
Напряжение вторичной обмотки в холостом ходу = 5В
Сварочный ток на концах вторичной обмотки = ~1500-2000 А
Габариты после намотки (D*d*H) 250*100*110 мм
Масса 21,5 кг

Файлы и Документация:

Раздел для скачивания ко всем изделиям

Альтернативный сайт

rozrobleno.in.ua                   Новинки и новости

new.rozrobleno.in.ua   

Тел: +38(050)400-700-8

VIBER  +38(050)400-700-8

Почта:  [email protected]

Объявления: Place.ua БЕСПЛАТКА

Партнеры:

ООО”СварМастер” г. Харьков

Магазин, сервисный цент по ремонту. Есть все!!!

Украинский производитель сварочных инверторных аппаратов SSVA г.Харьков.

Украинский производитель споттеров и расходных материалов

KRIPTON

Файлы и Документация:

Раздел для скачивания ко всем изделиям

Альтернативный сайт

rozrobleno.in.ua                   Новинки и новости

new.rozrobleno.in.ua   

Тел: +38(050)400-700-8

VIBER  +38(050)400-700-8

Почта:  [email protected]

Объявления: Place.ua БЕСПЛАТКА

Споттер из микроволновки: как сделать

Сломанная микроволновая печь не подлежит ремонту? Не спешите отправлять технику на свалку, ее комплектующие пригодятся вам для самодельного аппарата. Если вы любите ремонтировать автомобили, занимаетесь рихтовкой кузова, мы расскажем, как сделать споттер из микроволновки. Зачем тратиться на дорогостоящее оборудование, ведь можно применять подручные материалы.

Особенности самодельного споттера

Слово spotter означает «корректировщик». Используется прибор для импульсной сварки. Причем сигнал создается за короткий промежуток времени, металл не успевает нагреться. Многие самоделкины используют такой аппарат для выравнивания вмятин на автомобилях.

Как устроен споттер? В основе лежит трансформатор. Приобрести отдельно собранный трансформатор сложно, поэтому можно использовать тот, который имеется в микроволновке. Чтобы контактный сварочный аппарат выдавал необходимую силу тока, важно правильно выполнить расчет параметров. Время импульса должно составлять 0,5 секунды. Поэтому для изготовления понадобятся два трансформатора.

Электрическая схема самоделки выглядит так:

Что включает схема:

• трансформатор;
• диодные мосты;
• тиристор;
• переменный резистор.

Электрическую часть вы изучили.

Приступим к практическим работам.

Как изготовить сварочный аппарат

Споттер выполняется из двух основных частей — управления и трансформатора. На место старой обмотки наматывается новая.

Из сердечника нужно демонтировать обмотку.

• Для первичной обмотки понадобится 200 витков провода 2,5 мм².
• Для вторичной — 7 витков по 55 мм².
• Не забудьте изолирующий материал. Для этого пригодится технический картон.
• Напряжение на вторичном контуре должно быть не менее 12 В.
• Сборка управления проводится согласно схеме выше.

Для безопасной работы с точечным агрегатом необходимо собрать корпус. Он также защитит электронные части от попадания мусора и повреждений. Как сделать корпус своими руками? Можно использовать кожух от старой микроволновой печи.

Последовательность работ:

1. Прежде всего закрепите собранные части споттера на диэлектрической панели.
2. Для удобной транспортировки изделия распределяйте детали по листу равномерно.
3. Чтобы вам легче было перемещать устройство, прикрепите ручки и колесики.

После окончания работ займитесь креплением элементов, без которых прибор не будет работать. Это:

• Кабельные соединения трансформатора и электродов.
• Пистолет с электродом сварочного аппарата.
• Инопуллер (обратный молоток) для вытягивая вмятин на кузове.

Чтобы правильно рассчитать затраты на материалы, подготовьте заранее чертежи. Они позволят не переплачивать при покупке необходимых составляющих.

Для расчета сечения кабелей берут средние показатели: 1 мм² кабеля приходится на силу тока в 10 А.

Окончили сборку споттера? Соберите самостоятельно для него держатель.

Пистолет и электроды

Пистолет-держатель рекомендуют изготавливать из гетинакса. Этот материал состоит из нескольких слоев. Обладает изолирующими свойствами, благодаря входящей в состав бумаге. Бумажная основа пропитана эпоксидной смолой.

Для держателя подготовьте две одинаковые детали. При сборке поставьте кнопку запуска и электрод. Для электрода подойдет медный или бронзовый прут. После сборки деталей со стороны электрода проделайте отверстие для установки шайбы. Если вместо прута использовалась трубка, тогда расплющьте ее концы.

Подробности изготовления вы узнаете на видео:

Профессионалы отмечают, что, прежде чем приниматься за изготовление споттера, необходимо определиться с его характеристиками. А также продумать все этапы до мелочей.

Правильно смонтированный прибор обеспечивает:

• Хорошую производительность. Поможет вам быстро приваривать детали.
• Удобство. По сравнению с промышленными агрегатами, самоделка отличается компактностью.
• Качественную работу. После такой сварки не остается шлаков и окалин.

При желании можно изготовить самодельный споттер без лишних затрат. Не спешите утилизировать сломанную технику, она вам еще пригодится.

Сквозное выделение видеотекста с помощью Transformer

NASA/ADS

Сквозное определение текста на видео с помощью Transformer

• Ву, Вейцзя
;
• Цай, Юаньцян
;
• Шэнь, Чуньхуа
;
• Чжан, Дебинг
;
• Фу, Ин
;
• Чжоу, Хун
;
• Луо, Пинг

Аннотация

Последние методы обнаружения текста в видео обычно требуют трехэтапного конвейера, т.

Е. Обнаружение текста на отдельных изображениях, распознавание локализованного текста, отслеживание текстовых потоков с постобработкой для получения окончательных результатов. Эти методы обычно следуют парадигме отслеживания по совпадению и разрабатывают сложные конвейеры. В этой статье, основанной на моделировании последовательности Transformer, мы предлагаем простую, но эффективную сквозную структуру DEtection, Tracking, and Recognition видеотекста (TransDETR). TransDETR в основном имеет два преимущества: 1) В отличие от парадигмы явного сопоставления в соседнем кадре, TransDETR неявно отслеживает и распознает каждый текст с помощью другого запроса, называемого текстовым запросом, в длинной временной последовательности (более 7 кадров). 2) TransDETR — это первая обучаемая платформа для обнаружения текста на видео, которая одновременно решает три подзадачи (например, обнаружение текста, отслеживание, распознавание). Обширные эксперименты с четырьмя наборами видеотекстовых данных (например, ICDAR2013 Video, ICDAR2015 Video, Minetto и YouTube Video Text) проводятся, чтобы продемонстрировать, что TransDETR достигает передовой производительности с улучшением примерно на 8,0% в задачах выделения видеотекста. . Код TransDETR можно найти по адресу https://github.com/weijiawu/TransDETR.

Публикация:

Электронные распечатки arXiv

Дата публикации:

март 2022

ДОИ:

10.48550/архив.2203.10539

архив:

архив: 2203.10539

Биб-код:

2022arXiv220310539W “/>

Ключевые слова:

• Информатика – компьютерное зрение и распознавание образов;
• Информатика — искусственный интеллект

Электронная печать:

10 страниц, 5 рисунков

[PDF] Трансформеры для определения текста | Semantic Scholar

• DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.00930
• Идентификатор корпуса: 247957876

 @article{Zhang2022TextST,
  title={Трансформеры, определяющие текст},
  автор = {Сян Чжан и Юнвен Су и Субарна Трипати и Чжуовэнь Ту},
  journal={2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  год = {2022},
  страницы={9509-9518}
} 

• Сян Чжан, Юнвен Су, З. Ту
• Опубликовано 5 апреля 2022 г.
• Информатика
• 2022 Конференция IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR)

В этой статье мы представляем TExt Spotting Transformers (TESTR), универсальную сквозную среду для выделения текста, использующую Transformers for text обнаружение и распознавание в дикой природе. TESTR основан на одном кодере и двух декодерах для совместной регрессии контрольных точек текстового поля и распознавания символов. В отличие от большей части существующей литературы, наш метод свободен от операций области интереса и эвристических процедур постобработки; TESTR особенно эффективен при работе с изогнутыми… 

[PDF] Semantic Reader

DeepSolo: Let Transformer Decoder с явными точками Solo для определения текста

• Maoyuan Ye, Jing Zhang, Dacheng Tao

• Информатика

  ArXiv

  9001 0
• 2022

Представлен DeepSolo, простая базовая линия, подобная DETR, которая позволяет одному декодеру с Explicit Points Solo одновременно обнаруживать и распознавать текст и превосходит предыдущие современные методы и обеспечивает более высокую эффективность обучения.

Включение пространственного контекста для пост-OCR в изображения карты

• M. Namgung, Yao-Yi Chiang

• Информатика

  GeoAI@SIGSPATIAL

• 2022 9 0010

Предлагаемый метод BART сначала структурирует карту на уровне слов Преобразовывает текст в предложения на основе их пространственного расположения, сохраняя при этом пространственное положение слов, составляющих топоним, и исправляет несовершенный текст OCR, используя соседнюю информацию.

DPText-DETR: на пути к лучшему распознаванию текста сцены с помощью динамических точек в Transformer

• Маоюань Е, Цзин Чжан, Шаньшань Чжао, Юхуа Лю, Бо Ду, Дачэн Тао

• Информатика

  ArXiv

• 2022

901 06 Краткая сеть Transformer DEtection Dynamic Point Text, называемая DPText-DETR, которая напрямую использует явные координаты точек для генерации запросов о местоположении и динамически обновляет их прогрессивным образом, а также представляет модуль Enhanced Factorized Self-Attention для улучшения пространственного индуктивного смещения нелокального собственного внимания в Transformer.

Агрегированный преобразователь текста для обнаружения текста сцены

• Чжао Чжоу, Сянчэн Ду, Инбин Чжэн, Ченг Цзинь

• Информатика

  ArXiv

• 202 2

Трансформатор агрегированного текста (ATTR), предназначенный для представлять тексты в изображениях сцен с помощью многомасштабного механизма внутреннего внимания, который терпим к кривым текстам и областям с плотными экземплярами.

Отчет о проблеме отсутствия словарного запаса

• Sergi Garcia-Bordils, Andrés Mafla, Dimosthenis Karatzas

• Информатика

  Семинары по ECCV

• 2022

окончательные результаты испытания Out-Of-Vocabulary 2022 и заключает, что предложенный набор данных OOV в этой задаче будет важной областью, которую необходимо изучить для разработки моделей текста сцены, которые обеспечивают более надежные и обобщенные прогнозы.

Однокадровый автономный корректировщик текста сцены за счет развязанного, но совместного обнаружения и распознавания

• Цзинцзин Ву, Пэнъюань Лю, Гуанмин Лу, Чэнцюань Чжан, Вэньцзе Пей v2 (SRSTS v2), который обходит это ограничение, разделяя распознавания от обнаружения при совместной оптимизации двух задач и выгодно отличается от современных корректировщиков.

  Масштабируемая аннотация маски для выделения видеотекста

  • Хайбин Хе, Цзин Чжан, Мэн-Чен Сюй, Юхуа Лю, Бо Ду, Дачэн Тао

  • Информатика

    ArXiv

  • 2023

  В этой работе предлагается масштабируемый конвейер аннотаций масок под названием SAMText для выделения текста видео, который использует модель SAM для создания аннотаций масок для текстовых изображений сцены или видеокадров в масштабе и создает а крупномасштабный набор данных SAMText-9M, содержащий более 2400 видеоклипов из существующих наборов данных и более 9 миллионов аннотаций масок.

  На пути к унифицированному выделению текста сцены на основе Sequence Generation

  • T. Kil, Seonghyeon Kim, Sukmin Seo, Yoon Kim, Daehee Kim

  • Информатика

    ArXiv

  • 2023

  Эта работа предлагает Унифицированный текстовый корректировщик сцены, называемый UNITS, который объединяет различные форматы обнаружения. , включая четырехугольники и многоугольники, что позволяет ему обнаруживать текст произвольной формы, и применяет подсказки начальной точки, чтобы позволить модели извлекать тексты из произвольной начальной точки, тем самым извлекая больше текстов, чем количество экземпляров, на которых она была обучена.

  A3S: Состязательное изучение семантических представлений для определения сцены и текста

  • Масато Фудзитакэ

  • Информатика

    ICASSP 2023–2023 Международная конференция IEEE по акустике, обработке речи и сигналов (ICASS) Р)

  • 2023

  В этой работе предлагается состязательное изучение семантических представлений для определения текста сцены (A3S) для повышения сквозной точности, включая распознавание текста, и показано, что предлагаемый метод обеспечивает более высокую точность, чем другие методы.

  SPTS v2: одноточечное выделение текста сцены

  • Юлян Лю, Цзясинь Чжан, Ляньвэнь Цзинь

  • Информатика

    ArXiv

  • 2023 9001 0

  Впервые продемонстрировано, что выделение текста на тренировочной сцене Модели могут быть созданы с помощью чрезвычайно недорогой одноточечной аннотации с помощью предложенной платформы, называемой SPTS v2, которая может превзойти предыдущие современные одноточечные текстовые корректировщики с меньшим количеством параметров, обеспечивая при этом в 14 раз более высокую скорость вывода.

  Total-text: На пути к надежности ориентации при обнаружении текста сцены тер

  • Liang Qiao, Ying Chen, Fei Wu

  • Информатика

    AAAI

  • 2021

  может быть непосредственно распознан без RoI работы и достигает конкурентоспособной и даже новой современной производительности как в обычных, так и в нестандартных тестах определения текста.

  Деформируемый DETR: деформируемые преобразователи для сквозного обнаружения объектов

  • Xizhou Zhu, Weijie Su, Lewei Lu, Bin Li, Xiaogang Wang, Jifeng Dai

  • Информатика

    ICLR 90 005

  • 2021

  Деформируемый DETR, модули внимания которого обращают внимание только на небольшой набор ключевых точек выборки вокруг эталона, может достичь более высокой производительности, чем DETR (особенно на небольших объектах), с в 10 раз меньшим временем обучения.

  ABCNet: обнаружение текста сцены в реальном времени с помощью адаптивной сети кривых Безье

  Впервые новый слой BezierAlign предназначен для извлечения точных признаков свертки из экземпляра текста произвольной формы, что значительно повышает точность по сравнению с предыдущими методами и введение незначительных накладных расходов на вычисления.

  Текстовый персептрон: на пути к сквозному обнаружению текста произвольной формы

  • Лян Цяо, Санли Тан, Фей Ву

  • Информатика

    AAAI

  • 2020

  В этом документе предлагается сквозной обучаемый подход к обнаружению текста под названием Text Perceptron, который объединяет обнаружение текста и последующую часть распознавания в единую структуру и помогает всей сети достичь глобальной оптимизации.

  Сверточные символьные сети

  В этой работе предлагаются сверточные символьные сети, называемые CharNet, которые представляют собой одноэтапную модель, которая может обрабатывать две задачи одновременно за один проход, и развивает итеративный подход к обнаружению символов, способный трансформировать способность обнаружения символов научился от синтетических данных к изображениям реального мира.

  Mask TextSpotter: сквозная обучаемая нейронная сеть для распознавания текста произвольной формы

  Отдельно исследуется модуль распознавания метода Mask TextSpotter, который значительно превосходит современные методы как на обычных, так и на нерегулярных текстовые наборы данных для распознавания текста сцены.

  ABCNet v2: адаптивная сеть кривой Безье для сквозного выделения текста в реальном времени структурированный вывод, но также и управляемое представление, что может быть полезно для приложений реального времени.

  Обнаружение визуальной взаимосвязи с использованием преобразования части и суммы с составными запросами

  В этом документе представлен новый подход, обозначенный преобразователем обнаружения части и суммы (PST), для выполнения сквозного визуального обнаружения составного набора и отчетов об экспериментах.