Маркировка импортных варисторов, проверка их на целостность

Начнём немного углубляться в понимание электроники и построение схем. Начнём сегодня с маркировки импортных варисторов и их проверки на работоспособность.

 

 

С первоначальными и необходимыми знаниями о варисторах, вы можете ознакомиться в статье, принцип работы варистора, очень рекомендую к прочтению.

 

Маркировка импортных варисторов.

 

Сразу скажем, что варисторы, не зависимо от производителей, маркируются и расшифровываются практически одинаково и по одной схеме. К слову говоря, фирм производителей, то же, не сильно много.

 

Маркировка варисторов фирмы Epcos.

 

Фирма полностью называется как ElectronicPartsandcomponents, эту конторы считают очень авторитетной  на рынке пассивных компонентов. Конечно, данное утверждение относится к Европейской части мира.

 

 

Обозначения, принятые для дисковых варисторов, выглядят следующим образом.

S 6 K 210, сейчас расшифруем эту маркировку варистора.

S– Тип варистора, дисковый метало — оксидный варистор.

6 – диаметр диска элемента, выраженный в миллиметрах.

К.– Точность значения, эта буква соответствует 10 процентам.

210 – действующие значение напряжения, в данном случае равно 210 вольт.

 

Данные по маркировки SMD прямоугольных варисторов компании Epcos.

 

Допустим, у вас имеется радиоэлемент, нанесённой на прямоугольном корпусе маркировкой CN 1210 M 8. Сейчас рассмотрим и этот вариант. Практически всё одинаково с предыдущим примером, только вместо диаметра диска, обозначается его типоразмер.

CN. – Тип изделия.

1210 – как раз этот самый типоразмер.

М – точность

8 – напряжение радиоэлемента.

После прочтённой маркировки на приборе, мы смело можем сказать, что перед нами варистор.

 

Рекомендации по проверке на целостность и установки варистора.

 

Для проверки варисторов, можно воспользоваться тем же способом что и проверка резисторов.  Вот ещё несколько дельно советов и рекомендаций.

Как правило, это внешний осмотр, обращаем особое внимание на корпус варистора. На нем не должно быть трещин, сколов и потемнений краски корпуса от действия высоких температур. Короче, визуально он должен быть как новый из магазина радиодеталей.

Следующий способ проверки, традиционно мультиметром, в положение измерения сопротивления.

Производить замер следует с высоких величин, сопротивление варистора, должно быть большим. Мерить необходимо щупами мультиметра в обеих позициях, то есть, произвели замер, поменяли щупы местами, меряем дальше. Показания в обоих случаях должны быть одинаковыми.

Если мультиметр показывает короткое замыкание, это отсутствие сопротивления, и оно равно бесконечности, варистор можно выкинуть.

Впаивайте в схему только новую деталь, ни в коем случае не используйте бывшие в употребление варисторы, тем более если они из сгоревшего блока питания.

Варистор: принцип действия, проверка и подключение

Варистор (дословный перевод с английского — резистор с переменным сопротивлением) — полупроводник с нелинейной вольт—амперной характеристикой (вах).

Все электроприборы рассчитаны на свое рабочее напряжение (в домах 220 В или 380В). Если произошел скачок напряжения (вместо 220 В подали 380В) — приборы могут сгореть. Тогда на помощь и придет варистор.

Принцип действия варисторов

В обычном состоянии варистор имеет очень большое сопротивление (по разным источникам от сотен миллионов Ом до миллиардов Ом). Он почти не пропускает через себя ток. Стоит напряжению превысить допустимое значение, как прибор теряет свое сопротивление в тысячи, а то и в миллионы раз. После нормализации напряжения его сопротивление восстанавливается.

Если варистор подключить параллельно электроприбору, то при скачке напряжения вся нагрузка придется на него, а приборы останутся в безопасности.

Принцип работы варистора, если объяснять на пальцах, сводится к следующему. При скачке в электрической сети он выполняет роль клапана, пропуская через себя электрический ток в таком объеме, чтобы снизить потенциал до необходимого уровня. После того как напряжение стабилизируется этот «клапан» закрывается и наша электросхема продолжает работать в штатном расписании. В этом и состоит назначение варистора.

Основные характеристики и параметры

Надо отметить, что это универсальный прибор. Он способен работать сразу со всеми видами тока: постоянным, импульсным и переменным. Это происходит из-за того, что он сам не имеет полярности. При изготовлении используется большая температура, чтобы спаять порошок кремния или цинка.

Параметры, которые необходимо учитывать:

1. параметр условный, определяется при токе 1мА, В;
2. максимально допустимое переменное напряжение, В;
3. максимально допустимое постоянное напряжение, В;
4. средняя мощность рассеивания, Вт;
5. максимально импульсная поглощаемая энергия, Дж;
6. максимальный импульсный ток, А;
7. емкость прибора в нормальном состоянии, пФ;
8. время срабатывания, нс;
9. погрешность.

Чтобы правильно подобрать варистор иногда необходимо учитывать и емкость. Она сильно зависит от размера прибора. Так, tvr10431 имеет 160nF, tvr 14431 370nF. Но даже одинаковые по диаметру детали могут обладать разной емкостью, так S14K275 имеет 440nF.

Виды варисторов

По внешнему виду бывают:

• пленочные;
• в виде таблеток;
• стержневой;
• дисковый.

Стержневые могут снабжаться подвижным контактом. Выглядеть они будут соответственно названию. Кроме того, бывают низковольтные, 3—200 В и высоковольтные 20 кВ. У первых ток колеблется в пределах 0,0001—1 А. На обозначение по схеме это никак не влияет. В радиоаппаратуре, конечно, применяют низковольтные.

Чтобы проверить работоспособность варистора необходимо обратить внимание на внешний вид. Его можно найти на входе схемы (где подводится питание). Так как через него проходит очень большой ток — по сравнению с защищаемой схемой — это, как правило, сказывается на его корпусе (сколы, обгоревшие места, потемнение лакового покрытия). А также на самой плате: в месте пайки могут отслаиваться монтажные дорожки, потемнение платы. В этом случае его необходимо заменить.

Однако, даже если нет видимых признаков, варистор может быть неисправным. Чтобы проверить его исправность придется отпаять один его вывод, в противном случае будем проверять саму схему. Для прозвонки обычно используется мультиметр (хотя можно, конечно, и мегомметр попробовать, только необходимо учитывать напряжение, которое он создает, чтобы не спалить варистор). Прозвонить его несложно, подключение производится к контактам и измеряется его сопротивление. Тестер ставим на максимально возможный предел и смотрим, чтобы значение было не меньше несколько сотен Мом, при условии, что напряжение мультиметра не превышает напряжение срабатывания варистора.

Впрочем, бесконечно большое сопротивление, при условии, что омметр довольно мощный (если можно это слово использовать), это также говорит о неисправности. При проверке полупроводника необходимо помнить что это всё-таки проводник и он должен показать сопротивление, в противном случае мы имеем полностью сгоревшую деталь.

Справочник и маркировка варисторов

Если необходима замена, на помощь придет справочник варисторов. Для начала нам потребуется маркировка варистора, она находится на самом корпусе в виде латинских букв и цифр. Хотя этот элемент производится во многих странах, маркировка не имеет принципиальных отличий.

Разные изготовители и маркировка разная 14d471k и znr v14471u. Однако параметры одни и те же. Первые цифры «14» это диаметр в мм., второе число 471 — напряжение при котором происходит срабатывание (открытие). Отдельно про маркировку. Первые две цифры (47) это напряжение, следующая — коэффициент (1). Он показывает сколько нулей нужно ставить после числа 47, в этом случае 1. Получается что испытуемый прибор будет срабатывать при 470 В, плюс — минус погрешность, которая ставится рядом с этим числом. В нашем случае это буква «к» находится после и обозначает 10% т. е. 47 В.

Другая маркировка s10k275. Показатель погрешности стоит перед напряжением, само напряжение показано без коэффициента — 275 В. Из рассмотренных примеров видим, как можно определить маркировку: измеряем диаметр прибора, находим эти размеры на варисторе, другие цифры покажут напряжение. Если определить маркировку не удается, например, kl472m, нужно будет посмотреть в интернете.

Диаметр. Импортные tvr 10471 можно заменить на 10d471k, но быть осторожным с 7d471k, у последнего размер меньше. Чем больше значение, тем, грубо говоря, больше рассеиваемая мощность. Поставив прибор меньшего диаметра, рискуем его спалить. К примеру, серия 10d имеет рабочий ток 25А, а k1472m 50А.

Чтобы правильно выбрать нужный элемент необходимо учитывать не только напряжение питания. Производят множество расчетов, например, выходя из нужного быстродействия (срабатывания), или малое рабочее напряжение. В этом случае используют так называемые защитные диоды. К ним можно отнести bzw04. При его применении важно соблюдать полярность.

Помехоустойчивость. Одним из недостатков является создание помех. Для борьбы с ними используют конденсаторы, например, ac472m Подключают параллельно варистору.

На схеме варистор обозначается как резистор, пустой прямоугольник с перечеркивающей под 45 градусов линией и имеет букву u.

Варистор маркировка на корпусе — Морской флот

Вари́стор (лат. vari(able) – переменный (resi)stor — резистор) — полупроводниковый резистор, электрическое сопротивление (проводимость) которого нелинейно зависит от приложенного напряжения, то есть обладающий нелинейной симметричной вольт-амперной характеристикой и имеющий два вывода. Обладает свойством резко уменьшать своё сопротивление с миллиардов до десятков Ом при увеличении приложенного к нему напряжения выше пороговой величины [1] . При дальнейшем увеличении напряжения сопротивление уменьшается ещё сильнее. Благодаря отсутствию сопровождающих токов при скачкообразном изменении приложенного напряжения, варисторы являются основным элементом для производства устройств защиты от импульсных перенапряжений (УЗИП).

Содержание

Изготовление [ править | править код ]

Изготавливают варисторы спеканием при температуре около 1700 °C полупроводника, преимущественно порошкообразного карбида кремния (SiC) или оксида цинка (ZnO), и связующего вещества (например, глина, жидкое стекло, лаки, смолы). Далее две поверхности полученного элемента металлизируют (обычно электроды имеют форму дисков) и припаивают к ним металлические проволочные выводы.

Конструктивно варисторы выполняются обычно в виде дисков, таблеток, стержней; существуют бусинковые и плёночные варисторы. Широкое распространение получили стержневые подстроечные варисторы с подвижным контактом.

Свойства [ править | править код ]

Нелинейность характеристик варисторов обусловлена локальным нагревом соприкасающихся граней многочисленных кристаллов карбида кремния (или иного полупроводника). При локальном повышении температуры на границах кристаллов сопротивление последних существенно снижается, что приводит к уменьшению общего сопротивления варисторов.

Один из основных параметров варистора — коэффициент нелинейности λ — определяется отношением его статического сопротивления R к динамическому сопротивлению R_d:

λ = R R d = U I : d U d I ≈ c o n s t <displaystyle lambda =<frac >>=<frac >:<frac >approx const> ,

где U – напряжение, I – ток варистора

Коэффициент нелинейности лежит в пределах 2-10 у варисторов на основе SiC и 20-100 у варисторов на основе ZnO.

Применение [ править | править код ]

Низковольтные варисторы изготавливают на рабочее напряжение от 3 до 200 В и ток от 0,0001 до 1 А; высоковольтные варисторы — на рабочее напряжение до 20 кВ.

Варисторы применяются для стабилизации и регулирования низкочастотных токов и напряжений, в аналоговых вычислителях — для возведения в степень, извлечения корней и других математических действий, в цепях защиты от перенапряжений (например, высоковольтные линии электропередачи, линии связи, электрические приборы) и др.

Высоковольтные варисторы применяются для изготовления ограничителей перенапряжения.

Как электронные компоненты, варисторы дёшевы и надёжны, способны выдерживать значительные электрические перегрузки, могут работать на высокой частоте (до 500 кГц). Среди недостатков — значительный низкочастотный шум и старение — изменение параметров со временем и при колебаниях температуры.

Материалы варисторов [ править | править код ]

Тирит, вилит, лэтин, силит — полупроводниковые материалы на основе карбида кремния с разными связками. Оксид цинка — новый материал для варисторов.

Параметры [ править | править код ]

При описании характеристик варисторов в основном используются следующие параметры [1] :

• Классификационное напряжение U_n — напряжение при определённом токе (обычно 1 мА), условный параметр для маркировки изделий;
• Максимально допустимое напряжение U_m для постоянного тока и для переменного тока (среднеквадратичное или действующее значение), диапазон — от нескольких В до нескольких десятков кВ; может быть превышено только при перенапряжениях;
• Номинальная средняя рассеиваемая мощность P — мощность в ваттах (Вт), которую варистор может рассеивать в течение всего срока службы при сохранении параметров в заданных пределах;
• Максимальный импульсный ток I_pp (Peak Surge Current) в амперах (А), для которого нормируется время нарастания и длительность импульса;
• Максимальная допустимая поглощаемая энергия W (Absorption energy) в джоулях (Дж), при воздействии одиночного импульса;
• Ёмкость C_o, измеренная в закрытом состоянии при заданной частоте; зависит от приложенного напряжения — когда варистор пропускает через себя большой ток, она падает до нуля.

Рабочее напряжение варистора выбирается исходя из допустимой энергии рассеяния и максимальной амплитуды напряжения. Рекомендуется, чтобы на переменном напряжении оно не превышало 0,6 U_n, а на постоянном — 0,85 U_n. Например, в сети с действующим напряжением 220 В (50 Гц) обычно устанавливают варисторы с классификационным напряжением не ниже 380…430 В.

Варистор серии 07K, 10K, 14K, 20K – оксидно-цинковый защитный элемент, обладающий способностью мгновенного изменения собственного сопротивления под воздействием подаваемого напряжения. Характерные резко выраженные нелинейные и симметричные вольтамперные характеристики предоставляют возможность эксплуатации варисторов в цепях постоянного, переменного и импульсного тока.

Принцип работы варистора заключается в его способности в считанные наносекунды (до 25 нс) понижать собственное сопротивление до отметки в несколько Ом при воздействии напряжения, превышающего номинальное значение – напряжения срабатывания, ток срабатывания при этом может достигать 100А.

В обычном состоянии сопротивление варистора достигает нескольких сотен МОм, а поскольку подключают варисторы параллельно цепи, то ток через него не проходит и он выступает в роли диэлектрика. Импульсный скачок приводит варистор в действие, понижая его сопротивление – происходит короткое замыкание и перегорает плавкий предохранитель, который должен устанавливаться в обязательном порядке перед варистором, и цепь размыкается.

В момент срабатывания происходит шунтирование излишней нагрузки, поглощаемая энергия (до 282 Дж при импульсе тока 2,5 мс) рассеивается в виде теплового излучения. Габаритные размеры варистора при этом играют значительную роль – общая площадь поверхности варистора имеет пропорциональное влияние на возможность гашения импульса напряжения без разрушения самого устройства.

Варисторы серии 07K, 10K, 14K, 20K имеют форму диска (дисковые варисторы) различной толщины с однонаправленными проволочными выводами радиального типа. Изготавливаются представленные варисторы методом прессования порошкообразного оксида цинка (ZnO).

На корпусе варисторов нанесена маркировка с указанием номинального классификационного напряжения и соответствующего допуска по напряжению (±10%). На образцах варисторов импортного производства при маркировке допуска используют символьное обозначение, например, буква K обозначает допуск ±10%, буква M – допуск ±20%.

Устанавливаются варисторы параллельно защищаемому устройству с помощью пайки выводов. Для достижения максимального уровня защиты рекомендуется использование двух одинаковых варисторов, подключенных параллельно друг другу, и дополнительного плавкого предохранителя, устанавливаемого последовательно перед варисторами.

Применяются предоставленные варисторы 07K, 10K, 14K, 20K для защиты элементов от перенапряжения в источниках и системах электропитания, бытовой и военной технике, телекоммуникационном и измерительном оборудовании.

Подробные характеристики, расшифровка маркировки, габаритные размеры, общее устройство варисторов 07K, 10K, 14K, 20K указаны ниже. Наша компания гарантирует качество и работу варисторов в течение 2 лет с момента их приобретения; предоставляются сертификаты качества.

Окончательная цена на оксидно-цинковые варисторы 07K, 10K, 14K, 20K зависит от количества, сроков поставки и формы оплаты.

Если при ремонте кондиционера вы обнаружили на плате сгоревший предохранитель не спешите его тут же менять, вначале выясните причину по которой он сгорел.

Скорее всего это произошло из-за скачков напряжения в сети.

При измерении в сети напряжение питания оно постоянно колеблется,причём не всегда в пределах безопасных для кондиционеров.

Плюс к этому в сети всегда присутствуют короткие импульсы напряжением в несколько киловольт. Происходит это из-за постоянного отключения и включения индуктивной и ёмкостной нагрузки (электродвигатели,трансформаторы и т. д.), а также из-за атмосферного электричества.

Кондиционеры, как и любую другую электронную технику защищают на этот случай варисторами. Точнее электронную начинку кондиционера-плату управления.

Стандартная схема подключения варистора

параллельно защищаемой нагрузке подключают варистор VA1, а перед ним ставят предохранитель F1:

Принцип действия варистора

По сути варистор представляет собой нелинейный полупроводниковый резистор, проводимость которого зависит от приложенного к нему напряжения. При нормальном напряжении варистор пропускает через себя пренебрежительно малый ток, а при определённом пороговом напряжении он открывается и пропускает через себя весь ток. Таким образом он фильтрует короткие импульсы, если же импульс будет более длинным, и ток идущий через варистор превысит номинальный ток срабатывания предохранителя, то он попросту сгорит, обесточив и защитив нагрузку.

Маркировка варисторов

Существует огромное количество варисторов разных производителей, с разным пороговым напряжение срабатывания и рассчитанные на разный ток. Узнать какой стоял варистор можно по его маркировке. Например маркировка варисторов CNR:

CNR-07D390K , где:

• CNR- серия, полное название CeNtRa металлоксидные варисторы
• 07- диаметр 7мм
• D – дисковый
• 390 – напряжение срабатывания, рассчитываются умножением первых двух цифр на 10 в степени равной третьей цифре, то есть 39 умножаем на 10 в нулевой степени получатся 39 В, 271-270 В и т. д.
• K – допуск 10 %, то есть разброс напряжения может колебаться от номинального на 10 % в любую сторону.

Как же найти на плате варистор?

По схеме приведённой выше, видно что этот элемент находится рядом с предохранителем в месте прихода на плату проводов питания. Обычно это диск жёлтого или тёмно-зелёного цвета.

На фото варистор указан красной стрелкой. Можно было подумать что варистор это синяя деталь, покрытая чёрной копотью, но на увеличении видно трещины на корпусе варистора, от которого покрылись нагаром расположенные рядом детали.Хорошо это видно и с обратной стороны, где написаны условные обозначения. Даже если их не будет, распознать варистор можно, зная что он подсоединён параллельно нагрузке или по маркировке на его корпусе.

VA1- это варистор, а синяя деталь рядом это конденсатор-С70.

Не путайте их, по форме они одинаковые, так что ориентируйтесь на маркировку и условные обозначения на плате.

После того как вы нашли варистор, его нужно выпаять, чтобы потом на его место установить новый.Для выпаивания варисторов я обычно использую газовый паяльник, потому что не всегда в месте ремонта есть электропитание – на строящемся объекте, на крыше, например.Ещё очень удобно пользоваться оловоотсосом -разогреть место пайки и оловоотсосом удалить расплавившийся припой.

Но для этих целей вполне подойдёт пинцет или обычные плоскогубцы-нужно захватить ножку детали и вытянуть когда припой расплавится.Если у вас плохо плавится припой, то скорее всего он на плате высокотемпературный-так называемый бессвинцовый (может заметили на моей плате надпись PbF – плюмбум фри). В этом случае нужно или увеличить температуру жала паяльника или же капнуть сверху другого более низкотемпературного, место пайки расплавится и можно будет удалить деталь. После этого вставляем новый варистор и припаиваем его.

Для пайки очень удобно пользоваться припоем в виде проволоки у которого внутри уже есть флюс.

Ещё обратите внимание, что большинство плат – двусторонние, поэтому припаивать ножки детали нужно с обеих сторон платы, так как нередко бывает что ножка детали выполняет роль перемычки между дорожками с разных сторон платы.

После замены варистора остаётся только поставить новый предохранитель и установить плату на место.

Обычно в платах кондиционера стоят варисторы на напряжение 470 В, и предохранители номиналом от 0.5 А до 5 А. Поэтому рекомендую всегда иметь при себе небольшой запас этих деталей.

Для тех, кто хочет нагляднее увидеть процесс , выкладываю видео урок:

Для тех кому требуется отремонтировать плату, путём замены варистора, помогут наши сервисные специалисты, цены смотрите здесь.

использование и принципы эксплуатации, маркировка и фото применения

Для обеспечения защиты электрических цепей специалисты применяют широкий набор самых разнообразных устройств. Одним из таких приборов является варистор. Он срабатывает при возникновении серьезных скачков в системе, тем самым регулируя ее работу. Как и любое другое устройство, варистору необходимы регулярные проверки его технического состояния. Из данной статьи можно узнать о наиболее важной информации, связанной с его функционированием.

Что такое варистор?

Для начала следует остановиться на том, что представляет собой это устройство.

1. Данный прибор – это полупроводниковый резистор, уровень проводимости которого зависит от такого показателя, как величина приложенного напряжения.
2. Кроме того, он относится к нелинейным типам приборов.

Принцип работы варистора прост. При наличии в электрической цепи нормального уровня напряжения варистор пропускает через себя малый ток. В случае достижения в системе, в силу обстоятельств, предельных значений напряжения, варистор открывается и пропускает все токовые силы . Таким образом, осуществляется регулировка работы электрической цепи.

Маркировка варисторов

В настоящее время каждый производитель устанавливает свою маркировку на эти типы приборов. Это объясняется тем, что производимые приборы имеют разные технические характеристики. Например, предельно допустимое напряжение или необходимый для функционирования уровень тока.

Наиболее распространенными маркировками является обозначение вида CNR, которая дополняется такими элементами, как 07D390K. Обозначения имеют следующее значение:

1. CNR – серия варистора. Приборы с данным обозначением являются металлооксидными.
2. 07 – величина устройства в диаметре (7 миллиметров).
3. D – дисковый прибор.
4. 390 – предельно допустимый показатель уровня напряжения.

Основные параметры

Главными параметрами такого прибора являются:

• Величина напряжения.
• Предельно допустимый уровень переменного напряжения.
• Предельно допустимый уровень постоянного напряжения.
• Максимально возможное поглощение энергии, выраженное в джоулях.
• Время срабатывания.
• Допустимые погрешности в работе.

Как проверить варистор?

Для осуществления диагностики приборов предназначены специальные устройства, которые носят название тестеров. Для проведения проверки тестер необходимо включить и перевести в режим сопротивления. В том случае, если техническое состояние тестируемого аппарата отвечает всем необходимым требованиям, то данные на тестере будут отличаться очень большой величиной.

Если вы решили проверить свой прибор, то также следует удостовериться в его должном внешнем виде. Посмотрите внимательно, нет ли на приборе трещин и не подгорел ли он в каких-нибудь местах. Не стоит игнорировать данный совет и принижать роль внешнего вида аппарата – по утверждениям специалистов, тщательный визуальный осмотр прибора помогает избежать возникновения многих неприятных ситуаций.

Применение варисторов

В современном мире такой вид аппаратов имеют довольно широкую область применения. Они незаменимы в таких областях, как промышленное производство: их устанавливают на оборудовании. Частенько незаменим в бытовом применении. Эти проборы выполняют ряд важнейших функций:

1. Обеспечивают надежную защиту полупроводниковых устройств – различных типов тиристоров, диодов и стабилизаторов.
2. Создают высокий уровень электростатической защиты для входов разного рода радиоаппаратуры.
3. Препятствуют негативному воздействию электромагнитных всплесков в устройствах с высокой индуктивной мощностью.
4. Используются в качестве элемента для погашения искр в переключателях и другом оборудовании.

Достоинства

Этот вид аппаратов обладает целым рядом неоценимых преимуществ по сравнению с разрядниками и многими другими приборами.

К основным преимуществам можно отнести:

• Высокую скорость работы.
• Отслеживание резких перепадов уровня напряжения в системе происходит в безинерционном режиме.
• Предполагают применение при уровне напряжения в цепи от 12 до 1800 В.
• Долгий срок эксплуатации.
• Доступная стоимость.

Недостатки

Однако, наряду с большим количеством преимуществ перед другими приборами прибор имеет также и некоторые недостатки. Среди них можно назвать такие моменты, как:

1. Большой размер собственной емкости, вносимой в электрическую цепь. В зависимости от технических характеристик варистора – его конструкции, вида и максимально допустимого уровня напряжения данный показатель может равняться от 80 до 3000 пФ. Однако следует отметить, что в некоторых случаях большой объем вносимой в систему емкости может и сыграть на руку и превратиться в достаточно весомое достоинство. Например, при использовании тиристора в разнообразных фильтрах. В данной ситуации емкость будет ограничивать уровень напряжения в цепи.
2. Разрядники обладают более высоким показателем предельно допустимой способности рассеивать мощность, нежели варистор. Некоторые производители для увеличения данного показателя существенно увеличивают размеры выпускаемых варисторов . Что следует помнить при установке варистора? В том случае, если вам необходимо включить варистор в самодельную систему, следует знать о некоторых важных моментах.

Во-первых, всегда нужно помнить, что иногда могут наступать так называемые критические условия – они с большой долей вероятности могут привести к взрыву устройства. Для предотвращения взрыва предназначены специальные устройства – защитные экраны. В них помещается вся конструкция варистора.

Во-вторых, следует не забывать, что кремневые варисторы по своим техническим характеристикам значительно уступают оксидным. Поэтому наиболее оптимальным вариантом является приобретение именно оксидного варистора.

Чип Варисторы защиты CAN 12-24В 220ВАС Многослойные SMD нелинейные резисторы для ограничения напряжений

Варисторы для защиты 12В и 24 В автомобильных цепей с подавлением pulse 5 по ISO7637 Упаковка: В блистр-ленте на катушке диаметром 180 мм по 500 штук чип варисторов типоразмера 2220 Варисторы для защиты цепей питания Маркировка варистора Рабочее напряжение перем, (В) Рабочее напряжение пост, (В) Напряжение пробоя варистора, при токе 1мА (В) Макс. пиковый ток 8/20 (А) Напряжение. фиксации, (В) При токе, (А) Погл. Энергия 10/1000, (Дж) Типовая емкость варистора, (Пф) ПДФ Склад Заказ SFI2220ML180C 11 14 18(15,3~20,7) 1200 30 10 5,4 17700 SFI2220ML240CLF 14 18 24(21,7~27) 1200 39 10 5,8 13600 SFI2220ML330C-LF 20 26 33(29,7~36,3) 1200 54 10 7,8 10500 Купить Упаковка: В блистр-ленте на катушке диаметром 180 мм по 500 штук чип варисторов типоразмера 2220 Варистор для защиты CAN шины SMD 0603 Упаковка: В блистр-ленте на катушке диаметром 180 мм по 5000 штук чип варисторов SFI 0603EA240MSP Варисторы для входных цепей 220В Упаковка: В блистр-ленте на катушке диаметром 180 мм по 1000 штук чип варисторов. Характеристика варистора для защиты входных цепей 220В Размеры варисторов в SMD исполнении Типоразмер L (мм) W (мм) H (мм) a (мм) 0603 1,6 ±0,2 0,8 ±0,2 0,9 max — Серия 08CH 8,0 ±0,3 5,0 ±0,3 2,5 max 0,8 +0,5/-0,1 2220 5,7 ±0,2 5,0 ±0,2 2,5 max 0,5 +0,3/-0,1 Чип варисторы — нелинейные резисторы имеют симметричную вольтамперную характеристику, включаются параллельно защищаемому устройству и выполняют функцию ограничителя пернапряжений . Важное свойство варистора, обеспечивающее безопасность защищаемых электрических цепей от импульсных перенапряжений и помех от быстрых переходных процессов — его быстродействие. Используются для защиты электрооборудования от перенапряжений, возникающих от индуктивных потребителей. Совместно с газоразрядниками и полупроводниковыми диодами супрессорами обеспечивают молниезащиту электрических схем от статического электричества. Варисторы обладают значительно меньшим, чем газоразрядники, временем реакции — от 25 до 0,5 нс (для многослойных варисторов в SMD-исполнении). Варисторы рекомендуются к применению для защиты сигнальных и цепей питания автомобильной электроники. Схема защиты CAN варисторами Технические характеристики и маркировка SMD варисторов 12 и 24 В Технические характеристики и маркировка SMD варисторов автомобильные Технические характеристики и маркировка SMD варисторов CAN Технические характеристики и маркировка SMD варисторов для 220В AC Международный стандарт ISO7637 pulse 5 о подавлении пятого импульса стр. 21 Технические характеристики варисторов

Электронный каталог Корзина Корзина пуста

интуитивно понятные вариационные автоэнкодеры | автор: Irhum Shafkat

И почему они так полезны для создания собственного генеративного текста, графики и даже музыки

В отличие от более стандартного использования нейронных сетей в качестве регрессоров или классификаторов, вариационные автоэнкодеры (VAE) являются мощными генеративными Модели , которые теперь имеют самое разнообразное применение — от создания фальшивых человеческих лиц до создания чисто синтетической музыки.

В этом посте будет рассмотрено, что такое VAE, интуитивное понимание того, почему он так хорошо работает, и его использование в качестве мощного инструмента генерации для всех видов носителей.

Изучение конкретного варианта входных данных [1]

При использовании генеративных моделей вы можете просто захотеть сгенерировать случайный новый выходной сигнал, который будет похож на данные обучения, и вы, безусловно, можете сделать это с помощью VAE. Но чаще вы хотите изменить или изучить варианты данных , которые у вас уже есть , и не просто случайным образом, а в желаемом, конкретном направлении . Именно здесь VAE работают лучше, чем любой другой доступный в настоящее время метод.

Сеть автокодировщика — это фактически пара из двух связанных сетей, кодировщика и декодера.Сеть кодировщика принимает входные данные и преобразует их в меньшее плотное представление, которое сеть декодеров может использовать для преобразования их обратно в исходные входные данные.

Если вы не знакомы с сетями кодировщиков, но знакомы со сверточными нейронными сетями (CNN), скорее всего, вы уже знаете, что делает кодировщик.

Кодировщик внутри CNN [a]

Сверточные слои любой CNN принимают большое изображение (например, тензор 3-го ранга размером 299x299x3) и преобразуют его в гораздо более компактное, плотное представление (например,тензор 1 ранга размера 1000). Это плотное представление затем используется полносвязной сетью классификаторов для классификации изображения.

Кодировщик похож, это просто сеть, которая принимает входные данные и производит гораздо меньшее представление (кодировка ) , которая содержит достаточно информации для следующей части сети, чтобы преобразовать ее в желаемый выходной формат . Обычно кодировщик обучается вместе с другими частями сети, оптимизируется с помощью обратного распространения, чтобы создавать кодировки, особенно полезные для данной задачи.В CNN производимые 1000-мерные кодировки таковы, что они особенно полезны для классификации.

Автоэнкодеры берут эту идею и слегка переворачивают ее с ног на голову, заставляя кодировщик генерировать кодировки, особенно полезные для , восстанавливающего свой собственный ввод.

Стандартный автоэнкодер

Обычно обучается вся сеть целиком. Функция потерь обычно представляет собой либо среднеквадратичную ошибку, либо кросс-энтропию между выходом и входом, известную как потеря восстановления , которая наказывает сеть за создание выходных данных, отличных от входных.

Поскольку кодирование (которое является просто выводом скрытого слоя посередине) имеет гораздо меньше единиц, чем ввод, кодировщик должен выбрать отбрасывание информации. Кодер учится сохранять как можно больше релевантной информации в ограниченном кодировании и разумно отбрасывать нерелевантные части. Декодер учится принимать кодировку и должным образом преобразовывать ее в полное изображение. Вместе они образуют автоэнкодер.

Проблема со стандартными автоэнкодерами

Стандартные автоэнкодеры учатся генерировать компактные представления и хорошо реконструировать свои входные данные, но помимо нескольких приложений, таких как шумоподавители, они довольно ограничены.

Основная проблема автоэнкодеров для генерации заключается в том, что скрытое пространство, в которое они преобразуют свои входные данные и где лежат их закодированные векторы, может не быть непрерывным или допускать простую интерполяцию.

Оптимизация исключительно для потери реконструкции

Например, обучение автокодировщика на наборе данных MNIST и визуализация кодировок из скрытого 2D-пространства выявляют формирование отдельных кластеров. Это имеет смысл, так как отдельные кодировки для каждого типа изображения значительно упрощают декодеру их декодирование.Это нормально, если вы просто копируете одинаковых изображений.

Но когда вы строите генеративную модель , вы не хотите подготовить к репликации того же изображения, которое вы вставили. Вы хотите случайным образом выбрать из скрытого пространства или сгенерировать вариации на входе изображение, из непрерывного скрытого пространства.

Если в пространстве есть разрывы (например, промежутки между кластерами), и вы выбираете / генерируете вариацию оттуда, декодер просто сгенерирует нереалистичный вывод, потому что декодер не знает , как поступить с этой областью скрытого пространство.Во время обучения никогда не видел кодированных векторов, исходящих из этой области скрытого пространства.

Вариационные автоэнкодеры (VAE) обладают одним принципиально уникальным свойством, которое отличает их от обычных автоэнкодеров, и именно это свойство делает их столь полезными для генеративного моделирования: их скрытые пространства, по замыслу, , непрерывны, что позволяет легко произвольно производить выборку и интерполяция.

Он достигает этого, делая то, что поначалу кажется довольно неожиданным: заставляет его кодировщик не выводить вектор кодирования размера n, скорее , выводя два вектора размера n: вектор средних , μ и другой вектор. стандартных отклонений, σ .

Вариационный автоэнкодер

Они формируют параметры вектора случайных величин длины n, где i -й элемент μ и σ является средним и стандартным отклонением i -й случайной величины, X i, из которого мы производим выборку, чтобы получить дискретизированное кодирование, которое мы передаем декодеру:

Стохастическая генерация векторов кодирования

Эта стохастическая генерация означает, что даже для одного и того же входа, в то время как среднее и стандартное отклонения остаются одинаковыми, фактическое кодирование будет несколько отличаться на каждом проходе просто из-за выборки.

Интуитивно средний вектор контролирует, где должна быть сосредоточена кодировка ввода, а стандартное отклонение контролирует «площадь», насколько кодирование может отличаться от среднего. Поскольку кодировки генерируются случайным образом из любого места внутри «круга» (распределения), декодер узнает, что не только одна точка в скрытом пространстве ссылается на образец этого класса, но и все близлежащие точки также относятся к нему. Это позволяет декодеру не просто декодировать отдельные конкретные кодировки в скрытом пространстве (оставляя декодируемое скрытое пространство прерывистым), но и те, которые также немного изменяются, поскольку декодер подвергается диапазону вариаций кодирования одного и того же входа во время повышение квалификации.В коде:

Код для выборки mean и log_stddev

Модель теперь подвергается определенной степени локальных вариаций путем изменения кодировки одной выборки, что приводит к сглаживанию скрытых пространств в локальном масштабе, то есть для аналогичных образцы. В идеале нам нужно перекрытие между выборками, которые тоже не очень похожи, чтобы интерполировать между классами . Однако, поскольку нет ограничений на то, какие значения векторов μ и σ могут принимать, кодировщик может научиться генерировать очень разные μ для разных классов, кластеризовать их по отдельности и минимизировать σ , убедившись, что сами кодировки не сильно различаются для одного и того же образца (то есть меньше неопределенности для декодера).Это позволяет декодеру эффективно восстанавливать данные обучения .

В идеале нам нужны кодировки , все из которых максимально близки друг к другу, но при этом различимы, обеспечивая плавную интерполяцию и позволяя создавать новых образцов .

Чтобы добиться этого, мы вводим расхождение Кульбака – Лейблера (расхождение KL [2]) в функцию потерь. Расхождение KL между двумя распределениями вероятностей просто измеряет, насколько они отклоняются на друг от друга.Минимизация расхождения KL здесь означает оптимизацию параметров распределения вероятностей (μ и σ) , чтобы они были максимально похожи на параметры целевого распределения.

Для VAE потери KL эквивалентны сумме всех расхождений KL между компонентом X i ~ N (μ i , σ i ²) в X , и стандартная нормаль [3]. Она сводится к минимуму, когда μ i = 0, σ i = 1.

Интуитивно эта потеря побуждает кодировщик распределять все кодировки (для всех типов входов, например.все числа MNIST), равномерно вокруг центра скрытого пространства. Если он попытается «обмануть», сгруппировав их в определенные регионы, вдали от источника, он будет наказан.

Теперь, использование чисто KL-потерь приводит к скрытому пространству, приводит к тому, что кодировки плотно размещаются случайным образом, около центра скрытого пространства, без учета сходства между соседними кодировками. Декодер считает невозможным декодировать что-либо значимое из этого пространства просто потому, что в действительности нет никакого смысла.

Оптимизация с использованием чистой потери расхождения KL

Оптимизация двух вместе, однако, приводит к генерации скрытого пространства, которое поддерживает сходство соседних кодировок в локальном масштабе через кластеризацию, но в глобальном масштабе , очень плотно упакован рядом с скрытое пространство происхождения (сравните оси с оригиналом).

Оптимизация с использованием как потерь реконструкции, так и потери расхождения KL

Интуитивно это равновесие, достигнутое за счет кластеризации природы потери восстановления и плотной упаковки характера потери KL, формируя отдельные кластеры, которые декодер может декодировать .Это замечательно, так как это означает, что при случайной генерации, если вы выбираете вектор из того же предварительного распределения закодированных векторов, N ( 0 , I ), декодер успешно его декодирует. А если вы выполняете интерполяцию, между кластерами нет внезапных разрывов, но есть плавное сочетание функций , которое может понять декодер.

Окончательная функция потерь

Итак, как мы на самом деле производим эти гладкие интерполяции, о которых мы говорим? С этого момента это простая векторная арифметика в скрытом пространстве.

Интерполяция между выборками

Например, если вы хотите сгенерировать новую выборку на полпути между двумя выборками, просто найдите разницу между их средними векторами ( μ ) и добавьте половину разницы к исходной, а затем просто декодируйте ее.

Добавление новых функций к образцам

А как насчет создания конкретных функций , таких как создание очков на лице? Найдите два образца, один в очках, другой без, получите их закодированные векторы из кодировщика и сохраните разницу.Добавьте этот новый вектор «очки» к любому другому изображению лица и расшифруйте его.

Вариационный автоэнкодер может быть усовершенствован еще и. Вы действительно могли бы заменить стандартный полностью подключенный плотный кодер-декодер парой сверточно-деконволюционный кодер-декодер, такой как в этом проекте [4], для получения великолепных синтетических фотографий человеческого лица.

Создание фотографий, похожих на знаменитостей

Вы даже можете обучить автоэнкодер, используя пары кодер-декодер LSTM (с использованием модифицированной версии архитектуры seq2seq) для последовательных дискретных данных (что невозможно с такими методами, как GAN), для создания синтетических текст или даже интерполировать между образцами MIDI, такими как MusicVAE Google Brain’s Magenta [5]:

VAE работают с удивительно разнообразными типами данных, последовательными или непоследовательными, непрерывными или дискретными, даже с метками или полностью без меток, что делает их очень мощными генеративными инструменты.Надеюсь, теперь вы понимаете, как работают VAE, и что вы также сможете использовать их в своих собственных усилиях по воспроизводству.

.

Прикладное глубокое обучение — Часть 3: Автоэнкодеры | Арден Дертат

Добро пожаловать в третью часть серии «Прикладное глубокое обучение». Часть 1 представляла собой практическое введение в искусственные нейронные сети, охватывающее как теорию, так и приложения, с большим количеством примеров кода и визуализацией. В части 2 мы применили глубокое обучение к реальным наборам данных, рассмотрев 3 наиболее часто встречающиеся проблемы в качестве тематических исследований: двоичная классификация, мультиклассовая классификация и регрессия.

Теперь мы начнем погружаться в конкретные архитектуры глубокого обучения, начиная с самого простого: автоэнкодеров.

1. Введение
2. Архитектура
3. Реализация
4. Автоэнкодеры с шумоподавлением
5. Разреженные автоэнкодеры
6. Примеры использования
7. Заключение

Код для этой статьи доступен здесь в виде ноутбука Jupyter, попробуйте сами, загрузите его и попробуйте .

Автоэнкодеры — это особый тип нейронных сетей с прямой связью, в которых вход совпадает с выходом. Они сжимают ввод в код меньшей размерности , а затем реконструируют вывод из этого представления.Код представляет собой компактное «резюме» или «сжатие» ввода, также называемое представлением в скрытом пространстве .

Автоэнкодер состоит из 3 компонентов: кодировщика, кода и декодера. Кодер сжимает ввод и создает код, затем декодер восстанавливает ввод только с использованием этого кода.

Чтобы построить автокодировщик, нам нужны 3 вещи: метод кодирования, метод декодирования и функция потерь для сравнения вывода с целью. Мы рассмотрим их в следующем разделе.

Автоэнкодеры — это, в основном, алгоритм уменьшения (или сжатия) размерности с парой важных свойств:

• Специфичные для данных: Автоэнкодеры могут только осмысленно сжимать данные, аналогичные тем, на которых они были обучены. Поскольку они изучают особенности, специфичные для данных обучающих данных, они отличаются от стандартного алгоритма сжатия данных, такого как gzip. Поэтому мы не можем ожидать, что автокодер, обученный рукописным цифрам, сжимает альбомные фотографии.
• Lossy: Выход автокодировщика не будет точно таким же, как вход, это будет близкое, но ухудшенное представление.Если вам нужно сжатие без потерь, они не подходят.
• Без учителя: чтобы обучить автоэнкодер, нам не нужно делать ничего особенного, просто передайте ему необработанные входные данные. Автоэнкодеры считаются методом неконтролируемого обучения , поскольку для обучения им не нужны явные ярлыки. Но если быть более точным, это самоуправляемый , потому что они генерируют свои собственные метки из обучающих данных.

Давайте рассмотрим детали кодировщика, кода и декодера.И кодер, и декодер представляют собой полностью связанные нейронные сети с прямой связью, по сути, это ИНС, которые мы рассмотрели в Части 1. Код — это единственный уровень ИНС с выбранной нами размерностью. Количество узлов на уровне кода (размер кода) — это гиперпараметр , который мы установили перед обучением автокодировщика.

Это более подробная визуализация автоэнкодера. Сначала входные данные проходят через кодировщик, который представляет собой полностью подключенную ИНС, чтобы произвести код. Декодер, имеющий аналогичную структуру ИНС, затем производит вывод только с использованием кода.Цель состоит в том, чтобы получить результат, идентичный входному. Обратите внимание, что архитектура декодера является зеркальным отображением кодировщика. Это не требование, но обычно так и есть. Единственное требование — размерность входа и выхода должна быть одинаковой. Можно играть с чем угодно в середине.

Есть 4 гиперпараметра, которые нам нужно установить перед обучением автокодировщика:

• Размер кода: количество узлов на среднем уровне. Меньший размер приводит к большему сжатию.
• Количество слоев: автоэнкодер может быть сколь угодно глубоким. На рисунке выше у нас есть 2 слоя как в кодировщике, так и в декодере, без учета ввода и вывода.
• Количество узлов на уровне: архитектура автокодировщика, над которой мы работаем, называется автокодировщиком с накоплением, , поскольку слои накладываются друг на друга. Обычно сложенные автокодеры выглядят как «сэндвич». Количество узлов на уровне уменьшается с каждым последующим уровнем кодера и увеличивается обратно в декодере.Также декодер симметричен кодеру с точки зрения структуры слоев. Как отмечалось выше, в этом нет необходимости, и мы полностью контролируем эти параметры.
• Функция потерь: мы используем либо среднеквадратичную ошибку (mse) , либо бинарную кроссэнтропию . Если входные значения находятся в диапазоне [0, 1], то мы обычно используем кроссэнтропию, в противном случае мы используем среднеквадратичную ошибку. Чтобы узнать больше, посмотрите это видео.

Автоэнкодеры обучаются так же, как ИНС, с помощью обратного распространения ошибки.Ознакомьтесь с введением части 1, чтобы узнать больше о том, как обучаются нейронные сети, это напрямую относится к автоэнкодерам.

Теперь давайте реализуем автокодер для следующей архитектуры, 1 скрытый слой в кодировщике и декодере.

Мы будем использовать в качестве входных данных чрезвычайно популярный набор данных MNIST. Он содержит черно-белые изображения рукописных цифр.

Они имеют размер 28×28, и мы используем их как вектор из 784 чисел между [0, 1]. Подробности смотрите в блокноте jupyter.

Теперь мы реализуем автоэнкодер с Keras. Гиперпараметры: 128 узлов в скрытом слое, размер кода 32, двоичная кроссентропия — это функция потерь.

Это очень похоже на ИНС, над которыми мы работали, но теперь мы используем функциональный API Keras. Обратитесь к этому руководству за подробностями, но вот небольшое сравнение. Раньше мы добавляли слои с помощью последовательного API следующим образом:

model.add (Dense (16, activate = 'relu'))
model.add (Dense (8, activate = 'relu'))

С помощью функционального API мы делаем это:

layer_1 = Dense (16, activate = 'relu') (input)
layer_2 = Dense (8, activate = 'relu') (layer_1)

Это более многословно, но более гибкий способ определения сложных моделей.Мы можем легко взять части нашей модели, например, только декодер, и работать с ними. Выходные данные метода Dense представляют собой вызываемый уровень, используя функциональный API, который мы предоставляем ему с входными данными и сохраняем выходные данные. Выходные данные слоя становятся входными данными для следующего слоя. С последовательным API метод add неявно справился с этим за нас.

Обратите внимание, что все уровни используют функцию активации relu , так как это стандарт для глубоких нейронных сетей.Последний уровень использует активацию сигмоида , потому что нам нужно, чтобы выходы находились между [0, 1]. Вход также находится в том же диапазоне.

Также обратите внимание на вызов функции fit, раньше с ИНС мы использовали:

model.fit (x_train, y_train)

Но теперь мы делаем:

model.fit (x_train, x_train)

Помните, что цели автокодировщика такие же, как и вход. Вот почему мы предоставляем данные обучения в качестве цели.

Визуализация

Теперь давайте визуализируем, насколько хорошо наш автоэнкодер восстанавливает свои входные данные.

Мы запускаем автокодировщик на тестовом наборе, просто используя функцию прогнозирования Keras. Для каждого изображения в тестовом наборе мы получаем результат автокодировщика. Мы ожидаем, что вывод будет очень похож на ввод.

Они действительно очень похожи, но не совсем одинаковы. Более отчетливо это видно по последней цифре «4». Поскольку это была простая задача, наш автоэнкодер справился довольно хорошо.

Совет

Мы полностью контролируем архитектуру автоэнкодера. Мы можем сделать его очень мощным, увеличив количество слоев, узлов на слой и, что наиболее важно, размер кода. Увеличение этих гиперпараметров позволит автоэнкодеру изучать более сложные кодировки. Но мы должны быть осторожны, чтобы не сделать его слишком мощным. В противном случае автоэнкодер просто научится копировать свои входные данные в выход, не изучая никакого значимого представления. Он просто имитирует функцию идентификации.Автоэнкодер будет идеально реконструировать данные обучения, но он будет соответствовать выше без возможности обобщения на новые экземпляры, чего мы не хотим.

Вот почему мы предпочитаем архитектуру «Sandwitch» и намеренно сохраняем небольшой размер кода. Поскольку уровень кодирования имеет более низкую размерность, чем входные данные, автокодер называется неполным . Он не сможет напрямую копировать свои входные данные в выход и будет вынужден изучать интеллектуальные функции.Если входные данные имеют шаблон, например цифра «1» обычно содержит несколько прямую линию, а цифра «0» круговая, он узнает этот факт и закодирует его в более компактной форме. Если входные данные были полностью случайными без какой-либо внутренней корреляции или зависимости, то неполный автокодировщик не сможет полностью восстановить их. Но, к счастью, в реальном мире существует много зависимостей.

Сохранение небольшого размера слоя кода заставило наш автоэнкодер изучить интеллектуальное представление данных.Есть еще один способ заставить автокодировщик изучать полезные функции, который добавляет случайный шум к его входам и заставляет его восстанавливать исходные данные без шума. Таким образом, автоэнкодер не может просто скопировать ввод на свой вывод, потому что ввод также содержит случайный шум. Мы просим его вычесть шум и произвести основные значимые данные. Это называется автокодировщиком шумоподавления .

Верхняя строка содержит исходные изображения. Мы добавляем к ним случайный гауссов шум, и зашумленные данные становятся входными данными для автокодировщика.Автоэнкодер вообще не видит исходное изображение. Но тогда мы ожидаем, что автоэнкодер восстановит исходное изображение без шума.

Есть только одно небольшое отличие между реализацией шумоподавляющего автокодера и обычной. Архитектура вообще не меняется, только функция подгонки. Мы обучили обычный автоэнкодер следующим образом:

autoencoder.fit (x_train, x_train)

Автоэнкодер с шумоподавлением обучается как:

autoencoder.fit (x_train_noisy, x_train)

Все просто, все остальное точно так же. На вход автоэнкодера поступает изображение с шумами, а ожидаемая цель — исходное изображение без шума.

Визуализация

Теперь давайте визуализируем, можем ли мы восстановить изображения без шума.

Выглядит неплохо. Нижняя строка — это выходные данные автоэнкодера. Мы можем добиться большего, используя более сложную архитектуру автокодировщика, например сверточные автокодеры .Мы рассмотрим свертки в следующей статье.

Мы представили два способа заставить автокодировщик изучать полезные функции: сохранение небольшого размера кода и шумоподавление автокодировщиков. Третий метод использует регуляризацию . Мы можем упорядочить автоэнкодер, используя ограничение разреженности , так что только часть узлов будет иметь ненулевые значения, называемые активными узлами.

В частности, мы добавляем штрафной член к функции потерь, так что только часть узлов становится активной.Это заставляет автоэнкодер представлять каждый вход как комбинацию небольшого количества узлов и требует, чтобы он обнаружил интересную структуру в данных. Этот метод работает даже при большом размере кода, поскольку только небольшое подмножество узлов будет активным в любой момент.

Это довольно легко сделать в Keras с одним параметром. Напоминаем, что ранее мы создавали слой кода следующим образом:

 code = Dense (code_size, activate = 'relu') (input_img) 

Теперь мы добавляем еще один параметр под названием activity_regularizer , указав степень регуляризации.Обычно это значение в диапазоне [0,001, 0,000001]. Здесь мы выбрали 10e-6.

 code = Dense (code_size, activation = 'relu', activity_regularizer = l1 (10e-6)) (input_img) 

Окончательная потеря разреженной модели на 0,01 выше стандартной из-за добавленного члена регуляризации.

Давайте продемонстрируем, что кодировки, генерируемые регуляризованной моделью, действительно редки. Если мы посмотрим на гистограмму кодовых значений для изображений в тестовом наборе, то распределение будет следующим:

Среднее значение для стандартной модели равно 6.6, но для регуляризованной модели это 0,8, довольно большое снижение. Мы видим, что большая часть кодовых значений в регуляризованной модели действительно равна 0, что мы и хотели. Дисперсия регуляризованной модели также довольно низкая.

Теперь мы можем задать следующие вопросы. Насколько хорошо автоэнкодеры сжимают входные данные? И являются ли они широко используемыми методами глубокого обучения?

К сожалению, автокодеры не так широко используются в реальных приложениях. В качестве метода сжатия они не работают лучше, чем его альтернативы, например, jpeg сжимает фотографии лучше, чем автоэнкодер.А тот факт, что автокодеры ориентированы на данные, делает их непрактичными в качестве общей техники. У них есть 3 общих варианта использования:

• Шумоподавление данных: мы видели пример этого на изображениях.
• Уменьшение размерности: визуализация данных большой размерности является сложной задачей. t-SNE — наиболее часто используемый метод, но он борется с большим количеством измерений (обычно выше 32). Таким образом, автокодеры используются в качестве этапа предварительной обработки для уменьшения размерности, и это сжатое представление используется t-SNE для визуализации данных в 2D-пространстве.Хорошие статьи о t-SNE можно найти здесь и здесь.
• Вариационные автоэнкодеры (VAE): это более современный и сложный вариант использования автоэнкодеров, и мы рассмотрим их в другой статье. Но вкратце: VAE изучает параметры распределения вероятностей, моделирующих входные данные, вместо того, чтобы изучать произвольную функцию в случае обычных автокодировщиков. Выбирая точки из этого распределения, мы также можем использовать VAE в качестве генеративной модели. Вот хорошая ссылка.

Автоэнкодеры — очень полезный метод уменьшения размерности.Они очень популярны в качестве учебных материалов на вводных курсах глубокого обучения, скорее всего, из-за своей простоты. В этой статье мы рассмотрели их подробно, и я надеюсь, вам понравилось.

Полный код этой статьи доступен здесь, если вы хотите взломать его самостоятельно. Если у вас есть какие-либо отзывы, напишите мне в Twitter.

.

Декодирование штрих-кода, мобильный Android-декодер, встроенная разработка

2DTG Barcode Team специализируется на разработке программного обеспечения для распознавания изображений для широкого спектра приложений с 1992 года. Начав разработку программного обеспечения для считывания и генерации штрих-кода в 1999 году, 2DTG представила свой первый коммерческий штрих-код декодер (и кодировщик штрих-кода) — Data Matrix — выходит на рынок в 2002 году.

С тех пор мы разработали программное обеспечение для считывания штрих-кодов для всех основных одномерных и двухмерных штрих-кодов и каждый год продолжаем расширять наш ассортимент программного обеспечения для декодирования новыми символами.

Платформы и операционные системы

Все библиотеки 2DTG IcEveryCode ™ совместимы с приложениями, разработанными под Windows (XP-10/32 и 64), Linux 32/64, Android 4.x и выше, Windows CE 5.0, Windows Embedded Handheld 6.5, Windows Mobile 6.5 .

Программное обеспечение предлагается как в виде динамических, так и статических библиотек декодирования, которые разработчики могут встраивать в свои приложения во время компиляции и компоновки.

IcEveryCode ™ программные продукты для декодирования разработаны для разработчиков программного обеспечения.Библиотеки, предоставляемые для всех платформ, не зависят от способа получения изображения, потому что программа обрабатывает двумерные массивы данных, в которых яркость пикселей представлена ​​в виде растрового изображения. Для считывания растровых изображений в память компьютера можно использовать широкий спектр устройств: офисные сканеры, цифровые фотоаппараты, веб-камеры и другие устройства для оцифровки изображений. Изображения также можно загружать из файлов. Сканирование и запись в память выполняется программным обеспечением пользователя — тогда IcEveryCode ™ распознает и декодирует штрих-коды на отсканированном изображении.

Для промышленных приложений, где используются специализированные считыватели / сканеры штрих-кодов, 2DTG предоставляет услуги по разработке встроенных приложений для переноса своего программного обеспечения на различные аппаратные платформы. Быстрый рост технологий прямой маркировки деталей привел к значительному росту этого рынка за последние несколько лет. К настоящему времени 2DTG портировала свое программное обеспечение для декодирования штрих-кодов на несколько десятков встроенных приложений.

Варианты доставки и активация

Пакет поставки

организован как Developer Tool Kit и включает:

• Библиотека динамического или статического декодирования штрих-кода
• Руководство пользователя
• Декодер / считыватель штрих-кода — ДЕМО-приложение (включая исходные коды), созданное на C #, Borland C ++ Builder и / или MSVS 2015)
• Модуль лицензирования для динамических библиотек (Windows 64) или ключ USB-ключа (HASP® HL PRO от SafeNet, Inc.) (Windows 32/64, Linux 32/64)

Активация продукта может быть произведена онлайн или (вручную) на нашем WEB-сайте во время установки, либо по электронной почте, телефону, факсу, следуя указаниям инструкции по активации во время первого запуска программы.

Сетевое лицензирование (NetFloat) также доступно для снижения общих затрат на лицензирование клиента и упрощения операций в сети компании.

Оценка и тестирование

Все программы для декодирования штрих-кодов доступны в пробных версиях.Они бесплатны и могут быть загружены со страниц продукта или с общей страницы загрузок. Пробные версии полностью функциональны, но их срок действия ограничен 30 днями после первого запуска.

Воспользуйтесь нашим интерактивным декодером и образцами изображений, чтобы сравнить наши библиотеки декодирования с аналогичными программами наших конкурентов.

Лицензионная политика

Клиенты, приобретающие лицензии непосредственно на этом WEB-сайте с помощью своей кредитной карты или учетной записи PayPal, не обязаны подписывать какие-либо дополнительные документы.Квитанция по электронной почте или номер заказа могут быть использованы в качестве доказательства покупки для службы технической поддержки.

Клиенты, использующие различные формы оплаты (чек, банковский перевод …), могут быть обязаны подписать лицензию на программное обеспечение и соглашение о технической поддержке до доставки продукта (все лицензиаты должны предоставить поддающийся проверке физический адрес).

Техническая поддержка бесплатна в течение 12 месяцев после поставки продукта. Техническая поддержка сверх этих 12 месяцев является предметом дополнительного Соглашения о технической поддержке и обслуживании по выбору клиента.

Шаблоны

«Соглашение о лицензии на программное обеспечение и техническая поддержка» и «Соглашение о технической поддержке и обслуживании» можно получить в нашем отделе продаж.

Неограниченные лицензии также доступны OEM-производителям для встраивания наших SDK для декодирования штрих-кодов на аппаратные или программные платформы в соответствии со специальным лицензионным соглашением.

Преимущества наших библиотек

«Отличительной чертой» наших алгоритмов декодирования является их исключительная надежность, благодаря которой наши продукты лучше всего подходят для приложений DPM (прямая маркировка деталей), особенно для автомобильной, аэрокосмической и медицинской промышленности.

.Библиотека декодирования Data Matrix, совместимая с

GS1 / SDK: DPM, Dot Peen reader

НОВИНКА! Библиотека декодирования Data Matrix v.18.01 для Linux — значительное улучшение алгоритма, новое удобное лицензирование

2DTG предлагает библиотеку декодирования Data Matrix / SDK (ISO / IES 16022) следующего вида:

• Библиотека декодирования Data Matrix, Enterprise edition (EP) с интерфейсом Windows 32/64 (XP,…, 10), Linux 32/64, Android 4.x и выше, встроенные платформы — предназначены для приложений промышленного уровня;
• Библиотека декодирования Data Matrix, DPM edition (DPM), взаимодействующая с Windows 32/64 (XP,…, 10), Linux 32/64, Android 4.x и выше, встроенными платформами — разработана в соответствии с ISO / IEC 29158- Руководство по качеству DPM 2011 года специально для DPM (прямая маркировка деталей), включая приложения точечно-ударной печати;
• Библиотека декодирования Data Matrix, PRO-Lite edition , взаимодействующая с Windows 32/64 (XP,…, 10), Linux 32/64 — предназначена для широкого спектра приложений «бумажных этикеток», и
• Data Matrix Decoder / Reader — ДЕМОНСТРАЦИОННЫХ приложений (для каждой редакции), построенные в MSVS 2008 и C # MSVS2015 (включая исходный код)

Библиотека декодирования матрицы данных

2DTG соответствует GS1 — она ​​возвращает идентификатор символики (и разделители), которые могут использоваться пользователями GS1 при создании своих приложений.

Цена модели:

.

OEM предприятие B2B — объемная модель	Всего 2,20 доллара за лицензию! Поставляется с БЕСПЛАТНОЙ библиотекой кодирования Data Matrix / SDK (до 10 лицензий)	Свяжитесь с офисом продаж 2ДТГ для детали
Enterprise B2B , внутреннее корпоративное распределение — малая объемная модель	Доступно в Интернет-магазине!
Распределение B2C индивидуальным потребителям	Всего за 0 долларов.40 за лицензию!

Сетевое лицензирование и службы терминалов

Terminal Services не поддерживаются нашей обычной «лицензированной библиотекой с одним экземпляром». Для запуска библиотеки по сети требуется сетевая лицензия, которая не привязана к какой-либо конкретной рабочей станции в сети, а скорее к самой сети. 2DTG предлагает сетевые лицензии для ключей, позволяющих проводить несколько одновременных клиентских сессий.Активация / развертывание библиотеки DLL на одном экземпляре (рабочая станция или сервер — «место») предоставит доступ всем рабочим местам (вплоть до общего количества приобретенных сетевых лицензий).

Библиотека кодирования матрицы данных 2DTG замечательна тем, что минимизирует размер символа. Специальные символы-защелки используются для сжатия различных частей сообщения, чтобы минимизировать размер матрицы данных. Эти символы позволяют при необходимости переключаться с базовой кодировки ASCII на ту или иную схему кодирования.Например, две цифры могут быть упакованы в один байт, три буквы английского алфавита — в два байта и так далее.

Особое примечание:

Если вам необходимо «отслеживать и отслеживать» ваши лицензии с помощью «бэк-офиса» на нашем сайте, пожалуйста, разместите приобретенные на этой странице лицензии, соответствующие разным ОС, в отдельные заказы. В противном случае укажите общее количество лицензий данного определения продукта в вашем Заказе независимо от ОС.

.