Станок для изготовления шарнирной сетки: Станок для производства шарнирной сетки купить в Москве

alexxlab | 10.02.1977 | 0 | Разное

Содержание

Инновационное оборудование для производства ограждений

Глобальный спрос на изделия из проволочной сетки привел к росту потребности в более безопасных, интеллектуальных и быстрых станках для производства ограждений в проволочной промышленности. В связи с этим, новозеландская копания South Fence Machinery инвестировала средства в увеличение производственных площадей, расширение штата сотрудников и производство более высокотехнологичных станков с ЧПУ для удовлетворения спроса. Помимо этого она укрепила свои партнерские отношения с ведущими мировыми поставщиками, включая Siemens, Festo и SICK для сохранения лидирующей позиции на мировом рынке.

История компании South Fence Machinery (SFM) началась в 30-х годах прошлого столетия, основным направлением ее деятельности является разработка и производство безопасных, надежных и высокопроизводительных станков для производства ограждений. Сейчас компания является всемирно признанным специалистом в области технологий проволочных ограждений и экспортирует свою продукцию в такие страны как Австралия, Португалия, Испания, Великобритания, Россия, Мексика и США.

На территории Европы и Африки, эксклюзивным представителем South Fence Machinery является компания JVO, расположенная в Португалии. JVO будет рада продемонстрировать передовые технологии, качественное производство и полное обслуживание/поддержку, которые South Fence Machinery предоставляет клиентам. Педро Оливейра (глава JVO) понимает, что именно люди, отношения с клиентами и отличный сервис определяют качество обслуживания клиентов South Fence Machinery. Инновационные технологии, надежное оборудование для производства ограждений в сочетании с индивидуальным подходом к клиентам стали основой для укрепления бренда South Fence Machinery по всей Европе начиная с 1990 года.

South Fence Machinery предлагает полный спектр станков для производства сеток с фиксированным узлом, стяжкой и шарнирным соединением.

Кроме того, South Fence Machinery также производит и сопутствующее оборудование – машины для сшивания колючей проволоки и устройства для намотки проволоки. Команда разработчиков и испытателей ведут постоянную работу над усовершенствованием оборудования, стремясь к большей автоматизации, чтобы гарантировать своим клиентам конкурентоспособность на рынке.

Станок для производства сетки с фиксированными узлами

Система прямой подачи проволоки обеспечивает универсальность технических характеристик продукции и одновременно бесперебойное видение оператором ящиков для вязания. Линейные провода могут быть добавлены или опущены в верхней или нижней части ограждения, чтобы избежать необходимости сдвигать завязывающие коробки.

Индексирующий обжимной барабан позволяет вносить изменения в расстояние между оставшимися проволочными тросами с помощью простой операции с клавиатурой без каких-либо других механических настроек.

Машина имеет комплексную систему электрических расцепителей для обеспечения остановки машины в случае спутывания провода, обрыва или неправильной работы машины. Механизм захвата включает в себя съемник с электрическим приводом для легкого удаления готового рулона.

Характеристики станка FKM 30-3D:

Максимальная высота ограждения – 3,0 метра (120 дюймов).

Максимальное количество горизонтальных линий

26 для одного забора
28 для двойного забора

Горизонтальное расстояние между проволокой минимум 3 дюйма (75 мм) с увеличением на 1/2 дюйма (13 мм)

Вертикальное расстояние между проволокой 3″, 6″, 9″, 12″, 18″, 24″, 48″ (75мм, 150мм, 225мм, 300мм, 450мм, 600мм, 1200мм)

Горизонтальный размер проволоки 2,50 мм (0,098″)

Вертикальный размер проволоки 2,50 мм (0,098″)

Размер узла 2,24 мм (0,088″)

Максимальная скорость машины до 40 циклов в минуту

Максимальная длина рулона 500 м (1640 футов)

Максимальный диаметр рулона 800 мм (31,5″)

Сервоприводы Siemens с системой управления движением

Двойная система подачи для возможности одновременного производства 2 рулонов

Станок для производства сетки со стяжкой

Станки Stiff Stay включают в себя широкий спектр функций безопасности, включая световые завесы Siemens, электрические системы отключения и контролируемые защитные устройства, которые не только обеспечивают безопасность обслуживающего персонала, но и автоматически останавливают машину в случае поломки.

Экран HMI (Human Machine Interface – человеко-машинный интерфейс) не только упрощает настройку и настройку, но и постоянно и точно сообщает о производстве продукта и состоянии машины.

Индексирующий обжимной барабан с сервоприводом обеспечивает легкое изменение расстояния между проволочными опорами при нажатии кнопки без каких-либо дополнительных механических изменений, исключая длительное время простоя во время переключения.

Характеристики станка SSM 26-3D:

Максимальная высота забора 2,6 метра (или 102 дюйма)

Максимальное количество горизонтальных линий

26 для одного забора
28 для двойного забора

Расстояние между проволокой по горизонтали 50 мм, 75 мм, 100 мм, 125 мм, 150 мм, 175 мм, 200 мм, 225 мм, 250 мм, 275 мм, 300 мм (2 “, 3”, 4 “, 5”, 6 “, 7”, 8 “, 9”, 10 “, 11”, 12 “)

Вертикальное расстояние между проволокой 50 мм, 75 мм, 100 мм, 150 мм, 225 мм и 300 мм (или 2 “, 3”, 4 “, 6”, 9 “и 12”)

Максимальная длина рулона 500 м (1640 футов)

Максимальная скорость машины до 80 циклов в минуту

Горизонтальный диаметр проволоки 2,50 мм

Максимальный размер рулона 800 мм (31,5 “)

Сервопривод Siemens, управляемый системой управления движением

Двойная система подачи дает возможность одновременного производства 2 рулонов (2,4 м или 96 “* полезная ширина)

Автоматическая система смазки

Станок для производства сетки с шарнирными соединениями

Оборудование имеет комплексную систему электрических расцепителей для обеспечения остановки станка в случае поломки или запутывания проволоки. Интегрированная электрическая система Siemens обеспечивает одновременный мониторинг систем безопасности и функций оборудования. Контролируемые световые завесы категории 4 спереди и сзади машины. Контролируемые RFID блокировщики категории 4 на всех съемных щитках и дверях. Комплексное машинное предупреждение. Пневматические предохранительные клапаны и регуляторы безопасности Festo. Нескользящие операторские платформы, с поручнями и бортиками. Механизмы Hinge Joint Machines были разработаны для обеспечения простоты эксплуатации, длительного срока службы и простоты обслуживания и регулировки.

Преимущества South Fence Machinery:

Станки спроектированы и изготовлены для длительной эксплуатации
Специализированные станки с индивидуальным выбором опций
Для каждого станка гарантируется доставка, установка, ввод в эксплуатацию и всесторонне обучение оператора
Industry 4.0 поддерживает удаленную диагностику и обработку данных
Круглосуточная поддержка по телефону и электронной почте
Глобальная техническая и электротехническая поддержка с выездом на месте

Огромный опыт South Fence Machinery и JVO позволяет обеим компаниям подобрать лучшие конфигурации оборудования, опции и производственные решения для удовлетворения ваших требований (удовлетворения требований клиента). Компания South Fence Machinery понимает потребность в надежных машинах, поэтому предоставляет комплексную гарантию послепродажного обслуживания. Когда вы имеете дело с South Fence Machinery, вы имеете дело с экспертами в сфере оборудования для производства ограждений.

Для получения дополнительной информации касательно любой линейки станков или технических характеристик станков South Fence Machinery, свяжитесь с отделом продаж JVO или South Fence Machinery.

jvo@jventuraoliveira.pt

sales@southfence.co.nz

Для получения послепродажного обслуживания, запчастей и технической поддержки свяжитесь с нашей службой технической поддержки и продаж.

[email protected]

www.jventuraoliveira.pt

История ООО Сетка

–История нашего предприятия

2004 – год создания ООО «Сетка». Свидетельство о регистрации выдано Минским горисполкомом. УНП 190545892. Предприятие с начала существования планировало заниматься производством, чем успешно и занимается уже четырнадцатый год, в связи с чем постоянно осуществляет капитальные вложения в основные средства – оборудование для производства металлических изделий.

В 2005 году ввели в эксплуатацию первый дыропробивной пресс для производства листов перфорированных ТУ BY190545892.001-2006 и других металлических изделий с перфорированными элементами (стулья, скамейки, стеллажи, барные, административные стойки, экраны, рекламные таблички, фризы, декоративные элементы интерьера, перегородки, вывески, выставочные стенды и др.).

В 2006 году ввели в эксплуатацию второй дыропробивной пресс с целью повышения производственной мощности, универсальный гибочный станок, сварочный аппарат. Запустили производство новой продукции – открытых и закрытых урн уличных ТУ BY190545892.002-2006.

В 2007 году приобрели и ввели в эксплуатацию комплект оборудования для нанесения полимерных порошковых покрытий, машину для резки и гибки металлопроката. Запустили производство новой продукции – стеллажей универсальных ТУ BY 190545892.003-2007. Запустили производство сеток плетеных ТУ BY 190545892.004-2007.

В 2009 году ввели в эксплуатацию станок фрезерный универсальный, станок вертикально-сверлильный, ножницы гильотинные, выпрямитель сварочный, пресс кривошипный, станок для правки и рубки проволоки, машину контактной сварки, станок для производства просечно-вытяжной сетки. Запустили производство сеток сварных ТУ BY 190545892.006-2009 и цельнометаллических просечно-вытяжных ТУ BY 190545892.007-2009.

В 2010 году ввели в эксплуатацию станок для производства сварных панелей, (другими словами евроограждений или 3D-панелей) ворот, калиток ТУ BY 190545892.005-2009, станок для гибки сварных панелей. Процесс изготовления оцинкованных сетчатых панелей с полимерным покрытием, ворот и калиток ООО «СЕТКА» является уникальным и многоэтапным: сварка заготовок изделия, гибка иначе придание ребер жесткости, пескоструйная обработка, газотермическое нанесение цинкового покрытия, полимерное покрытие. Все производственные этапы выполняются собственными силами. В результате мы получаем качественные и долговечные изделия.

В этом же году запустили станок для производства сварной сетки, станок для производства арматурной сетки, станок для правки и рубки проволоки. Начали производство элементов перфорированных крепежных ТУ BY 190545892.008-20010.

В 2011 году для развития производственной базы предприятие «Сетка» начало реконструкцию производственного здания в а.г. Заполье Червенского района. Запустили в эксплуатацию горизонтально-фрезерный станок, станок вертикальный резьбонарезной, токарно-винторезный станок.

В 2012 году приобрели и запустили установку термоабразивной обработки изделий и нанесения защитных покрытий, запустили в эксплуатацию два правильно-отрезных станка, завершили реконструкцию производственного здания в а.г. Заполье Червенского района.

В 2013 году запустили производство фибры ТУ BY 190545892.009-2013, ввели в эксплуатацию гидравлические гильотинные ножницы.

В 2014 году ввели в эксплуатацию гибочный станок, листогибочный пресс.

В 2015 году ввели в эксплуатацию вторую печь для нанесения полимерных покрытий, еще один гибочный станок, правильно-отрезной станок, трубогиб ручной. Получили ТУ на производство труб профильных с фальцевым швом ТУ BY 190545892.011-2015.

В 2016 году ввели в эксплуатацию станок для производства колючей проволоки ТУ BY 190545892.010-2015, станки для электросварки сетки. Запустили станок для плетения шарнирной сетки ТУ BY 190545892.012-2015. Начали производство контейнеров металлических для ТБО ТУ BY 190545892.013-2016.

В 2017 году ввели в эксплуатацию пресс кривошипный и заклепочник пневмогидравлический. Запустили производство сеток плоских легких сварных ТУ BY 190545892.014-2017.

Факт собственного производства предприятием ООО «Сетка» вышеуказанной продукции подтвержден Сертификатом продукции собственного производства, выданным Белорусской торгово-промышленной палатой.

Производственное предприятие ООО «Сетка» уверенно и динамично развивается. Мы изготавливаем и реализуем потребителям востребованную продукцию, применяем современные технологии и передовое оборудование, модернизируем свою производственно-техническую базу, чтобы постоянно расширять ассортимент продукции собственного производства. Мы всегда предлагаем только качественные изделия по приемлемым ценам.

оборудование для бизнеса в сервисе объявлений OLX.ua✔


	Полтава Сегодня 18:14


	Днепр, Соборный Сегодня 18:09

Ростер

Бизнес и услуги » Оборудование

Ивано-Франковск Сегодня 18:08


	Киев, Шевченковский Сегодня 18:07


	Харьков, Шевченковский Сегодня 18:05

станок для производства сетки на г

Станок для производства сетки в России. Сравнить цены и …

Станок для производства сетки Рабицы – Автомат «modul Б-747» на 380В или 220В и с другими модификациями Доставка из г.

Станок для производства сетки в Украине. Сравнить цены …

Станок для производства отводов spiro beta 3, перехоТолщина металла 0.4-1.25мм Диапазон диаметров 125-1000мм

Станок для производства сетки в Москве. Сравнить цены …

Станок – автомат для производства сетки Рабицы modul Б-747 на 380В или 220В! Доставка из г. Челябинск

Проектирование и реализация станков для производства сетки …

Компания «emtech» производит станки для плетения сетки рабица. Наш станок – УСАПС 1 для производства рабица полностью автоматический. Цену на станок можно узнать на нашем сайте

Станок для производства сетки рабица в России. Сравнить …

Автоматический станок для производства сетки Рабицы modul Б-747 на 380В или 220В! Доставка из г. Челябинск

Станок для производства сетки в Беларуси. Сравнить цены …

Станок для производства сетки. Продажа, поиск, поставщики и магазины, цены в Беларуси

Оборудование для производства сетки рабицы, проволоки в …

Оборудование для производства сетки рабицы, проволоки, оборудование для производства проволоки, оборудование для производства сетки рабицы. Продажа, поиск, поставщики и магазины, цены в Украине

Оборудование для производства овощной сетки

Комплект оборудования для производства сеновязальной сетки. Материал: hdpe. Назначение сетки: применяется в пресс-подборщиках для обвязки рулонов сена, соломы и пр.

Оборудование для производства овощной сетки, цена , купить …

Оборудование для производства овощной сетки, цена , купить в Алматы — Satu.kz (ID#42514519). Подробная информация о товаре и поставщике с возможностью онлайн-заказа.

СТАНОК СЕТКИ РАБИЦА в России. Купить Недорого у …

Проектирование и реализация станков для производства сетки …

СТАНОК СЕТКИ РАБИЦА в Москве. Сравнить цены и

Оборудование для производства сварной арматурной сетки …

Станок для производства 3d заборов и ограждений, lw-gp- 2500 cnc . Доставка из г. Москва В наличии Новое. Основное производство ограждения 3d заключается в изготовлении карт из арматурной сетки на сварочном станке и …

Станок контактной сварки для производства металлической сетки

Станок контактной сварки для производства металлической сетки, цена 5800000 Тг., купить в Нур-Султане — Satu.kz (ID#75914620). Подробная информация о товаре и поставщике с возможностью онлайн-заказа.

Оборудование для производства овощной сетки

Оборудование для производства сетки рабицы, проволоки в …

Станок для производства шарнирной сетки

Данный тип сетки широко применяется как сетка №1 в мире по ограждению участков с животными. Наш станок для производства шарнирной сетки

Станок для производства сетки рабицы в Україні —

Станок для производства сетки рабицы в Україні ⭐ Вибирай з 48691 оголошень на Flagma.ua Купити оптом і в роздріб за найкращими цінами. Замовити товари і послуги від надійних постачальників і магазинів на Флагма Україна …

Оборудование для производства овощной сетки, цена ,

Купить станок для производства композитной сетки в …

Купить станок для производства сетки в Новосибирске. Наше оборудование и технология …

Автоматический станок для производства сетки рабицы …

Автоматический станок для производства сетки рабица может быть выпущен как на 220 так и на 380 вольт.

Станки для производства сетки-рабицы купить – Биржа …

Все объявления о продаже станков для производства сетки-рабицы. Сравните цены и купите недорого станки для производства сетки-рабицы среди

Станок для изготовления сетки рабицы автомат, цена 320000 …

Станок для изготовления сетки рабицы автомат, цена 320000 руб, купить в Луге — Tiu (ID#352056343). Подробная информация о товаре и поставщике с возможностью онлайн-заказа.

СТАНОК СЕТКИ РАБИЦА в Краснодаре. Сравнить цены и …

Купить станок для производства композитной сетки в …

Купить станок для производства сетки в Новосибирске. Наше оборудование и технология …

Станок для производства сетки рабицы – разновидности и …

Разновидности станков для производства сетки. Оборудование, используемое для производства сетки Рабица различно по степени механизации ручного труда. Среди него различают: Ручные станки.

Оборудование для производства овощной сетки

Купить станок для производства сетки рабицы УСАПС-1М.

На ячейке 25 мм – 20 м.кв/час. Узнать цену. Вы можете купить или узнать цену станка “EMTECH” для производства сетки рабица УСАПС-1М. «Но чем же отличается этот станок

Станок для производства шарнирной сетки

станок для производства сварочной сетки

Станок для производства сварной кладочной сетки. 1.Станок работает по технологии электрического синхронного контроля. Процесс сварки и время сварки контролируются ци…

Станок для производства сетки Рабицы – Автомат «MODUL Б …

Автомат для сетки рабицы с модификациями на заказ. В компании «МАВТ – Инжиниринг» можно приобрести автоматический станок для производства сетки рабицы «modul Б-747» высокого качества работающий от трёхфазной сети с …

Станок для производства сетки рабицы в Україні —

Станок для производства сварной (кладочной, арматурной) сетки

Купить Станок для производства сварной (кладочной, арматурной) сетки в Минске с быстрой доставкой по Беларуси. Гарантия качества и отличные цены. Подробности указаны на сайте.

Мини-цех по производству сетки-рабица – Бизнес-идеи

Станок для производства сетки рабицы и перспективы бизнеса. Сетка рабица используется в качестве надежного ограждения домов, дач, промышленных и вспомогательных конструкций.

Где купить станки для производства сварной сетки

Где купить станки для производства сварной сетки . 15 предложений от 12 поставщиков. Цена от 8000 до 8000.

Полуавтоматический станок для производства сетки рабицы

Aug 31, 2020 · Станок для производства сетки рабицы может быть представлен одним из видов: Ручной – используется зачастую только для создания небольших запасов материала, так как для

Купить станок для производства композитной сетки в Санкт …

Мы поставляем станки для производства сетки в Санкт-Петербург, Новосибирск, Москву и Московскую область, Иваново, Екатеринбург и все другие города России и

Шарнирная сетка: оградить и сэкономить

Шарнирная сетка не только значительно дешевле традиционной сетки «Рабица», но и требует меньше затрат на монтаж (на установку шарнирной сетки требуется меньше столбиков, расстояние между столбиками до 7 метров).

Шарнирная сетка (фермерская, узловая, лесная сетка, «казачка») – это металлическая сетка из оцинкованной проволоки, которая изготавливается путем переплетения проволоки шарнирным узлом. Шарнирная сетка – это идеальное решение для ограждения больших территорий, а экономия по сравнению с сеткой «Рабица» составляет до 50%. Шарнирная сетка с оцинкованным покрытием используется для того, чтобы оградить большую территорию сельскохозяйственного назначения, питомники, виноградники, заповедники, территории лесничества, охотничьи хозяйства, вольеры, технические территории, санитарные зоны, пастбища, сады, автомобильные и железные дороги и т. д. Благодаря сфере применения ее также называют лесной.

В отличие от монтажа сетки «Рабица» монтаж шарнирной сетки не требует особых навыков. За счет своей доступной цены, а также за счет простоты монтажа шарнирная сетка становится все более популярной.

Для изготовления шарнирной сетки используется оцинкованная проволока диаметром 1,8 – 3,0мм. Шарнирная сетка сворачивается в рулоны по 25 и 50 погонных метров и отпускается целыми рулонами. Производится эта сетка на импортном оборудовании, что говорит о высоком качестве готового продукта.

Сегодня на рынке этот вид сетки является одним из лидеров продаж среди других видов металлических изделий. Основным отличием данного вида ограждения является размер ячейки, которая в нижней части сетки делается меньше (для того, чтобы грызуны, собаки и другие мелкие животные не могли преодолеть ограждение). Данная особенность позволяет не только защищать огражденную территорию, но и не мешает свободному обзору. Струны этой металлической сетки скрепляются специальным узлом – шарнирным, под прямым углом. Отличает это изделие от других и то, что ячейки имеют различную высоту. Размер ячеек выпускаемой нами сетки составляет: по высоте – 100 мм,140 мм,160 мм,180 мм,190 мм, 220 мм, по ширине ячеек –160 мм. Высота сетки может быть разной: 1,02 м, 1,2 м, 1,4 м и 1,65 м. Благодаря шарнирным соединениям и разнице в величине ячейки объём рулона в разы компактнее, а вес — намного меньше своих аналогов. Оцинкованное покрытие и большая толщина используемой проволоки позволит более долговечное ограждение за меньшие деньги. Такие преимущества плюс значимое сопротивление растяжению позволяет производить монтаж сетки с меньшим количеством столбов, путем увеличения расстояния между ними, без потерь стойкости ограждения.

Монтаж шарнирной сетки происходит по столбам из металла, дерева или бетона. Расстояние между столбами при возведении забора должно составлять 5-7 м, этому способствует небольшой вес изделия. Для того, чтобы не допустить растяжения при работе с ней, нижние и верхние проволоки изготавливаются с большим диаметром. Также не нужно применять проволоку для натяжения, так как именно для этого на сетке есть два прута из проволоки с увеличенной толщиной, расположенных горизонтально.

Цена шарнирной сетки зависит от параметров продукта: чем меньше по размеру ячейки внизу, тем, следовательно, она дороже. И, наоборот, чем больше размер ячеек, тем меньше металла уходит на ее изготовление и, следовательно, стоить она будет дешевле.

Другими словами, в отличие от похожей по своим свойствам сетки «Рабица» данный вид ограждения является облегченным. Когда перед вами стоит задача найти недорогое и качественное ограждение, способное выполнять свои функции, компания «Алмаросметиз» предлагает вам приобрести шарнирную сетку, которая становится всё более популярной на рынке.

Поделиться материалом

Станки для производства сварной сетки – энергоэффективная производительность

Выпускаемая на нашем оборудовании сварная кладочная сетка выгодно отличается высокой конструкционной прочностью, широкой областью применения и продолжительным сроком службы в любых климатических условиях. Согласно отзывам специалистов, производство сварной сетки на заводе, оснащённым нашими станками, обладает следующими преимуществами:

высокая рентабельность;
безупречное качество сварной сетки;
большие объёмы выпускаемой продукции;
минимальные отходы;
нетрудоёмкое техническое обслуживание задействованного оборудования;
оптимальное энергопотребление

Грамотно подобранное оборудование для производства сварной сетки – это залог успеха профильного предприятия, работающего в привлекательных условиях формирования широкой сети постоянных покупателей и высокой профессиональной репутации.

Производство кладочной сетки – оптимальные решения

Сегодня любой завод, занимающийся выпуском сетки, заинтересован в сотрудничестве с ответственным производителем высокорентабельных и надёжных станков, являющихся основой организации рабочих процессов. Промышленное производство сварной кладочной сетки на оборудовании, изготовленном нашей компанией – это высшие стандарты качества выпускаемой продукции, дополняемые высокой надёжностью механизированных линий.

На основе наших станков можно оперативно и с минимальными затратами организовать завод сварных сеток, который быстро станет основой прибыльного бизнеса. Постоянный высокий спрос на выпускаемую продукцию будет обеспечен, поскольку обусловлен значительно растущими объемами строительства и ростом предприятий, для которых этот материал является основным сырьём.

Предлагаемый вашему вниманию станок для производства кладочной сетки – это ручная линия сварки, обладающая следующими приоритетами:

эффективная работа с металлическим прутом, представленным широким классом диаметров и сплавов;
эргономичная компактность агрегата, позволяющая экономить полезное пространство;
высокая производительность при небольших затратах электроэнергии и заготовок;
возможность подбора параметров сварки под тип металлического прута;
простота эксплуатации и обслуживания

Выпускаемые нашим предприятием высококлассные станки для производства сварной сетки реализуется в рамках лизинга на основе авансирования с последующей рассрочкой.

Характеристики ручных линий сварки
Максимальная ширина сетки, мм	1000		1500	2000	по запросу
Диаметры свариваемых прутков, мм	от 3х3 до 6х6				по запросу
Размер ячеек (с шагом 50 мм), мм	от 50×50 до 200х200				от 50×50 до 200х200
Напряжение питающей сети, В	380(50 Гц), сечение 25х3 мм², медь				380(50 Гц), сечение 25х3 мм², медь
Максимальная мощность трансформатора, кВт	75				75
Усредненное потребление электроэнергии, кВт/ч	5-10				5-10
Давление сжатого воздуха,атм	6				6
Диаметр фитингапневмосети, мм	10				10
Расход охлаждающей воды,л/ч	400				400
Давление системы охлаждения, атм	3				3
Охлаждающая жидкость	Антифриз/вода (чистая, нейтральная илислабо щелочная)				Антифриз/вода (чистая, нейтральная илислабо щелочная)
Температура охл. жидкости,° C	не выше 25				не выше 25
Диаметр крана охлаждения, дюйм	1/2				1/2
Масса, кг	380	400		430
Габариты (ДхШхВ), м	1,6х0,9х1,5	2,1х0,9х1,5		2,6х0,9х1,5
Коммерческое предложение

Также, на нашем сайте вы можете найти информацию о машинах контактной сварки типа МТ. Все стандартные модели доступны в онлайн каталоге, специальные конфигурации станков по вашему запросу. Мы подберем для Вас оборудование соразмерно бюджету и требуемому объему готовой продукции среди автоматических линий или полуавтоматических машин.

Воронежская областьБелгородская областьБрянская областьКурская областьТамбовская областьКалужская областьОрловская областьТульская областьЯрославская областьИвановская областьКостромская областьМоскваМосковская областьТверская областьРязанская областьСмоленская областьВладимирская областьЛипецкая областьРеспублика ДагестанСтавропольский крайЧеченская РеспубликаКарачаево-Черкесская РеспубликаИнгушетияКабардино-Балкарская РеспубликаСеверная Осетия — АланияКраснодарский крайАстраханская областьРеспублика КалмыкияВолгоградская областьАдыгеяРостовская областьКрымСевастопольСанкт-ПетербургЛенинградская областьМурманская областьРеспублика КарелияНовгородская областьВологодская областьАрхангельская областьНенецкий автономный округКалининградская областьРеспублика КомиПсковская областьВитебская областьМогилевская областьГомельская областьБрестская областьГродненская областьМинская областьРеспублика Саха (Якутия)Камчатский крайПриморский крайХабаровский крайАмурская областьМагаданская областьСахалинская областьЕврейская автономная областьЧукотский автономный округРеспублика БурятияРеспублика ТываРеспублика ХакасияАлтайский крайЗабайкальский крайКрасноярский крайИркутская областьКемеровская областьНовосибирская областьОмская областьТомская областьКурганская областьСвердловская областьТюменская областьЧелябинская областьХанты-Мансийский автономный округ — ЮграЯмало-Ненецкий автономный округРеспублика БашкортостанРеспублика Марий ЭлРеспублика МордовияРеспублика ТатарстанУдмуртская РеспубликаЧувашская РеспубликаКировская областьНижегородская областьОренбургская областьПензенская областьУльяновская областьСамарская областьСаратовская областьПермский крайОстальные регионы России и страны

630015, Россия, г. Новосибирск, ул. Планетная, д. 30, к1-1а

Тел: +7 (383) 287-12-93 – по оборудованию
Email: [email protected] (для заказов)

Время работы: Пн-Пт, с 9.00 до 18.00
(+4 часа к МСК)

Используйте WhatsApp и Viber
чтобы отправить сообщение + фото.
Тел: , +7-983-310-48-27, +7-983-510-31-49

Технические консультации, запасные части:
Тел: +7 (383) 239-48-27
Тел: +7 (383) 310-31-49
Email: [email protected]

Время работы: Пн-Пт, с 9.00 до 18.00
(+ 4 часа к МСК)

станок для производства проволочных сеток

Изготовление проволочных сеток Schlatter Group

Станок для изготовления гофрированной проволочной сетки: RG210 / HG210 Для производства оград, защитных сеток, корзин, клеток, декоративных элементов и тд Диаметр проволоки от 1 до 6 мм Рабочая ширина от 2200 до 2700 мм Прокладка утка

станок для сварки проволочных сеток HD Вдео

станок для сварки проволочных сеток ( 9 ) Портальные обрабатывающие центры DM150x3h3V DAHCHING Company Портальные обрабатывающие центры DDISGT DAHCHING Company Портальные обрабатывающие центры

Станок для проволочных сеток в рулонах MLG 2000

Станок для проволочных сеток в рулонах MLG 2000 Объявления о продаже бизнеса и оборудования в Барнауле на Авито Краткое описание сварочной машины для проволочных сеток: Механическая конструкция данного оборудования

фиксированный узел проволочной сетки станок

Эти фиксированный узел проволочной сетки станокавтомат для производства ограждение используются для изготовления проволочных сеток, поэтому нельзя снижать их качество Они используются в различных отраслях промышленности изза их высокой производительности и

Оборудование для производства сварных сеток

Станок для изготовления сеток Станок для производства колючей проволоки линия по производству сварной сетки модель 2400

Оборудование для производства металлической

Станок для сварки заборной сетки II Машина для изготовления проволочных сеток для заборов II типа в основном используется для производства сеток для заборов и шахтных сеток Сетки для заборов широко используются в повседневной жизни

Станок для производства сетки в России

Станок для производства сетки Продажа, поиск, поставщики и магазины, цены в России Станок для производства сетки Рабицы Автомат «MODUL Б747» на 380В или 220В и с другими модификациями

Станок Для Сетки Обладнання OLXua

Станок для виготовлення сітки рабиця, станок для изготовления сетки Бізнес та послуги » Обладнання 2 500 грн ІваноФранківськ 26 чер В обрані Станок для изготовления сетки Рабица Полуавтомат Бізнес та послуги » Обладнання 13 672 грн

Автоматический станок для изготовления

Автоматический станок предназначен для изготовления проволочных спиралей для сеток Минье или габионных сеток, применяемых для изготовления каменных ограждений,укрепления берегов,склонов и тд

Станок для производства шарнирной сетки

Станок сетка рабица ООО «Челябпромметиз» с 1989 года занимается разработкой и производством оборудования для различных металлических сеток

Станок для проволочных сеток в рулонах MLG 2000

Автоматический станок для изготовления

Станок для производства сварной кладочной сетки

Станок для производства сварной кладочной сетки Станок для производства сварной кладочной сетки 5Это позволяет контролировать отверстия проволочных петель и открытую часть

Сварочный станок для изготовления кладочной

Сварочный станок для изготовления кладочной сетки Объявления о продаже бизнеса и оборудования в Байкалово на Авито Краткое описание сварочной машины для проволочных сеток: Механическая конструкция данного

Станок Для Сетки Обладнання OLXua

Станок для виготовлення сітки рабиця, станок для изготовления сетки 2 500 грн ІваноФранківськ 26 чер Станок для изготовления сетки Рабица Полуавтомат 13 672 грн Нова Каховка 25 чер

Станок для обрубки концов проволоки Купить

Обрубной станок применяется при изготовлении плоских проволочных сеток и объемных изделий, в том числе аксессуаров для торговой индустрии (сушилок, корзин, стоек и т д)

Станок для производства сетки в России

Оборудование для производства сварных сеток

Купить оборудование для производства сварных сеток в Китай Оборудование для производства сварн ых сет о к Данное оборудование работает по

Оборудование для производства овощной сетки

Оборудование для производства овощных сеток Оборудование для производства овощной сетки 160 000 usd / комплект Сеновязальная сетка Оборудование для производства Палетная сетка

Станок для производства гвоздей: Доступ с

Шлифовальный станок для ножей для ногтей : поскольку после 12 дней резки нож для ногтей , установленный на станках для изготовления проволочных гвоздей, затупится, тогда вы можете использовать шлифовальный станок

Станок для проволочных сеток в рулонах MLG 2000

Станки для сварки корзин, проволочных клеток

Комплект оборудования для изготовления сеток и корзин коммерческого направления состоит из: 1 Одноточечная установка контактной сварки, которая предназначена для производства негабаритных изделий из проволоки в

Станок Для Сетки Обладнання OLXua

Станки для изготовления сеток Steelmesh Цена

Станки для изготовления сеток Промышленная фирма Steelmesh предлагает к продаже станок сетка рабица и другое оборудование для изготовления сеток из металлической проволоки, порезки прутков, точечной автоматической

Станок для производства сетки в России

Станок для обрубки концов проволоки Купить

Оборудование для производства овощной сетки

Оборудование для производства сеток в Украине

Оборудование для производства сеток Продажа, поиск, поставщики и магазины, цены в Украине Онлайноплата, при которой средства резервируются на счету и перечисляются продавцу только после осмотра посылки

Станок для производства гвоздей: Доступ с

Линия для производства овощных сетокVGDN

Предлагаем самое недорогое в мире и надежное оборудование,VGDNЛиния для производства овощных сеток Вы можете купить оборудование непосредственно с завода, либо через нашу российскую логистическую компанию с

Станки для изготовления сеток Steelmesh Цена

Станки для производства сеток – Купить в

Наша компания предлагает к поставке станки для производства различных видов сеток в Белгороде Характеристики, фото станков Детали по телефону Бесплатные консультации Наши специалисты абсолютно бесплатно

Оборудование для сварки сеток Машина для

Машина для сварки сетки GSV80/1200 Сварочный аппарат для проволочной сетки Подробнее Изготовление арматурных сеток – это довольно непростой процесс, который может

Машины для сварки сетки Станки контактной

Ручная линия сварки сеток РЛТ: тяжелой арматурной (Ø 316мм) и строительной (ячейка от 25х25 мм) Ручная линия сварки серии РЛТ предназначена для организации экономичного производства сварной кладочной сетки

Станки для сварки корзин, проволочных клеток

РОССЕТ, производитель сеток, о компании

Последние приобретения завода – ткацкий станок для изготовления «тяжелых» фильтровых сеток фирмы JUERGENS (Германия) и универсальный ткацкий станок фирмы ТRINCA (Италия) настоящая гордость завода «ROSSET»

Станок для производства гвоздей своими руками

Станок для производства гвоздей: устройство и принцип работы аппарата Основная особенность министанка для изготовления гвоздей и саморезов заключается в том, что он практически полностью функционирует в

Оборудование для производства овощной сетки

Станок для производства овощной сетки С двух сторон от ткацкого станка располагаются бобины с намотанной плоской нитью В процессе изготавливаются два отдельных полотна, которые позже

Оборудование для производства сеток в Украине

Линия для производства овощных сетокVGDN

[PDF] Изготовление сочлененных персонажей из сеток со скелетом

ПОКАЗЫВАЕТ 1-10 ИЗ 32 ССЫЛОК

СОРТИРОВАТЬ ПО РелевантностиСамые популярные статьиНедавность

Автоматическое оснащение и анимация 3D-персонажей

В этой работе представлен метод автоматической анимации персонажей с учетом статической символьной сетки и общий скелет, который адаптирует скелет к персонажу и прикрепляет его к поверхности, позволяя данным скелетного движения оживить персонажа. Развернуть

Просмотр 1 отрывок, ссылки на методы

Анимация сетки скиннинга

Предоставляется автоматический алгоритм для создания приближений прогрессивного скиннинга, который особенно эффективен для псевдосочлененных движений, который включает использование непараметрической кластеризации среднего сдвига с высоким последовательности вращения размерной сетки для автоматического определения статистически значимых костей и надежные методы наименьших квадратов для определения преобразований костей.Развернуть

Просмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Геометрический скиннинг с приблизительным смешиванием двойных кватернионов

В этой статье представлен новый алгоритм скиннинга, основанный на линейной комбинации двойных кватернионов, который не проявляет никаких артефактов, присущих предыдущим методам, и по-прежнему позволяет эффективная реализация на GPU. Развернуть

Просмотреть 1 отрывок, справочная информация

Создание эффективных и точных скинов персонажей из примеров

Представлена автоматизированная структура, которая позволяет художникам персонажей использовать полный набор инструментов в высокопроизводительных системах для создания персонажей для интерактивных систем и приспособлений параметры модели деформации, которая наилучшим образом аппроксимирует исходные данные, но при этом остается быстрой для вычисления и сжатия в памяти.Развернуть

View 3 выдержки, справочные методы и справочная информация

Дискретные представления масштабных осей для трехмерной геометрии

В этой статье рассматривается фундаментальная проблема вычисления стабильных медиальных представлений трехмерных форм. Мы предлагаем пространственно адаптивную классификацию геометрических элементов, которая дает надежную… Развернуть

Посмотреть 1 отрывок, ссылки на методы

Огибание в реальном времени с вращательной регрессией

В этой работе представлена модель вращательной регрессии, которая фиксирует типичные деформации скиннинга, такие как мышцы выпуклости, скручивания и проблемные области, такие как плечи, таким образом, чтобы обеспечить решение задач наименьших квадратов в реальном времени, независимо от размера ячейки.Развернуть

Просмотреть 2 выдержки, ссылки на методы

Патент Microsoft | Отслеживание смонтированных многоугольных моделей шарнирных объектов

Патент : Отслеживание моделей шарнирных объектов с многоугольной сеткой

Номер публикации: 10565791

Дата публикации: 20200218

Претенденты: Microsoft

Аннотация

Описывается трекер, который содержит процессор, сконфигурированный для приема захваченных данных датчиков, изображающих объект.Процессор сконфигурирован для доступа к модели оснащенной многоугольной сетки объекта и для вычисления множества приблизительных нормалей к поверхности предельной поверхности настроенной многоугольной сетки. Процессор сконфигурирован для вычисления значений параметров положения модели путем вычисления оптимизации для подгонки модели к зарегистрированным данным датчика, где при оптимизации используется функция оценки, основанная на множестве приблизительных нормалей поверхности.

СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Сочлененные объекты, такие как человеческое тело, человеческая рука, портативный компьютер, робот, животное или другой шарнирный объект, сложно отслеживать с высокими уровнями точности и скорости на основе захваченных данных датчиков, таких как видеоизображения, изображения с камеры глубины. и другие данные датчиков.Отслеживание таких сочлененных объектов включает вычисление глобального положения и ориентации объекта, а также отслеживание положений и ориентации одного или нескольких суставов сочлененного объекта. Например, сустав, в котором дисплей ноутбука соединяется с клавиатурой, сустав пальца руки человека и другие.

В ситуациях с высокой степенью вычислительных ограничений, например, когда технология отслеживания развернута на мобильном устройстве, таком как носимое вычислительное устройство, сложно точно и эффективно реализовать технологию отслеживания для отслеживания шарнирных объектов.

РЕЗЮМЕ

Нижеследующее представляет собой упрощенное изложение раскрытия, чтобы предоставить читателю базовое понимание. Это краткое изложение не предназначено для идентификации ключевых характеристик или существенных характеристик заявленного объекта изобретения и не предназначено для использования для ограничения объема заявленного объекта изобретения. Его единственная цель состоит в том, чтобы представить набор концепций, раскрытых в данном документе, в упрощенной форме в качестве вступления к более подробному описанию, которое представлено ниже.

Описывается трекер, который содержит процессор, сконфигурированный для приема захваченных данных датчиков, изображающих объект. Процессор сконфигурирован для доступа к модели объекта с оснащенной многоугольной сеткой и для вычисления множества приблизительных нормалей поверхности гладкой поверхности подразделения, соответствующей смонтированной многоугольной сетке. Процессор сконфигурирован для вычисления значений параметров положения модели путем вычисления оптимизации, чтобы подогнать модель к зарегистрированным данным датчика, где метрика оценки оптимизации использует множество приблизительных нормалей поверхности.

Многие из сопутствующих функций будут более понятны, поскольку они станут более понятными при обращении к нижеследующему подробному описанию, рассматриваемому вместе с сопроводительными чертежами.

ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

Настоящее описание будет лучше понято из следующего подробного описания, прочитанного в свете сопроводительных чертежей, на которых:

РИС. 1 – схематическая диаграмма трекера, который вычисляет параметры положения шарнирного объекта;

РИС.2 – схематическая диаграмма модели нейтральной сетки руки человека, заданной сетки руки человека, модели руки человека с гладкой поверхностью, изображения глубины и облака точек;

РИС. 3 – блок-схема примерного способа работы в трекере по фиг. 1;

РИС. 4 – схематическая диаграмма поперечного сечения части смонтированной модели многоугольной сетки;

РИС. 5 – блок-схема способа подгонки полученных данных датчика к модели с оснасткой многоугольной сетки;

РИС.6 – блок-схема другого способа подгонки данных захваченных датчиков к построенной модели многоугольной сетки;

РИС. 7 иллюстрирует примерное вычислительное устройство, в котором реализованы варианты осуществления трекера сочлененных объектов.

Одинаковые ссылочные позиции используются для обозначения одинаковых частей на сопроводительных чертежах.

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ

Подробное описание, представленное ниже в связи с прилагаемыми чертежами, предназначено как описание настоящих примеров и не предназначено для представления единственных форм, в которых настоящий пример построен или используется.В описании излагаются функции примера и последовательность операций для построения и работы с примером. Однако одни и те же или эквивалентные функции и последовательности необязательно выполняются с помощью разных примеров.

Описано устройство, отслеживающее позу шарнирного объекта более эффективным способом, чем это было возможно ранее. Например, шарнирный объект – это любая из: человеческая рука, человеческая голова и плечи, человеческое тело, все или часть тела животного, портативный компьютер, робот или другой шарнирный объект.Устройство вычисляет значения параметров позы путем подбора трехмерной модели шарнирного объекта для захваченных данных в режиме реального времени. Процесс подгонки модели к собранным данным выполняется с использованием процесса оптимизации, который является оптимизацией на основе градиента и, следовательно, его можно вычислить на практике. Оптимизация на основе градиента – это процесс поиска, который ищет минимум функции энергии итеративным способом и с использованием метрики оценки, чтобы решить, в каком направлении искать.

Ранее было невозможно использовать оптимизацию на основе градиента, и когда переменные, представляющие соответствия между данными и моделью, включались в оптимизацию вместе с параметрами позы, чтобы подогнать построенную модель полигональной сетки непосредственно к полученным данным датчика шарнирный объект из-за разрывов в модели армированной полигональной сетки в местах пересечения граней полигонов. Ранее смонтированная модель полигональной сетки была преобразована в гладкую поверхность подразделения (называемую предельной поверхностью) путем многократного разделения полигонов на более мелкие полигоны, пока поверхность не станет гладкой.Гладкая поверхность разделения затем используется в процессе линейной оптимизации, чтобы подогнать гладкую поверхность разделения к захваченным данным, таким как изображения глубины. Тем не менее, вычисление гладкой поверхности подразделения на основе модели армированной полигональной сетки требует больших вычислительных ресурсов и времени. Описанная здесь технология позволяет напрямую подогнать модель артикулированного объекта с полигональной сеткой к полученным данным датчика без необходимости вычислять гладкую поверхность разделения. В результате достигается значительная вычислительная эффективность, что особенно выгодно, когда средство отслеживания позы развертывается в носимом вычислительном устройстве или другом вычислительном устройстве с ограниченными ресурсами.Таким образом, операции улучшают работу вычислительного устройства.

РИС. 1 – схематическая диаграмма трекера, который вычисляет параметры положения шарнирного объекта. Параметры позы включают в себя глобальное местоположение и глобальную ориентацию объекта, а также положения одного или нескольких суставов объекта.

Устройство 108 захвата, такое как цветная камера, камера глубины, датчик, который фиксирует трехмерные (3D) облака точек, или датчик другого типа, фиксирует данные, изображающие шарнирный объект в окружающей среде.В примере на фиг. 1 шарнирный объект показан как человеческая рука 116, портативный компьютер 112 или собака 114, но можно использовать любой другой шарнирный объект. Захваченные данные, такие как изображение или трехмерное облако 110 точек, вводятся в трекер 102 с использованием проводной или беспроводной связи, по сети связи или другими способами.

Трекер 102 представляет собой компьютерную реализацию, например, в мобильном телефоне, в персональном компьютере, в носимом на голове вычислительном устройстве дополненной реальности, в игровой системе, в медицинском оборудовании или в другом устройстве, в зависимости от рассматриваемой области приложения.Устройство слежения 102 имеет доступ через проводную или беспроводную линию связи по сети или из памяти самого устройства слежения к хранилищу, в котором хранится смонтированная модель 118 многоугольной сетки объекта. Например, смонтированная модель 118 многоугольной сетки хранится в мобильном телефоне, медицинском оборудовании, игровой системе или другом устройстве. В некоторых примерах смонтированная модель 118 многоугольной сетки хранится в удаленном месте, доступном для трекера 102 по сети связи. Трекер имеет вход, такой как беспроводной приемник, порт проводной связи или другой вход для вычислительного устройства, которое принимает захваченные данные датчика от устройства 108 захвата.В некоторых примерах устройство 108 захвата отправляет захваченные данные датчика на устройство отслеживания по сети. В некоторых примерах трекер получает захваченные данные датчиков от более чем одного устройства захвата. Данные датчика, полученные на трекере, хранятся в памяти трекера, например, в памяти, описанной далее в этом документе.

Трекер вычисляет значения параметров 120 позы модели 118 оснащенной полигональной сетки, которые соответствуют захваченным данным 110. Трекер может сделать это для единственного экземпляра захваченных данных 110.В некоторых примерах трекер вычисляет поток значений параметров 120 позы, когда поток захваченных данных 110 вводится в трекер 102. Таким образом, трекер 102 следует позе шарнирного объекта во время его движения и / или во время захвата. устройство 108 движется. Вычисленные значения параметров 120 позы вводятся в одно или несколько последующих устройств 122, таких как система 124 дополненной реальности, естественный пользовательский интерфейс 126, игровая система 128, медицинское оборудование 130 или другие.

Сам трекер содержит модуль оценки позы, который использует подгонку модели 100, дополнительный модуль 104 оценки позы, использующий другой тип технологии слежения, и дополнительно модуль 106 извлечения интересующей области.

В некоторых примерах функциональность трекера 102 выполняется, по меньшей мере частично, одним или несколькими логическими компонентами аппаратного обеспечения. Например, и без ограничения, иллюстративные типы используемых аппаратных логических компонентов включают программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA), специализированные интегральные схемы (ASIC), специализированные стандартные продукты (ASSP), System-on-a- системы микросхем (SOC), сложные программируемые логические устройства (CPLD), графические процессоры (GPU).

РИС.2 является схематической диаграммой модели 200 нейтральной сетки руки человека, модели 202 заданной сетки руки человека, модели 204 гладкой поверхности руки человека, изображения 206 глубины и облака 208 точек. Ячеистая модель 200, 202 показана, чтобы проиллюстрировать разницу между ячеистой моделью 200, 202 и моделью 204 с гладкой поверхностью.

В примере на фиг. 2 модель 200 нейтральной сетки руки человека представляет собой треугольную сетку, которая оснащена, поскольку она содержит представление скелета. Когда значения параметров позы, таких как положения суставов, каркаса применяются к модели 200 нейтральной сетки, получается заданная модель сетки, такая как 202.Гладкая поверхность может быть вычислена из модели сетки, такой как поставленная модель 202 сетки, чтобы получить гладкую поверхность 204. Гладкая поверхность может быть вычислена путем многократного разделения граней модели сетки до тех пор, пока в пределе не будет получена гладкая поверхность, называется предельной поверхностью, соответствующей полигональной «контрольной» сетке. Доступны и другие способы вычисления гладкой поверхности. Например, решения в замкнутой форме могут использоваться для оценки точки на предельной поверхности или близкого приближения, так что на практике не обязательно бесконечно разделять грани сеточной модели.Однако вычисление гладкой поверхности подразделения на основе оснащенной многоугольной сетки является дорогостоящим в вычислительном отношении. Настоящая технология позволяет отслеживать позу без необходимости вычислять гладкие поверхности подразделений, что повышает эффективность.

РИС. 2 показано изображение глубины руки человека, чтобы проиллюстрировать ситуацию, когда захваченные данные 110 содержат изображение глубины. Изображение глубины – это двумерный (2D) массив, где каждая запись содержит значение расстояния, которое представляет собой расстояние от камеры до поверхности в сцене, изображенной на изображении глубины.Облако точек – это массив, в котором каждая запись содержит трехмерную (3D) координату точки поверхности в сцене, изображенной на изображении. Изображение глубины проецируется на задний план для вычисления трехмерного облака 208 точек с использованием информации о камере. В некоторых примерах трехмерное облако точек фиксируется сканирующим датчиком, а не путем обратного проецирования из изображения глубины.

РИС. 3 – блок-схема примерного способа работы в трекере по фиг. 1. Устройство отслеживания 300 осуществляет доступ к модели артикулированного объекта с многоугольной сеткой.Например, в случае, если целью является отслеживание портативного компьютера, трекер обращается 300 к моделированной многоугольной сетке обычного портативного компьютера.

Отслеживающее устройство принимает захваченные данные 302, изображающие отслеживаемый объект. Например, захваченные данные 302 являются трехмерным облаком точек, картой глубины, одним или несколькими кадрами необработанных данных о времени полета, данными цветного изображения или другими захваченными данными, изображающими отслеживаемый объект. Необязательно, трекер извлекает 304 интересующую область из захваченных данных, где интересующая область изображает отслеживаемый объект, а не другие части сцены или среды, в которой присутствует объект.Например, трекер использует технологию машинного обучения или анализ изображений для извлечения интересующей области из захваченных данных, изображающих отслеживаемый объект. Интересующая область может быть или не быть смежной.

В некоторых примерах, где интересующая область содержит части карты глубины, трекер вычисляет 306 трехмерное облако точек путем обратного проецирования интересующей области. В некоторых случаях уже доступно трехмерное облако точек. В некоторых случаях 3D-облако точек не используется.

Дополнительно трекер получает 308 начальную оценку позы и применяет ее к модели.Например, с помощью значения позы, вычисленного для предыдущего экземпляра захваченных данных 110. Например, путем записи серии значений позы, вычисленных трекером, и экстраполяции серии для вычисления прогнозируемого будущего значения позы. . Например, выбрав значение позы случайным образом. Например, выбрав значение позы с использованием вывода алгоритма машинного обучения.

Необязательно трекер получает 310 начальных оценок соответствия. Оценка соответствия – это указание на трехмерную точку на поверхности модели, соответствующую зарегистрированной точке данных.

В некоторых примерах соответствие – это набор значений, обозначенных в этом документе символом u, который определяет точку на поверхности, называемую здесь поверхностью Фонга, которая является приближением к гладкой поверхности, полученной из смонтированной многоугольной сетки, но без необходимости вычисления предельной поверхности. В некоторых примерах определяющая функция S хранится в трекере и является функцией, которая принимает в качестве входных данных соответствие u и параметры позы .theta .. Определяющая функция S вычисляет трехмерную позицию в мире, которая указывает u на поверхности Фонга. соответствует.В одном примере индексы многоугольника хранятся на диске, а определяющая функция S, которая реализована в коде, также сохраняется на диске. Определяющая функция S использует индексы многоугольника вместе с реализацией создания сетки для оценки поверхности путем интерполяции между вершинами, заданными индексами многоугольника.

Устройство отслеживания получает 310 множество начальных оценок соответствия, например, по одной для каждой точки в облаке точек или по одной для каждой из множества захваченных точек данных.Трекер получает 310 начальные оценки соответствия, выбирая их случайным образом или используя машинное обучение, или выбирая ближайшую точку на модели с учетом исходной оценки глобальной позы, используя комбинации одного или нескольких из этих подходов или других подходов. способами. В случае использования машинного обучения система машинного обучения была обучена с использованием большого количества обучающих данных для получения прямого преобразования данных изображения в точки трехмерной модели.

Устройство отслеживания вычисляет оптимизацию 312, чтобы подогнать модель к захваченным данным.Например, трекер вычисляет следующую минимизацию, начиная с начальных значений оценок соответствия и параметров позы, где они доступны (или начиная со случайно выбранных значений)

.theta..times..times..times..psi..функция..функция..theta..psi..функция..функция..theta. ## EQU00001 ##

Что выражается словами как минимум по параметрам позы .theta. и n значений соответствий u суммы робастного ядра.psi. () применяется к величине разницы между точкой x i трехмерного облака точек и соответствующей точкой S трехмерной поверхности (u i;. theta.), и другим надежным ядром .psi .. sup.T () применяется к величине разности между нормалью x i T трехмерного облака точек и соответствующей трехмерной нормалью поверхности S.sup.T (ui;. theta). Точка трехмерной поверхности в этом уравнении лежит на жесткой многоугольной сетке, в то время как нормаль трехмерной поверхности является приближением к геометрической нормали гладкой поверхности, такой как поверхность подразделения.Поверхность, называемая здесь поверхностью Фонга, не вычисляется полностью; довольно частные части поверхности Фонга вычисляются по мере необходимости. Соответствующие точки трехмерной поверхности, заданные как S (ui; .theta.), И соответствующие нормали трехмерной поверхности S.sup.T (ui; .theta.) Эффективны для вычисления в приближенном ( Фонг) поверхностный футляр. Нормаль к трехмерной поверхности Фонга вычисляется путем вычисления приблизительных нормалей к поверхности вдоль нее, как подробно описано со ссылкой на фиг. С 4 по 6.Где надежные ядра .psi. () И .psi..sup.T () – это ядро Гемана-МакКлюра, ядро Хубера, квадратичное ядро или другое ядро.

Оптимизация позволяет унифицировать оценку соответствия и подгонку модели, поскольку при минимизации просматриваются возможные значения соответствий u и возможные значения параметров позы .theta .. Было обнаружено, что это дает лучшие результаты, чем альтернативный подход с использованием чередующихся этапов подгонки модели и оценки соответствия.

В некоторых примерах оптимизация является нелинейной. Результатом оптимизации является набор значений параметров позы .theta. включая глобальные параметры позы и положения суставов.

Поскольку модель имеет непрерывное нормальное приближение, можно вычислить оптимизацию, используя нелинейный процесс оптимизации. Например, процесс на основе градиента, который использует тот факт, что скорость изменения как положения поверхности, так и ориентации поверхности существенно не изменяется по краям в хорошем приближении к гладкой поверхности, такой как поверхность Фонга.В некоторых примерах используются методы якобианской оптимизации. Это увеличивает скорость обработки. Ожидается, что такой подход (с использованием модели армированной полигональной сетки и нелинейной оптимизации, которая объединяет оценку соответствия и подгонку модели) не будет работать и / или даст неточные результаты. Несмотря на это, неожиданно было обнаружено, что описанные здесь способы позволяют получать точные результаты, обеспечивая при этом эффективность обработки.

Операция дискретного обновления необязательно используется вместе с оптимизацией.Это включает в себя использование непрерывной оптимизации, как упомянуто выше, для одновременного обновления как позы, так и соответствий, а затем использование дискретного обновления для повторной установки значений соответствий с использованием захваченных данных датчика. Дискретное обновление позволяет соответствиям эффективно переходить от одной части поверхности объекта к другой, например, от одного кончика пальца к другому.

Процесс по фиг. 3, необязательно повторяется, например, когда новые захваченные данные прибывают как часть потока захваченных данных.В некоторых примерах процесс, показанный на фиг. 3 выполнен с возможностью включения повторной инициализации, при которой параметры позы, используемые в начале оптимизации, получаются из другого источника, такого как второй блок 104 оценки позы. Например, с использованием данных датчика глобального позиционирования, с использованием другого трекера, который не зависит от трекера фиг. . 1, с использованием случайных значений или другими способами. Повторная инициализация происходит в соответствии с различными критериями, такими как заданные интервалы времени, в заданные интервалы экземпляров захваченных данных, в соответствии с вводом пользователя, в соответствии с метриками ошибок, которые указывают на ошибку в значениях позы, или другими способами.Было обнаружено, что повторная инициализация с использованием независимого трекера дает хорошие результаты.

РИС. 4 представляет собой схематическое изображение поперечного сечения смонтированной многоугольной сетки 402 пальца. Вершины 400 смонтированной многоугольной сетки видны, но обратите внимание на то, что фиг. 4 – поперечное сечение, и на практике смонтированная многоугольная сетка представляет собой трехмерную структуру. Построенная многоугольная сетка связана с приближением к гладкой поверхности, называемой здесь поверхностью Фонга 410.

Из настроенной многоугольной сетки вычисляется множество приблизительных нормалей 408 поверхности Фонга, и они используются в метрике оценки оптимизации.Приблизительные нормали 408 поверхности являются приблизительными, поскольку они не обязательно перпендикулярны касательной к поверхности Фонга.

Чтобы вычислить контрольные вершины 404 Фонга, отдельные из вершин 400 оснащенной многоугольной сетки 402 проецируются на предельную поверхность 412 подразделения оснащенной многоугольной сетки 402. (Обратите внимание, что на фиг.4 предельная поверхность оснащенного многоугольника сетка 402 не показана.) Каждая вершина 400 исходной смонтированной многоугольной сетки 402 проецируется на одну точку предельной поверхности, и эта точка здесь называется контрольной вершиной.На фиг. 4 контрольные вершины помечены ссылочным номером 404. Проекция вычисляется без необходимости вычислять полную предельную поверхность оснащенной многоугольной сетки 402. Проекция вычисляется с помощью линейной интерполяции, заданной определением Loop subdivision или другими определениями. вершин и нормалей управления поверхностью Фонга, например, считывая эти значения непосредственно с диска.

В каждой контрольной вершине вычисляется нормаль к поверхности по отношению к предельной поверхности и называется здесь нормалью 406 к контрольной поверхности.Нормали 406 контрольной поверхности вычисляются без необходимости вычислять полную предельную поверхность модифицированной многоугольной сетки 402. Контрольные вершины 404 являются вершинами контрольной сетки поверхности 410 Фонга, называемой здесь управляющей сеткой поверхности Фонга. Управляющие вершины 404 и нормали 406 управляющей поверхности используются для вычисления приблизительных нормалей 408 поверхности 410 Фонга посредством интерполяции. Используется любой подходящий тип метода интерполяции, например линейная интерполяция.

Как только приблизительные нормали к поверхности Фонга становятся доступными, в желаемой области поверхности Фонга, градиентная оптимизация может быть продолжена путем поиска соответствия между наблюдаемыми данными и поверхностью Фонга.

Пример метода, используемого трекером, приведен со ссылкой на фиг. 5. Отслеживающее устройство обращается к 500 смонтированной модели многоугольной сетки объекта, который необходимо отслеживать в нейтральной позе, из памяти на трекере или где-либо еще. Устройство отслеживания проецирует 502 вершины оснащенной многоугольной сетки на предельную поверхность оснащенной многоугольной сетки для вычисления управляющих вершин.Проекция выполняется без необходимости вычислять полную предельную поверхность смонтированной многоугольной сетки. Из контрольных вершин трекер вычисляет контрольную сетку поверхности Фонга, которая представляет собой оснащенную многоугольную сетку, сформированную из контрольных вершин. Трекер также вычисляет 504 нормали контрольных вершин, которые являются нормалями к предельной поверхности в контрольных вершинах.

Трекер принимает заданную позу (например, предыдущее значение позы из предыдущего кадра) и применяет 506 заданную позу к управляющей сетке поверхности Фонга.Трекер также применяет 508 указанную позу к нормалям контрольных вершин. Затем трекер вычисляет 510 приблизительных нормалей к поверхности Фонга путем интерполяции с использованием нормалей контрольных вершин и контрольных вершин.

Трекер приступает к подгонке 512 заданной поверхности Фонга к захваченным данным. Это выполняется с помощью оптимизации на основе градиента, где метрика оценки оптимизации использует приблизительные нормали поверхности к поверхности Фонга.

При проверке 514 принимается решение относительно вероятности новой позы.Эта проверка позволяет решить, находится ли отслеживаемый объект в новой позе. Проверка выполняется путем изучения того, сколько времени прошло с момента вычисления последней позы, или путем изучения того, сколько новых кадров захваченных данных датчика поступило с момента вычисления последней позы. Если новая поза вероятна или обнаружена при проверке 514, способ по фиг. 5 повторяется из операции 506. Преимущество повторения из операции 506 состоит в том, что операции 502 и 504 не повторяются. Поскольку эти операции относительно дороги в вычислительном отношении по сравнению с другими операциями способа по фиг.5, эффективность достигается.

В случаях, когда отслеживаемый объект является жестким или не деформируется, способ по фиг. 5 дает очень точные результаты. Если объект деформирует способ по фиг. 5 отклоняется от наилучшего доступного приближения к заданной модели гладкой поверхности из-за того, что контрольные вершины и нормали контрольных вершин не являются правильными проекциями для частей объекта, которые деформируются. Однако на практике хорошие результаты работы достигаются при использовании способа, показанного на фиг. 5.

Другой пример метода, выполняемого трекером, приведен со ссылкой на фиг.6. Устройство слежения обращается к 600 смонтированной модели полигональной сетки объекта, который необходимо отслеживать в нейтральной позе, из памяти на устройстве слежения или где-либо еще. Трекер получает указанную позу (например, предыдущее значение позы из предыдущего кадра) и применяет 602 указанную позу к смонтированной многоугольной сетке с использованием линейного смешанного скиннинга или любого другого подходящего алгоритма для постановки смонтированной многоугольной сетки.

Трекер проецирует 604 вершины оснащенной многоугольной сетки на предельную поверхность оснащенной многоугольной сетки для вычисления контрольных вершин.Проекция выполняется без необходимости вычислять полную предельную поверхность смонтированной многоугольной сетки. Из контрольных вершин трекер вычисляет контрольную сетку поверхности Фонга, которая представляет собой оснащенную многоугольную сетку, сформированную из контрольных вершин. Трекер также вычисляет 606 нормалей контрольных вершин, которые являются нормалями к предельной поверхности в контрольных вершинах.

Затем трекер вычисляет 608 приблизительных нормалей к поверхности Фонга путем интерполяции с использованием нормалей контрольных вершин и контрольных вершин.

Отслеживающее устройство приступает к подгонке 610 установленной смонтированной многоугольной сетки операции 602 к захваченным данным. Это выполняется с помощью оптимизации на основе градиента, где метрика оценки оптимизации использует приблизительные нормали поверхности к поверхности Фонга.

Решение о вероятности новой позы принимается при проверке 612. Эта проверка предназначена для определения того, находится ли отслеживаемый объект в новой позе. Проверка выполняется путем изучения того, сколько времени прошло с момента вычисления последней позы, или путем изучения того, сколько новых кадров захваченных данных датчика поступило с момента вычисления последней позы.Если новая поза вероятна или обнаружена при проверке 612, способ по фиг. 6 повторяется из операции 602. Преимущество повторения из операции 602 состоит в том, что контрольные вершины и нормали контрольных вершин имеют высокую точность, поскольку они вычисляются из поставленной армированной многоугольной сетки из операции 602. По сравнению со способом, показанным на фиг. 5, требуется больше вычислений, поскольку вычисление контрольных вершин и нормалей контрольных вершин в операциях 604 и 606 происходит на каждой итерации способа.ИНЖИР. 7 иллюстрирует различные компоненты примерного вычислительного устройства 700, которое реализовано как вычислительное и / или электронное устройство в любой форме, и в каких вариантах осуществления трекера, такого как трекер 102 на фиг. 1 реализован.

Вычислительное устройство 700 содержит один или несколько процессоров 702, которые являются микропроцессорами, контроллерами или процессорами любого другого подходящего типа для обработки выполняемых компьютером инструкций для управления работой устройства с целью вычисления значений параметров позы, включая глобальные параметры позы и совместные позиции, сочлененных предметов.В некоторых примерах, например, когда используется система на архитектуре микросхемы, процессоры 702 включают в себя один или несколько фиксированных функциональных блоков (также называемых ускорителями), которые реализуют часть метода вычисления значений параметров положения в аппаратных средствах (скорее, чем программное обеспечение или прошивка). Программное обеспечение платформы, содержащее операционную систему 704 или любое другое подходящее программное обеспечение платформы, предоставляется на вычислительном устройстве для обеспечения возможности выполнения прикладного программного обеспечения 706 на устройстве.

Машиноисполняемые инструкции предоставляются с использованием любого машиночитаемого носителя, доступного для вычислительного устройства 700.Машиночитаемые носители включают в себя, например, компьютерные носители данных, такие как память 716, и средства связи. Компьютерные носители данных, такие как память 716, включают в себя энергозависимые и энергонезависимые, съемные и несъемные носители, реализованные любым способом или технологией для хранения информации, такой как машиночитаемые инструкции, структуры данных, программные модули и т.п. Компьютерные носители данных включают, помимо прочего, оперативную память (RAM), постоянную память (ROM), стираемую программируемую постоянную память (EPROM), электрически стираемую программируемую постоянную память (EEPROM), флэш-память или другую память. технологии, компакт-диск, постоянное запоминающее устройство (CD-ROM), универсальные цифровые диски (DVD) или другое оптическое хранилище, магнитные кассеты, магнитная лента, хранилище на магнитных дисках или другие магнитные устройства хранения, или любой другой носитель без передачи данных, который можно использовать для хранить информацию для доступа с помощью вычислительного устройства.Напротив, средства связи воплощают машиночитаемые инструкции, структуры данных, программные модули и т.п. в модулированном сигнале данных, таком как несущая волна, или другом транспортном механизме. Как определено в данном документе, компьютерные носители информации не включают в себя средства связи. Следовательно, компьютерный носитель данных не следует интерпретировать как распространяющийся сигнал сам по себе. Несмотря на то, что компьютерный носитель данных (память 716) показан внутри вычислительного устройства 700, следует понимать, что хранилище необязательно распределяется или размещается удаленно, и доступ к нему осуществляется через сеть или другой канал связи (например,грамм. используя интерфейс связи 718).

Вычислительное устройство 700 также содержит контроллер 720 ввода / вывода, выполненный с возможностью вывода отображаемой информации на устройство 722 отображения, которое является отдельным от вычислительного устройства 700 или неотъемлемой частью с ним. Отображаемая информация обеспечивает графический пользовательский интерфейс, например, для отображения представления отслеживаемого объекта. Контроллер 720 ввода / вывода содержит ввод, сконфигурированный для приема и обработки ввода от одного или нескольких устройств, таких как пользовательское устройство 724 ввода (например.грамм. (мышь, клавиатура, камера, микрофон или другой датчик) устройство 722 отображения и устройство 714 захвата. Вход представляет собой вход любого типа, способный принимать данные датчика от устройства 714 захвата, такой как порт проводной связи, приемник беспроводной связи, универсальный цифровой дисковод, порт универсальной последовательной шины (USB) или другой вход. В некоторых примерах устройство 724 пользовательского ввода обнаруживает голосовой ввод, пользовательские жесты или другие действия пользователя и предоставляет естественный пользовательский интерфейс (NUI). Этот пользовательский ввод используется для запуска работы трекера, для ввода смоделированных моделей полигональной сетки, для просмотра результатов и по другим причинам.В варианте осуществления устройство 722 отображения также действует как устройство 724 пользовательского ввода, если оно является сенсорным устройством отображения. Контроллер 720 ввода / вывода также выводит данные на устройства, отличные от устройства отображения, например локально подключенное печатающее устройство.

Любой из контроллера 720 ввода / вывода, устройства 722 отображения и устройства 724 пользовательского ввода содержит технологию NUI, которая позволяет пользователю взаимодействовать с вычислительным устройством естественным образом, без искусственных ограничений, налагаемых устройствами ввода, такими как мыши. , клавиатуры, пульты дистанционного управления и тому подобное.Примеры технологии NUI, которая предоставляется дополнительно, включают, помимо прочего, технологии, основанные на распознавании голоса и / или речи, распознавании касаний и / или стилуса (сенсорные дисплеи), распознавание жестов как на экране, так и рядом с ним, воздушные жесты, отслеживание головы и глаз, голос и речь, зрение, прикосновение, жесты и машинный интеллект. Другие примеры технологии NUI, которые могут использоваться, включают системы понимания намерений и целей, системы обнаружения жестов движения с использованием камер глубины (например, системы стереоскопических камер, системы инфракрасных камер, системы камер с красно-зеленым синим (rgb) и их комбинации), жесты движения. обнаружение с помощью акселерометров / гироскопов, распознавание лиц, 3D-дисплеи, отслеживание головы, глаз и взгляда, иммерсивная дополненная реальность и системы виртуальной реальности и технологии для определения активности мозга с использованием электродов, считывающих электрическое поле (электроэнцефалограмма (ЭЭГ) и родственные методы).

В качестве альтернативы или в дополнение к другим примерам, описанным в данном документе, примеры включают любую комбинацию следующего:

Трекер, содержащий:

процессор, сконфигурированный для приема захваченных данных датчиков, изображающих объект; * и *

процессор, сконфигурированный для доступа к модели объекта с модифицированной полигональной сеткой;

процессор, сконфигурированный для вычисления множества приблизительных нормалей поверхности; * и *

, процессор, сконфигурированный для вычисления значений параметров положения модели путем вычисления оптимизации, чтобы подогнать модель к зарегистрированным данным датчика, где метрика оценки оптимизации использует множество приблизительных нормалей поверхности.

Счетчик, описанный выше, в котором процессор сконфигурирован для вычисления множества управляющих вершин путем для каждой из множества вершин оснащенной многоугольной сетки проецирования вершины на поверхность подразделения, соответствующую оснащенной многоугольной сетке, для вычисления множества управляющих вершин на предельной поверхности.

Счетчик, описанный выше, в котором процессор сконфигурирован для вычисления для каждой контрольной вершины нормальной контрольной вершины контрольной вершины по отношению к той же предельной поверхности.

Счетчик, описанный выше, в котором процессор сконфигурирован для вычисления приблизительных нормалей поверхности как интерполированных значений, интерполированных между нормалями контрольных вершин.

Трекер, описанный выше, в котором процессор настроен для доступа к смонтированной многоугольной сетке в нейтральной позе и настроен для применения указанной позы к смонтированной многоугольной сетке, а затем для применения указанной позы к нормали контрольных вершин перед выполнением интерполяции. вычислено.

Счетчик, описанный выше, в котором процессор настроен для доступа к смонтированной многоугольной сетке в нейтральной позе и настроен для применения заданной позы к смонтированной многоугольной сетке перед вычислением управляющих вершин и нормалей управляющих вершин.

Счетчик, описанный выше, в котором процессор сконфигурирован для использования процесса оптимизации на основе градиента для вычисления оптимизации.

Трекер, описанный выше, в котором параметры позы включают глобальные параметры позы и одно или несколько положений суставов.

Счетчик, описанный выше, где захваченные данные датчика содержат изображение глубины, а процессор сконфигурирован для обратного проецирования изображения глубины для вычисления трехмерного облака точек.

Счетчик, описанный выше, в котором процессор выполнен с возможностью извлечения интересующей области из захваченных данных датчика и использования интересующей области, а не остальной части захваченных данных датчика во время оптимизации.

Трекер, описанный выше, в котором процессор выполнен с возможностью получения начальных значений глобальных параметров позы, которые являются частью параметров позы, либо из обученной системы машинного обучения, либо из предыдущих значений параметров позы, и для начала оптимизации с использованием начальных значения глобальных параметров позы.

Описанный выше трекер, который выполнен с возможностью многократного вычисления оптимизации для экземпляров захваченных данных датчика и повторной инициализации оптимизации с использованием данных из другого источника.

Описанный выше трекер, который выполнен с возможностью повторной инициализации оптимизации с использованием данных от независимого трекера.

Счетчик, описанный выше, в котором процессор выполнен с возможностью получения начальных значений переменных, представляющих соответствия, от обученной системы машинного обучения и начала оптимизации с использованием начальных значений.

Счетчик, описанный выше, в котором процессор выполнен с возможностью получения начальных значений переменных, представляющих соответствия, путем выбора для отдельных точек захваченных данных датчика ближайшей точки на модели и для начала оптимизации с использованием начальных значений.

Трекер, описанный выше, в котором процессор выполнен с возможностью получения начальных значений переменных, представляющих соответствия, путем случайного выбора и для начала оптимизации с использованием начальных значений.

Описанный выше трекер, в котором трекер содержит определяющую функцию, которая генерирует трехмерную мировую точку, соответствующую значению переменной соответствия.

Трекер, содержащий:

процессор, сконфигурированный для приема захваченных данных датчиков, изображающих объект; * и *

процессор, сконфигурированный для доступа к модели с оснасткой многоугольной сетки объекта в нейтральной позе и для применения заданной позы к модели с оснасткой многоугольной сетки;

процессор, сконфигурированный для вычисления управляющих вершин, спроецированных из вершин модели оснащенной многоугольной сетки в заданной позе, и для вычисления множества приблизительных нормалей поверхности предельной поверхности оснащенной многоугольной сетки путем интерполяции между нормалями управляющих вершин; * и *

, процессор, сконфигурированный для вычисления значений параметров положения модели путем вычисления оптимизации, чтобы подогнать модель к зарегистрированным данным датчика, где при оптимизации используется функция оценки, основанная на множестве приблизительных нормалей поверхности.

Реализуемый компьютером способ, содержащий:

принимает захваченные данные датчика, изображающие объект;

доступ к модели объекта с армированной полигональной сеткой; * и *

вычисление на процессоре множества приблизительных нормалей к поверхности предельной поверхности смонтированной многоугольной сетки; * и *

вычисляет в процессоре значения параметров положения модели путем вычисления оптимизации для подгонки модели к зарегистрированным данным датчика, где метрика оценки оптимизации использует множество приблизительных нормалей поверхности.

Способ, описанный выше, содержащий для отдельных вершин оснащенной многоугольной сетки проецирование вершины на предельную поверхность оснащенной многоугольной сетки для вычисления множества управляющих вершин на предельной поверхности.

Описанный выше способ, содержащий для отдельных контрольных вершин вычисление нормалей контрольной вершины к контрольной вершине по отношению к предельной поверхности.

Описанный выше способ, содержащий вычисление приблизительных нормалей поверхности как интерполированных значений, интерполированных между нормалями управляющих вершин и управляющими вершинами.

Описанный выше метод, включающий доступ к армированной многоугольной сетке в нейтральной позе и применение указанной позы к оснащенной многоугольной сетке, а затем применение указанной позы к нормали контрольных вершин перед вычислением интерполяции.

Метод, описанный выше, в котором процессор настроен для доступа к смонтированной многоугольной сетке в нейтральной позе и настроен для применения заданной позы к смонтированной многоугольной сетке перед вычислением управляющих вершин и нормалей управляющих вершин.

Термин «компьютер» или «вычислительное устройство» используется в данном документе для обозначения любого устройства с возможностью обработки, так что оно может выполнять инструкции. Специалисты в данной области техники поймут, что такие возможности обработки включены во многие различные устройства, и поэтому термины «компьютер» и «вычислительное устройство» включают персональные компьютеры (ПК), серверы, мобильные телефоны (включая смартфоны), планшетные компьютеры, устройства. приставки, медиаплееры, игровые консоли, персональные цифровые помощники и многие другие устройства.

Способы, описанные в данном документе, необязательно выполняются программным обеспечением в машиночитаемой форме на материальном носителе данных, например в форме компьютерной программы, содержащей средства компьютерного программного кода, адаптированные для выполнения всех операций любого из описанных здесь способов, когда программа выполняется на компьютере и где компьютерная программа воплощена на машиночитаемом носителе. Примеры материальных носителей информации включают компьютерные запоминающие устройства, содержащие машиночитаемые носители, такие как диски, флэш-накопители, память и т. Д.и не включают распространяемые сигналы. Программное обеспечение подходит для выполнения на параллельном процессоре или последовательном процессоре, так что операции метода выполняются в любом подходящем порядке или одновременно.

Это подтверждает, что программное обеспечение является ценным, отдельно продаваемым товаром. Он предназначен для охвата программного обеспечения, которое работает на «простом» или стандартном оборудовании или управляет им, для выполнения желаемых функций. Он также предназначен для охвата программного обеспечения, которое «описывает» или определяет конфигурацию аппаратного обеспечения, такого как программное обеспечение HDL (язык описания аппаратного обеспечения), которое используется для проектирования кремниевых микросхем или для настройки универсальных программируемых микросхем для выполнения желаемых функций.

Специалисты в данной области техники поймут, что устройства хранения, используемые для хранения программных инструкций, в некоторых примерах распределены по сети. Например, удаленный компьютер хранит пример процесса, описанного как программное обеспечение. Локальный или оконечный компьютер может получить доступ к удаленному компьютеру и загрузить часть или все программное обеспечение для запуска программы. В качестве альтернативы, локальный компьютер может загружать части программного обеспечения по мере необходимости или выполнять некоторые программные инструкции на локальном терминале, а некоторые – на удаленном компьютере (или в компьютерной сети).Специалисты в данной области также поймут, что при использовании обычных методов, известных специалистам в данной области техники, все или часть программных инструкций необязательно выполняется специальной схемой, такой как цифровой сигнальный процессор (DSP), программируемый логический массив и т.п.

Любой диапазон или значение устройства, приведенное здесь, необязательно расширяется или изменяется без потери искомого эффекта, как будет очевидно специалисту в данной области.

Хотя предмет был описан на языке, характерном для структурных особенностей и / или методологических действий, следует понимать, что предмет, определенный в прилагаемой формуле изобретения, не обязательно ограничен конкретными функциями или действиями, описанными выше.Скорее, конкретные особенности и действия, описанные выше, раскрыты как примерные формы реализации формулы изобретения.

Следует понимать, что преимущества и преимущества, описанные выше, относятся к одному варианту осуществления или относятся к нескольким вариантам осуществления. Варианты осуществления не ограничиваются теми, которые решают любую или все заявленные проблемы, или теми, которые имеют любые или все заявленные преимущества и преимущества. Далее следует понимать, что ссылка на элемент относится к одному или нескольким из этих элементов.

Операции описанных здесь методов выполняются в любом подходящем порядке или одновременно, если необходимо. Кроме того, отдельные блоки необязательно удаляются из любого из способов без отступления от сущности и объема предмета, описанного в данном документе. Аспекты любого из описанных выше примеров можно комбинировать с аспектами любого из других описанных примеров для формирования дополнительных примеров без потери искомого эффекта.

Термин «содержащий» используется в данном документе для обозначения включения идентифицированных блоков или элементов метода, но что такие блоки или элементы не составляют исключительный список, а метод или устройство необязательно содержат дополнительные блоки или элементы.

Следует понимать, что приведенное выше описание дано только в качестве примера и что различные модификации могут быть выполнены специалистами в данной области техники. Приведенные выше описание, примеры и данные предоставляют полное описание структуры и использования примерных вариантов осуществления. Хотя различные варианты осуществления были описаны выше с определенной степенью конкретности или со ссылкой на один или несколько отдельных вариантов осуществления, специалисты в данной области техники могут внести многочисленные изменения в раскрытые варианты осуществления, не выходя за рамки сущности или объема этого описания.

Как перейти от монолитного озера данных к распределенной сети данных

Распределение владения данными и реализация конвейера данных в руки бизнес-доменов вызывают серьезную озабоченность по поводу доступности, удобства использования и гармонизация распределенных наборов данных. Вот где обучение применению мышление о продукте и владение активами данных пригодятся.

Данные домена как продукт

За последнее десятилетие операционные домены построили товарное мышление в возможности, которые они предоставляют остальной части организации.Команды домена предоставляют эти возможности в виде API остальным разработчикам. в организации как строительные блоки для создания более высокой ценности и функциональности. Команды стремятся создать лучший интерфейс для разработчиков своих доменных API; включая доступную и понятную документацию по API, тестовые программные среды API, а также тщательно отслеживаемые ключевые показатели эффективности качества и внедрения.

Чтобы платформа распределенных данных была успешной, группы данных предметной области должны применять продуктовое мышление с той же строгостью, что и наборы данных, которые они предоставляют; рассматривая свои информационные ресурсы как свои продукты и другие специалисты по данным организации, ML и дата-инженеры в качестве их клиентов.

Рисунок 9: Характеристики наборов данных предметной области как продукта

Рассмотрим наш пример, бизнес потоковой передачи мультимедиа в Интернете. Одна из его важнейших сфер – это «игровые события», то есть какие песни кто играл, когда и где. У этой ключевой области есть разные потребители в организации; например, потребители, которые заинтересованы в опыте, близком к реальному времени. пользователя и, возможно, ошибки, так что в случае ухудшения качества обслуживания клиентов или входящий звонок в службу поддержки может быстро отреагировать и исправить ошибку.Есть также несколько потребителей, которые предпочли бы исторические снимки. агрегатов событий ежедневного или ежемесячного воспроизведения песни.

В этом случае наш домен “проигранные песни” предоставляет два разных набора данных. как его продукты для остальной части организации; игровые события в реальном времени отображаются в потоках событий, а агрегированные события воспроизведения отображаются как сериализованные файлы в хранилище объектов.

Важное качество любого технического продукта, в данном случае продуктов данных предметной области, радовать своих потребителей; в данном случае инженеры по обработке данных, мл инженеров или специалистов по данным.Чтобы обеспечить лучший пользовательский интерфейс для потребителей, продукты данных предметной области должны обладать следующими основными качествами:

Обнаруживается

Информационный продукт должен легко обнаруживаться. Распространенная реализация – иметь реестр, каталог данных, всех доступных информационных продуктов с их метаинформацией такие как их владельцы, источник происхождения, происхождение, образцы наборов данных и т. д. Эта централизованная служба доступности позволяет потребителям данных, инженерам и ученые в организации, чтобы легко найти набор данных, который их интересует.Каждый продукт данных домена должен зарегистрироваться в этом централизованный каталог данных для легкого обнаружения.

Обратите внимание, что сдвиг в перспективе здесь происходит от единственной платформы , извлекающей и владеющей данные для его использования каждому домену , предоставляющему свои данные как продукт в доступной для обнаружения форме .

Адресный

После обнаружения информационный продукт должен иметь уникальный адрес, следующий за глобальное соглашение, которое помогает пользователям программно получать к нему доступ.Организации могут использовать разные соглашения об именах для своих данных. в зависимости от основного хранилища и формата данных. Рассматривая простоту использования как цель, в децентрализованной архитектуре это необходимо для общих соглашений быть разработанным. Различные домены могут хранить и обслуживать свои наборы данных в разных форматах события могут быть сохранены и доступны через потоки такие как темы Kafka, наборы данных по столбцам могут использовать файлы CSV или сегменты AWS S3. сериализованных файлов Parquet.Стандарт адресуемости наборов данных в среде полиглота удаляет трение при поиске и доступе к информации.

Надежный и правдивый

Никто не будет использовать продукт, которому нельзя доверять. На традиционных платформах данных допустимо извлекать и бортовые данные, содержащие ошибки, не отражают истинность бизнеса и просто нельзя верить. Именно здесь большая часть усилий централизованных конвейеров данных концентрируются, очищая данные после проглатывание.

Фундаментальный сдвиг требует, чтобы владельцы информационных продуктов обеспечить приемлемый уровень обслуживания в отношении правдивости данных, и насколько точно они отражают реальность событий, которые произошли или высокая вероятность правдивости выводов которые были созданы. Применение очистки данных и автоматизированных данных проверка целостности в момент создания информационного продукта – это некоторые методов, которые необходимо использовать для обеспечения приемлемого уровня качества.Предоставление данных о происхождении и происхождении данных как метаданные, связанные с каждым информационный продукт помогает потребителям больше доверять информационному продукту и его пригодность для их конкретных нужд.

Целевое значение или диапазон индикатора целостности (качества) данных варьируются от продукты данных домена. Например, в домене play event может быть два разных продукты данных, один почти в реальном времени с более низким уровнем точности, включая отсутствующие или повторяющиеся события, а также одно с большей задержкой и более высоким уровнем точности событий.Каждый информационный продукт определяет и обеспечивает целевой уровень его целостности и правдивости. как набор SLO.

Семантика и синтаксис с самоописанием

Качественные продукты не требуют руки потребителя для использования: их можно самостоятельно открыть, понять и употребить. Создание наборов данных как продуктов с минимальным трением для данных для использования инженерами и специалистами по данным требуется хорошо описанная семантика и синтаксис данных, в идеале с примерами наборов данных.Схемы данных – это отправная точка для предоставления самообслуживания активов данных.

Совместимость и соответствие мировым стандартам

Одна из основных проблем распределенного архитектура данных предметной области, это способность соотносить данные между домены и соединить их вместе чудесным, проницательным способом; присоединиться, фильтровать, агрегировать и т. д. Ключ к эффективной корреляции данных по доменов соответствует определенным стандартам и правилам гармонизации.Такие стандартизации должны принадлежать глобальному управлению, для обеспечения взаимодействия между наборами данных полиглотов. Общие проблемы таких усилий по стандартизации – это форматирование типа поля, выявление полисем в разных доменах, наборы данных адресные соглашения, общие поля метаданных, форматы событий, такие как CloudEvents и т. д.

Например, в бизнесе потокового мультимедиа «артист» могут появляться в разных доменах и иметь разные атрибуты и идентификаторы в каждом домене.Домен play eventstream может распознавать артиста иначе, чем домен “оплата артистов”, который требует забота о счетах и платежах. Однако, чтобы иметь возможность соотносить данные о артист, работающий с разными продуктами данных предметной области, мы должны договориться о том, как мы идентифицировать художника как полисема. Один из подходов состоит в том, чтобы рассматривать «артиста» как субъект федерации и уникальный глобальный идентификатор федеративного объекта для “исполнителя”, аналогично тому, как управляются федеративные удостоверения.

Взаимодействие и стандартизация связи , глобальное управление, является одним из основополагающих принципов построения распределенных систем.

Безопасность и управление глобальным контролем доступа

Безопасный доступ к наборам данных продуктов является обязательным, независимо от того, является ли архитектура централизованной или нет. В мире децентрализованных продуктов данных, ориентированных на предметную область, контроль доступа применяется с более высокой степенью детализации, для каждого продукта данных домена.Аналогично рабочим доменам политики контроля доступа может определяться централизованно, но применяться во время доступа к каждый отдельный продукт набора данных. Использование системы управления корпоративной идентификацией (SSO) и определение политики контроля доступа на основе ролей – удобный способ реализовать контроль доступа к наборам данных продукта.

Раздел Конвергенция дизайна платформы данных и самообслуживания описывает общую инфраструктуру что позволяет легко и автоматически реализовать указанные выше возможности для каждого информационного продукта.

Межфункциональные группы по работе с данными о предметной области

доменов, которые предоставляют данные в виде продуктов; необходимо дополнить новыми наборами навыков: (а) владелец продукта данных и (б) инженеры данных .

Владелец продукта данных принимает решения на основе видения и дорожная карта для информационных продуктов, озабочена удовлетворением потребителей и постоянно измеряет и улучшает качество и богатство данных, которыми владеет и производит ее домен.Она отвечает за жизненный цикл наборов данных домена, когда менять, пересматривать и удалять данные и схемы. Она находит баланс между конкурирующие потребности потребителей данных домена.

Владельцы продуктов данных должны определить критерии успеха и ориентироваться на бизнес Ключевые показатели эффективности (KPI) для их информационных продуктов. Например, время выполнения заказа для потребителей информационного продукта для обнаружения и успешного использования информационного продукта, поддается измерению критерий успеха.

Для создания и управления внутренними конвейерами данных доменов, команды должны включать инженеров по данным. Замечательный побочный эффект такой кросс-функциональной команды – это перекрестное опыление разных навыков. Мое текущее отраслевое наблюдение заключается в том, что некоторые инженеры по обработке данных, хотя и компетентны, в использовании инструментов своей торговли, отсутствие стандарта разработки программного обеспечения такие методы, как непрерывная доставка и автоматическое тестирование, когда дело доходит до создания активов данных.Точно так же инженеры-программисты, создающие операционные системы, часто имеют нет опыта использования наборов инструментов инженерии данных. Удаление разрозненных наборов навыков приведет к созданию большего и более глубокого пул наборов навыков инженерии данных, доступных для организации. Мы наблюдали такое же перекрестное опыление с Движение DevOps и рождение новых типов инженеров, таких как SRE.

Данные должны рассматриваться как основа любой программной экосистемы, поэтому инженеры-программисты и универсалы программного обеспечения должны добавить опыт и знания в области разработки информационных продуктов в свой инструментарий.Аналогично инженеры инфраструктуры необходимо добавить знания и опыт управления инфраструктурой данных. Организации должны предоставить возможности карьерного роста от специалиста широкого профиля инженеру по данным . Отсутствие навыков инженерии данных привело к тому, что местных оптимизация формирования централизованных групп инжиниринга данных, как описано в разделе Изолированный и гиперспециализированная собственность.

Рисунок 10: Межфункциональная область группы данных с явным владением информационным продуктом

Извлечение траекторий движения на большие расстояния человека с шарнирно-сочлененной рамой с использованием Mesh Evolution

Вход в нашу систему – монокулярная видеопоследовательность из M кадров. Набор силуэтов {St}, t∈ {1,…, M} извлекается, и N отслеживаемых точек равномерно выбираются на эталонном силуэте S1 с помощью алгоритма генератора сетки [12, 13]

. Пусть 2-мерный вектор

pti∈R2 обозначает положение отслеживаемой точки i в кадре t, тогда большая матрица A строится следующим образом:

А = P1P2PtPMT1T2TiTN⎛⎜ ⎜ ⎜⎝p11p12 ⋮ p1Np21p22 ⋮ p2N …… pti… pM1pM2 ⋮ pMN⎞⎟ ⎟ ⎟⎠

(1)

Обратите внимание, что каждая строка матрицы A является представлением одной полностью отслеживаемой траектории Ti, i∈ {1,…, N}.Целью нашего подхода является получение надежного набора дальних траекторий {Ti}. С другой стороны, N точек трека физически принадлежат человеку, совершающему шарнирное движение. Следовательно, каждый столбец матрицы A представляет собой одну мгновенную позу сочлененного человека, которая, как предполагается, имеет одну и ту же топологию. Рассмотрим плоскую треугольную сетку Gt (V, E, F, Pt), которая представляет собой столбец матрицы A, где V = {1,…, N} – множество вершин, E = {(i, j), i , j∈V} – множество ребер, F = {(i, j, k), i, j, k∈V} – множество граней, Pt = {pt1,…, ptN} – множество вершин позиции.Мы предполагаем, что все сетки {Gt} имеют одинаковую топологию (V, E, F), но различаются в позициях вершин Pt. Таким образом, задача извлечения траекторий представляет собой эволюцию сетки во времени. т.е.

G1 (V, E, F, P1) → Gt (V, E, F, Pt)

(2)

Ii-a Обнаружение самоокклюзии

Самоокклюзия обычно возникает между движущимся туловищем и качающимися конечностями, совершающими шарнирные движения. Воспользовавшись преимуществом деформированной сетки, мы обнаруживаем область окклюзии путем нахождения пересеченных краев сетки.Как показано на рис. 2, во время движения скрещивания ног два компонента сетки пересекаются в области окклюзии, которая выделена красным цветом. В вычислительной геометрии это проблема пересечения отрезков прямой, которая предоставляет список отрезков на евклидовой плоскости и спрашивает, пересекаются ли какие-либо два из них. Как показано на рис. 2, предположим, что два отрезка линии проходят от p1 до p2 и от p3 до p4. Тогда любая точка на первой строке представлена как p1 + α (p2 − p1), и аналогично p3 + β (p4 − p3) соответствует любой точке на второй строке, где α и β – скалярные параметры.Два отрезка пересекаются, если мы можем найти такие α и β, что:

р1 + α (р2-р1) = р3 + β (р4-р3)

(3)

Скрестите обе стороны с p4 − p3 и p2 − p1 отдельно, решив относительно α и β:

α = ∥ (p3 − p1) × (p4 − p3) ∥ / ∥ (p2 − p1) × (p4 − p3) ∥

(4)

β = ∥ (p1 − p3) × (p2 − p1) ∥ / ∥ (p4 − p3) × (p2 − p1) ∥

(5)

Если знаменатель ∥ (p2 − p1) × (p4 − p3) ∥ = 0, то две прямые параллельны или коллинеарны.В противном случае, если ∥ (p2 − p1) × (p4 − p3) ∥ ≠ 0, а также 0 <α <1 и 0 <β <1, то две прямые пересекаются. Следовательно, в сетке обнаруживаются пересекающиеся края, а соответствующие вершины идентифицируются в области перекрытия.

Рис. 2: Пример обнаружения самозатенения в одном кадре последовательности ходьбы. (а) пересекающиеся края в области окклюзии окрашены в красный цвет, (б) иллюстрация двух пересекающихся краев в сетке.

Ii-B Оценка начального движения

Чтобы распространить сетку Gt − 1 на Gt в следующем кадре для надежного начального предположения, мы предлагаем оценить вершины Gt с помощью оптического потока большого смещения (LDOF) [4] , аппроксимации полиномиальной кривой и фрагментации. фильтрация на основе среднего значения.LDOF как недавний успешный метод оптического потока, особенно подходит к проблеме оценки сочлененного движения человека. Однако он не решает проблему окклюзии, как другие методы оптического потока. Поэтому предлагается адаптивный метод оценки векторов движения вершин Gt − 1 в различных областях изображения: для вершины pt − 1i

в области без окклюзии мы выполняем бикубическую сплайн-интерполяцию векторов движения LDOF, чтобы получить вектор движения

ut − 1i. Для вершины pt − 1i в области окклюзии мы выполняем аппроксимацию полиномиальной кривой второго порядка, чтобы построить вершину pti в диапазоне дискретного набора из предыдущих пяти позиций.В частности, аппроксимирующей моделью является Yi = BXt, где B = [a1b1c1a2b2c2] – матрица неизвестных коэффициентов, Xt и Yi соответственно – входная и выходная матрицы, то есть Xt = [xt − 1 xt − 2 xt − 3 xt − 4 xt− 5], xt = [t2 t 1] T, Yi = [pt − 1i pt − 2i pt − 3i pt − 4i pt − 5i]. Следовательно, решение матрицы коэффициентов равно B = YiXTt (XtXtT) −1, а оценочный вектор движения равен

ut − 1i = Bxt − pt − 1i

(6)

Кроме того, чтобы справиться с шумом наблюдения, мы применяем средний фильтр на основе патчей, чтобы получить результат сглаживания векторов движения.Здесь патч обозначается как множество вершины i и смежных с ней вершин, т.е. N (i) = {i} ∪ {j: (i, j) ∈E}. | N (i) | определяет количество вершин в патче N (i). В частности, предлагаемый метод оценки движения определяется как

pti; Начальная = pt − 1i + 1 | N (i) | ∑j∈N (i) ut − 1j

(7)

Meshcapade GmbH

Политика конфиденциальности

Дата вступления в силу & horbar; 1 мая 2018 г.

Введение

Эта страница информирует вас о нашей политике в отношении сбора, использования и раскрытия личных данных при использовании нашего Сервиса, а также о вариантах выбора, которые вы связали с этими данными.

Мы используем ваши данные для предоставления и улучшения Сервиса. Используя Сервис, вы соглашаетесь на сбор и использование информации в соответствии с этой политикой. Если иное не определено в настоящей Политике конфиденциальности, термины, используемые в настоящей Политике конфиденциальности, имеют то же значение, что и в наших Положениях и условиях, доступных на сайте meshcapade.com

Регламент содержит много важных пунктов, мы рекомендуем вам внимательно ознакомиться с политикой. Пожалуйста, свяжитесь с нами с любыми вопросами или проблемами на info @ meshcapade.com

Кто мы

Meshcapade GmbH («нас», «мы» или «наш») управляет веб-сайтом meshcapade.com (далее именуемым «Сервис»).

Оператор веб-сайта и сотрудник по защите данных: Талха Заман
Контакт: [email protected]

Сбор и использование информации

Мы собираем следующие типы информации в целях связи, чтобы предоставить вам и улучшить наш Сервис.

Типы собираемых данных

Персональные данные

При использовании нашего Сервиса мы можем попросить вас предоставить нам определенную личную информацию, которая может быть использована для связи или идентификации вас («Личные данные»).Информация, позволяющая установить личность, может включать, но не ограничивается:

Отслеживание и данные файлов cookie

Мы не используем файлы cookie и аналогичные технологии отслеживания в нашем Сервисе.

Правовая основа

Мы собираем личные данные на основании согласия. Вы можете отозвать свое согласие и / или изменить свое согласие в любое время, связавшись с нами по адресу: [email protected]

Использование данных

Meshcapade использует собранные данные для различных целей:

Для предоставления и обслуживания Услуги
Чтобы уведомить вас об изменениях в нашей Службе
Чтобы позволить вам участвовать в интерактивных функциях нашего Сервиса, когда вы решите это сделать
Для обслуживания и поддержки клиентов
Для предоставления анализа или ценной информации, чтобы мы могли улучшить Сервис
Для контроля использования Сервиса
Для обнаружения, информирования, предотвращения и решения технических проблем

Хранение, передача и безопасность данных

Ваша информация, включая Персональные данные, может передаваться и храниться на компьютерах, расположенных за пределами вашего штата, провинции, страны или другой государственной юрисдикции, где законы о защите данных могут отличаться от законов вашей юрисдикции.

Если вы находитесь за пределами США и решили предоставить нам информацию, обратите внимание, что мы передаем данные, включая Персональные данные, в США и обрабатываем их там.

Ваше согласие с настоящей Политикой конфиденциальности, за которым следует предоставление такой информации, означает ваше согласие на такую передачу.

Meshcapade предпримет все разумно необходимые шаги для обеспечения безопасного обращения с вашими данными в соответствии с настоящей Политикой конфиденциальности, и никакая передача ваших Персональных данных не будет происходить в организацию или страну, если не будет обеспечен надлежащий контроль, включая безопасность ваши данные и другая личная информация.

Раскрытие данных

Требования законодательства

Meshcapade может раскрывать ваши Персональные данные, если добросовестно полагает, что такие действия необходимы для:

Для выполнения юридических обязательств
Для защиты прав или собственности Meshcapade
Для предотвращения или расследования возможных правонарушений в связи с Услугой
Для защиты личной безопасности пользователей Сервиса или общественности
Для защиты от юридической ответственности

Безопасность данных

Безопасность ваших данных важна для нас, но помните, что ни один метод передачи через Интернет или метод электронного хранения не является безопасным на 100%.Хотя мы стремимся использовать коммерчески приемлемые средства для защиты ваших Персональных данных, мы не можем гарантировать их абсолютную безопасность.

Продолжительность хранения

Данные будут храниться до 10 лет. В конце этого периода вы получите уведомление о том, что мы удаляем ваши данные с наших серверов. Вам будет предоставлена возможность сохранить данные на наших серверах. Если вы решите отказаться, данные будут безопасно удалены с наших серверов.

Ваши права в отношении личных данных

Мы уважаем право субъектов данных на доступ и управление своими личными данными.Вы имеете право запросить доступ, исправление, удаление, отзыв согласия, передачу или подачу жалобы в Управление по информации в отношении ваших данных, связавшись с нами по адресу: [email protected].

Права субъекта данных не применяются, если выполнение запроса субъекта данных может раскрыть личные данные о другом лице или если нас просят удалить данные, которые мы обязаны хранить по закону.

Поставщики услуг

Мы можем нанимать сторонние компании и частных лиц для содействия нашему Сервису («Поставщики услуг»), для предоставления Сервиса от нашего имени, для оказания услуг, связанных с Сервисом, или для помощи нам в анализе того, как используется наш Сервис.

Эти третьи стороны имеют доступ к вашим Персональным данным только для выполнения этих задач от нашего имени и обязаны не раскрывать и не использовать их для каких-либо других целей.

Ссылки на другие сайты

Наш Сервис может содержать ссылки на другие сайты, которыми мы не управляем. Если вы нажмете на ссылку третьей стороны, вы будете перенаправлены на сайт этой третьей стороны. Мы настоятельно рекомендуем вам ознакомиться с Политикой конфиденциальности каждого сайта, который вы посещаете.

Мы не контролируем и не несем ответственности за содержание, политику конфиденциальности или действия любых сторонних сайтов или служб.

Конфиденциальность детей

Наша Служба не предназначена для лиц младше 18 лет («Дети»).

Мы сознательно не собираем личную информацию от лиц младше 18 лет. Если вы являетесь родителем или опекуном и знаете, что ваши Дети предоставили нам Личные данные, пожалуйста, свяжитесь с нами. Если нам станет известно, что мы собрали Персональные данные от детей без подтверждения согласия родителей, мы предпримем шаги для удаления этой информации с наших серверов.

Изменения в Политике конфиденциальности

Время от времени мы можем обновлять нашу Политику конфиденциальности. Мы сообщим вам о любых изменениях, разместив новую Политику конфиденциальности на этой странице.

Мы сообщим вам об этом по электронной почте и / или в заметном уведомлении о нашем Сервисе до того, как изменения вступят в силу, и обновим «дату вступления в силу» в верхней части настоящей Политики конфиденциальности.

Рекомендуется периодически просматривать эту Политику конфиденциальности на предмет изменений. Изменения в этой Политике конфиденциальности вступают в силу, когда они публикуются на этой странице.

Свяжитесь с нами

Если у вас есть какие-либо вопросы по поводу настоящей Политики конфиденциальности, свяжитесь с нами:

По электронной почте: [email protected]

Закрывать
HoloLens 2 – Обзор, функции и характеристики
Дисплей
Оптика
Прозрачные голографические линзы (волноводы)
Разрешение
2k 3: 2 легкие двигатели
Голографическая плотность
> 2.5 тыс. Радиантов (световых точек на радиан)
Визуализация на основе глаз
Оптимизация отображения для трехмерного положения глаз
Датчики
Отслеживание головы
4 камеры видимого света
Отслеживание взгляда
2 ИК камеры
Глубина
Времяпролетный датчик глубины (ToF) 1 МП
IMU
Акселерометр, гироскоп, магнитометр
Камера
8-мегапиксельные фото, 1080p30 видео
Аудио и речь
Набор микрофонов
5 каналов
Динамики
Встроенный пространственный звук
Человеческое понимание
Отслеживание рук
Модель с полностью шарнирным соединением для двух рук, прямое управление
Отслеживание взгляда
Отслеживание в реальном времени
Голосовой
Управление и контроль на устройстве; естественный язык с подключением к Интернету
Windows Hello
Безопасность корпоративного уровня с распознаванием радужной оболочки глаза
Понимание окружающей среды
6DoF слежения
Отслеживание местоположения в мировом масштабе
Пространственное картирование
Сетка среды реального времени
Захват смешанной реальности
Смешанная голограмма и фото и видео физического окружения
Вычисления и возможности подключения
SoC
Вычислительная платформа Qualcomm Snapdragon 850
ГНУ
Блок обработки голографических изображений второго поколения, изготовленный по индивидуальному заказу
Память
Системная оперативная память LPDDR4x, 4 ГБ
Склад
UFS 2, 64 ГБ.1
Wi-Fi
Wi-Fi: Wi-Fi 5 (802.11ac 2×2)
Bluetooth
5
USB
USB Type-C
Подходит
Один размер
Есть
Надевается поверх очков
Есть
Масса
566 г
Программное обеспечение
Голографическая операционная система Windows
Microsoft Edge
Удаленный помощник Dynamics 365
Руководства по Dynamics 365
3D-просмотрщик
Мощность
Срок службы батареи
2–3 часа активного использования
Зарядка
USB-PD для быстрой зарядки
Охлаждение
Пассивный (без вентиляторов)
Содержит литиевые батареи
См. Дополнительную информацию>
Конусная дробилка 200 ячеек
Конусная дробилка для железной руды 200 меш
Размер сетки конусной дробилки до 200 т / ч дробильных мельниц Puzzolana.Каменная дробилка 200 меш каменная дробилка 200 меш мельница размер измельченной руды 200 меш Конусные дробилки chevronctg производители измельчают до 30 меш каменная дробилка 200 меш дробят породу до 30 меш железная руда дробилка каменная дробилка 200 меш дробилка кирпичного камня 200 меш и опора просто завершают форму ниже 3 т / ч, каменная мельница б / у, 200 меш, сша – beltconveyers.net. производитель гранитных дробилок США дизайн дробилки для скал Подержанные конусные дробилки и конусные дробильные установки на продажу, бывшее в употреблении малогабаритное, минеральное, мельничное оборудование 200 ячеек, 3 т / ч.
Каменная дробилка 300 тонн в час 200 меш
Последняя информация о продукте Конусная дробилка Грубое измельчение от мм до сетки Конусные дробилкипроизводители 30meshgrind Tool. Дробильно-сортировочная установка Мобильная дробилка Щековая дробилка Конусная дробилка и др. Для шахт и карьеров Главная О нас Выходные данные 01010151520 мм для дробления или 75 микрон200 меш для измельчения мобильных решений для дробления.Конусная дробилка HP800. Стационарный Один HP500, один HP300, два HP200 дробления Amphibolite. Более высокий выход За счет работы конусной дробилки HP на нижнем пределе диапазона скоростей градация продукта может быть изменена для получения меньшего количества мелких частиц и более высокого процента продукта, соответствующего спецификации. Конусная дробилка HP создает более ценный продукт с меньшим количеством отходов.
Rock Crushers To Mesh 200 Щековая дробилка
Вт машина для сетки экрана для дробилки.конусная дробилка, измельчающая железную руду до 200-мешочной дробилки руды, 200-ячеистая выходная дробилка cadeamydancesc для измельчения скальной породы с сеткой strefasukcesu для просеивания 200-миллиметровой руды deernetingorg gme мм и измельчения ее в мелкую порошковую сетку. Молотковая мельница gme – очень прочная запчасть многозубой щековой дробилки и конусной дробилки, созданной в 1976 году. Производитель конусной дробилки Grind To Mesh-cone. Производители конусных дробилок измельчают до 30 меш. Производители конусных дробилок измельчают до 30 меш. Оборудование для измельчения 400 меш. Youtube 11 сен 2013 skd – всемирно известный производитель дробильных машин для горнодобывающей промышленности 300 меш. wu 16 просмотров эскиз 1 30.
Как измельчить в конусной дробилке 200 Mesh Crusher Mills
Каменная дробилка 300 тонн в час 200 машин каменная дробилка 500 т / час дробилка для камня 200 сетка дробилка для измельчения породы на 200 сетка мельница оборудование дробилка для камней на 200 меш используется в Нигерии.Конусная дробилка в основном используется для вторичного и третичного дробления в промышленности по производству шахтных и строительных агрегатов. Мобильные дробильные установки Дробильные установки Вибрационные грохоты Конусные дробилки Щековые дробилки Самосвалы с шарнирно-сочлененной рамой Мини-самосвалы Роторные дробилки Самосвалы гусеничные Самосвалы ленточные Дозаторы Подземные карьерные погрузчики Проходческие комбайны FABO MCC СЕРИИ 200-250 т / ч МОБИЛЬНАЯ КОНУСНАЯ ДРОБИЛКА ДЛЯ Твердого камня. цена по запросу Емкость 250 тн. 2021 год.
Каменные дробилки для сетки 200
Модель HP300.Модель Nordberg NW300HPSCC Конусная установка с замкнутым контуром, 300 л.с., 1200 об / мин, электродвигатель 6203, 3-х этажный грохот Metso, 6X20, нижняя дека с боковым натяжением, 60, подэкранированный конвейер, 36, сетчатый конвейер подачи, 36, под разгрузкой дробилки30 645 000 долларов. Райс, Миннесота, США. Мобильные дробильные установки Дробильные установки Вибрационные грохоты Конусные дробилки Щековые дробилки Шарнирно-сочлененные самосвалы Мини-самосвалы Ударные дробилки Самосвалы гусеничные Ленточные конвейеры Дозаторы Подземные горные погрузчики Проходческие комбайны Молотковые дробилки Емкость 200 т / ч. Год 2021 Пробег Мощность.Словения.
Конусные дробилки Конусные дробилки серии HP
19 июля 2020 г. Конусная дробилка для железной руды 200 меш. Мобильная щековая дробилка. Мобильная конусная дробилка. В настоящее время самая популярная дробильная установка в горнодобывающей промышленности – это мобильная дробильная установка, которая сочетает в себе выходной размер 200 меш 400 меш или 3 мм 10 мм и т. Д. Ручная дробилка для горных пород.Конусная дробилка Nordberg GP220 ™ – отличный выбор, когда требуется высокая степень измельчения, первоклассная кубичность или большая производительность. Оптимизированная конструкция отливок конусной дробилки Nordberg GP220 ™ позволяет использовать более высокую номинальную мощность, чем у любой другой конусной дробилки с таким же диаметром головки.
Конусная дробилка для камня и щековая дробилка
Конусная дробилка 200 меш – mtmcrusher.com. конусная дробилка 200 меш. Купить дробилку конусную гираторную гидравлическую 400 л.с. – Горная А. размер на выходе 0-10,10-15, 15-20 мм для дробления или 75 микрон. Мельницы для измельчения ниже 325 меш в Германии – Crusher South. измельчение баритовой породы до 200 меш. Мельницы для измельчения барита в 200 ~ 325 меш для получения масляного барита в порошок размером 200 – 325 меш.
Конусная дробилка грубого помола от мм до сетки
Мы можем производить и экспортировать ударные дробилки, тяжелые молотковые дробилки, вибрационные грохоты, конвейерные ленты, шнековые шайбы для песка, шайбы для песка с крыльчаткой.Конусная дробилка HPY. Узнать сейчас. Назад 1 2 Далее. Поиск товаров. Быстро найти нужный продукт (выход 0-10,10-15,15-20 мм для дробления или 75 микрон (200 меш) для измельчения) CAPTCHA + 86-20.Granite 600 mesh vsi crusher цена – конусная дробилка-измельчитель Дробильное оборудование и просеивающее оборудование в процессе добычи. Процесс добычи меди – 50-1000 тонн в час. Дробильная станция. Дробилка для известняка. Алжир. Цена на известняковую дробилку. Линия по производству речного гравия. 2-5 тонн в час.
Дробильная установка до 200 меш в Аргентине
Три основных типа дробилок – это конусная дробилка, щековая дробилка и ударная дробилка. Убедитесь, что вы понимаете все различия между этими типами, прежде чем выбирать один для своего проекта. Независимо от того, какой тип машины вы выберете, вы должны им стать.Линия конусной дробилки Raptor. Всегда есть что-то новое, чтобы удовлетворить ваши постоянно меняющиеся потребности. Eagle Crusher знает требования, с которыми вы сталкиваетесь каждый день на стройплощадке. Вот почему мы неизменно лидируем в области разработки новых продуктов. Узнайте, что нового в нашей линейке мощных дробильно-сортировочных установок и систем.
Выход рудной дробилки 200 меш
2 сентября 2019 г. Большинство дробилок вторичного дробления – это конусные дробилки или ударные дробилки с горизонтальным валом.Третичный сменный перфорированный лист или гризли, нижняя ячеистая сетка или мобильная щековая дробилка 900 x 600 в аренду в Эфиопии. Мобильная конусная дробилка Powerscreen 1000SR построена на основе успешной модели 1000 Maxtrak и оснащена рециркуляционным конвейером и двойным конвейером. пост-грохот палубы для обеспечения полного процесса дробления и грохочения на одном шасси. Машина предназначена для прямой подачи без предварительного грохочения на чистой породе.
Недорогая сетчатая конусная дробилка на продажу
Эта страница предоставляет вам информацию о профессиональных дробилках на 200 меш, у нас есть чат, чтобы ответить на ваш вопрос о дробилке на 200 меш.200 меш машины для измельчения барита – Stone Crusher Machine. Мельницы для измельчения барита в 200 ~ 325 меш для получения масла. SCM Super-Micro Mill – это новый тип камнедробилки. Каменные дробилки компании JXSC включают конусную дробилку, щековую дробилку, ударную дробилку, мобильную дробилку, машину для производства песка, мобильную дробильную установку с молотковым дроблением, которая может дробить более 200 видов промышленных материалов. Такие как галька, гранит, базальт, железная руда, известняк, кварц, диабаз, железная руда, золото, медь и т. Д. Первичные и мелкие дробилки относятся к типу дробления.
Конусные дробилки на продажу
Дробилки на продажу Покупайте и продавайте неиспользуемые и бывшие в употреблении дробилки на IronPlanet. Ищете ли вы конусную дробилку, ударную дробилку, щековую дробилку или другой другой тип, IronPlanet предлагает несколько марок и моделей, которые могут помочь эффективно и результативно выполнить вашу задачу.Просмотрите популярные модели от ведущих производителей, включая дробилки Cedarapids, Metso Crushers и другие. Порошковые измельчители 100-200 меш, мы рекомендуем нашу мельницу Raymond, суспензионную мельницу высокого давления.Как профессиональный производитель дробильно-измельчительных установок DBM может предоставить вам все виды продукции. измельчителей для вас по всему миру. Малогабаритный порошковый измельчитель 100-200 меш.
.

Дисплей
	Оптика	Прозрачные голографические линзы (волноводы)
	Разрешение	2k 3: 2 легкие двигатели
	Голографическая плотность	> 2.5 тыс. Радиантов (световых точек на радиан)
	Визуализация на основе глаз	Оптимизация отображения для трехмерного положения глаз

Датчики
	Отслеживание головы	4 камеры видимого света
	Отслеживание взгляда	2 ИК камеры
	Глубина	Времяпролетный датчик глубины (ToF) 1 МП
	IMU	Акселерометр, гироскоп, магнитометр
	Камера	8-мегапиксельные фото, 1080p30 видео

Аудио и речь
	Набор микрофонов	5 каналов
	Динамики	Встроенный пространственный звук

Человеческое понимание
	Отслеживание рук	Модель с полностью шарнирным соединением для двух рук, прямое управление
	Отслеживание взгляда	Отслеживание в реальном времени
	Голосовой	Управление и контроль на устройстве; естественный язык с подключением к Интернету
	Windows Hello	Безопасность корпоративного уровня с распознаванием радужной оболочки глаза

Понимание окружающей среды
	6DoF слежения	Отслеживание местоположения в мировом масштабе
	Пространственное картирование	Сетка среды реального времени
	Захват смешанной реальности	Смешанная голограмма и фото и видео физического окружения

Вычисления и возможности подключения
	SoC	Вычислительная платформа Qualcomm Snapdragon 850
	ГНУ	Блок обработки голографических изображений второго поколения, изготовленный по индивидуальному заказу
	Память	Системная оперативная память LPDDR4x, 4 ГБ
	Склад	UFS 2, 64 ГБ.1
	Wi-Fi	Wi-Fi: Wi-Fi 5 (802.11ac 2×2)
	Bluetooth	5
	USB	USB Type-C

Подходит
	Один размер	Есть
	Надевается поверх очков	Есть
	Масса	566 г

Программное обеспечение
	Голографическая операционная система Windows
	Microsoft Edge
	Удаленный помощник Dynamics 365
	Руководства по Dynamics 365
	3D-просмотрщик

Мощность
	Срок службы батареи	2–3 часа активного использования
	Зарядка	USB-PD для быстрой зарядки
	Охлаждение	Пассивный (без вентиляторов)
	Содержит литиевые батареи	См. Дополнительную информацию>