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英国APOLLO温感探测器
产品详细介绍 探测器带有一个白色的聚酸碳脂塑料的外壳，顶部为一个防风的进风口和一个降低气流阻力的支架，后部则带有不锈钢滑动触片，用于与探测器底座连接。探测器内部有一对匹配的热敏电阻进行温度传感，同时内部的印刷电路板上还安装有信号处理电路。当探测器安装在探测器底座上时，由系统中的报警控制盘通过区域监视模块提供电压和电流给探测器，使探测器处于待命工作状态。发生火灾时，燃烧产生的热空气经探测器的进风口进入探测器内部后，其中热敏电阻的对外输出电信号发生变化，在达到预先设定的数值后会发出报警信号。。阿波罗APOLLO 55000-100PRC S60常规型感温探测器。
北京赢科迅捷科技发展有限公司
2021-08-23
英国APOLLO感烟探测器
产品详细介绍 探测器带有一个白色的聚酸碳脂塑料的外壳，顶部为一个防风的进烟口，后部则带有不锈钢滑动触片，用于与探测器底座连接。探测器内部有一个印刷电路板，电路板上的一侧安装有一个反光迷宫腔室，其中有红外发光二极管和光电二极管，电路板上的另一侧安装有信号处理的电路。当探测器安装在探测器底座上时，由系统中的报警控制盘通过区域监视模块提供电压和电流给探测器，使探测器处于待命工作状态。由于红外发光二极管和光电二极管的安装位置的关系，在正常情况下光电管是无法接收到发光二极管的光线。发生火灾时，烟雾粒子经探测器的进烟口进入反光迷宫腔室后，它将来自发光二极管的光线分散到光电二极管，光电二极管产生的电信号开始增强，在达到预先设定的数值后会发出报警信号。。阿波罗APOLLO 55000-300PRC S60常规型光电感烟探测器。
北京赢科迅捷科技发展有限公司
2021-08-23
光电感烟探测器
产品详细介绍
ExodusOH是一款采用光学与热源多功能结合的烟感探测器，通过热源后增强处理，数字式漂移补偿功能与先进的微处理技术相结合，对快燃性火警具有超强探测灵敏度。同时，精致的光学室具有超强的抗误报能力。适用于：住宅区、办公商务场所或容易发生火警的场所。
北京赢科迅捷科技发展有限公司
2021-08-23
独立感烟火灾探测器
产品详细介绍 本产品为光电感烟探测器，是采用烟雾中的颗粒折射红外光的原理探测火灾，电路主要由红外发射部分和接收部分组成，发射管与接收管置于光学迷宫中，光学迷宫可外界杂散光的干扰，但不影响烟雾进入。在无烟状态下，接收管只接收到很弱的红外光，当有烟雾进入时，由于散射作用，接收到的光信号增强，当烟雾达到一定浓度时，探测器输出报警信号。为减少干扰和降低功耗，发射电路采用脉冲工作，可提高发射管使用寿命。产品采用独特的结构设计及光电信号处理技术，具有防尘、防虫、抗外界光线干扰等功能，从设计上保证了产品的稳定性。本产品对缓慢阴燃或明燃产生的可见烟雾，有较好的反应。适用于住宅、商场、宾馆、饭店、办公楼、教学楼、银行、计算机机房以及仓库等室内环境的烟雾监测。特点：1、手动测试；2、自动复位；3、采用专用微处理器控制；4、防尘、防虫、抗白光干扰；5、环境适应性强；6、采用SMT工艺制造，稳定性好。
郑州有机防火堵料有限公司
2021-08-23
仪器柜
柜身结构：采用铝合金框架壁厚1.4㎜，表面采用环氧树脂粉末喷涂，及16mm厚双饰面三聚氰胺中密度板结构，上柜内有层板，上柜身为对开木框玻璃门，下柜有两扇木质对开门。截面用封边机械高温热压封边。采用ABS工程塑料，模具注塑成形高度25㎜。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
仪器柜
广东广视通科教设备有限公司
2021-08-23
长沙欣科源仪器科技有限公司
长沙欣科源仪器科技有限公司，是一家专业研制、生产煤质采制样分析仪器仪表的企业，煤质分析产品主要包括:量热仪（热量计）系列，活性炭系列，测硫仪（定硫仪）系列，马弗炉系列，水分测定仪系列，粘结指数测定仪系列，胶质层测定仪系列，测氢仪系列，工业分析仪系列，哈氏可磨测定仪系列，灰熔点测定仪系列，转鼓机系列，破碎机系列，制样机系列等。产品广泛用于电力、煤炭、冶金、石化、环保、地质、水泥、大专院校及技术监督等行业及部门实验室、化验室。
经营范围：工程和技术研究和试验发展；实验分析仪器制造；实验分析仪器销售；其他通用仪器制造；试验机制造；仪器仪表制造；仪器仪表销售；供应用仪器仪表制造；供应用仪器仪表销售；电子专用设备销售；试验机销售；机械设备研发；机械设备销售；技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；计算机系统服务；信息系统集成服务；仪器仪表修理；通用设备修理；专用设备修理；电子专用设备制造。
长沙欣科源仪器科技有限公司
2025-11-20
山东创谱光学仪器有限公司
山东创谱光学仪器有限公司
2025-12-03
山东金歌科学仪器有限公司
山东金歌科学仪器有限公司
2025-05-07
基于生成图像数据的水下目标检测与识别
一、项目简介 水下目标检测与识别，是水下机器人等相关系统能够被高效应用的前提。然而现有系统难以应对水下图像能见度较低，对比度差，存在颜色漂移和边缘模糊等问题；另外，水下图像样本稀少且缺乏足够的变化性，使得相关基于机器学习的目标检测与识别系统由于缺乏训练样本而无法有效应用。 二、前期研究基础 项目利用深度学习等新的理论突破，提出两种解决方案，一种是通过结合水下成像原理与深度风格迁移、生成对抗网络等算法，由普通光学图像生成水下图像，构建水下图像目标检测与识别仿真库，该数据库一方面数据量大且具有较大的变化性，也即场景与目标均具有较大的变化性；另一方面，由于是由普通光学图像迁移获得，因而也可以直接应用普通光学图像自身的标签信息，无需再对其进行标注。另一种是研究基于水下退化图像处理算法的检测和识别系统，解决由水下图像的色彩漂移和细节丢失等退化现象带来的目标检测和识别问题。同时通过水下退化图像处理模块和检测识别系统的联合优化技术，可以实现退化图像的增强方法与检测识别系统的最佳匹配。在保证处理后的退化图像性能指标的前提下，进一步提升水下图像的目标检测识别性能。 三、应用技术成果 1）基于深度学习风格迁移的水下图像生成效果示例 a为自然场景图像中的目标检测结果；b为模拟生成的水下风格图像及其目标检测结果；c为图像增强后的目标检测结果。 四、合作企业 无
厦门大学
2021-04-11