德國西克增量型編碼器

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 德國西克增量型編碼器

德國西克值型編碼器

值編碼器與增量編碼器的差異

值編碼器由于其與增量編碼器在旋轉(zhuǎn)碼盤的縫隙紋路區(qū)別，進(jìn)而其特性與增量編碼器有以下區(qū)別：

1，編碼器在定位方面明顯地優(yōu)于增量式編碼器。

2，值編碼器可以直接輸出位置，這是增量編碼器所不及的。

3，值編碼器無需判定方向，運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)自動的識別。

絕

上圖中的所有的筆跡, 內(nèi)容都是Autoencoder, 但是字體多變, 比如: Segoe script, Courier New等等.

將字體和內(nèi)容分割出來, 是表示學(xué)習(xí)的一個(gè)重要內(nèi)容。

我們用的Adversarial Autoencoder一直都是以無監(jiān)督的方式訓(xùn)練的. 在本文中, 為了讓AAE專注于學(xué)習(xí)字體的表示, 而減輕內(nèi)容的學(xué)習(xí), 我們將圖片中的標(biāo)簽加入進(jìn)去.

我們設(shè)計(jì)了如下的AAE架構(gòu):

在當(dāng)今的電梯驅(qū)動控制中為了獲得電梯的曳引電動機(jī)精確的速度和電梯轎廂在井道中所在

編碼器光碼盤上有許多道刻線，每道刻線依次以2線、4線、8線、16線等編排。這樣，在編碼器的每一個(gè)位置，通過讀取每道刻線的通、暗，獲得一組從2的零次方到2的n-1次方的唯的2進(jìn)制編碼（格雷碼），這就稱為n位編碼器。這樣的編碼器是由碼盤的機(jī)械位置決定的，它不受停電、干擾的影響。

單圈值編碼器可以對旋轉(zhuǎn)一周360度范圍內(nèi)，在設(shè)備斷電后，在供電能準(zhǔn)確判斷其位置。

聯(lián)軸器安裝時(shí)，應(yīng)保持自然的原始狀態(tài)，不要有任何扭曲；

2、聯(lián)軸器上的頂絲扭矩一般為0.6Nm，不要使用過大扭矩，導(dǎo)致螺絲損壞；

3、編碼器與聯(lián)軸器的安裝需要保持同心，任何偏差都可能導(dǎo)致編碼器軸上的機(jī)械負(fù)載超過額定范圍；

對于旋轉(zhuǎn)大于360度時(shí)就必須用到多圈式值編碼器，多圈式旋轉(zhuǎn)編碼器將大于一周的運(yùn)轉(zhuǎn)，在但圈的基礎(chǔ)上通過齒輪變速傳動傳遞給另一碼盤，以增加多極圈數(shù)來實(shí)現(xiàn)。擴(kuò)大編碼器的測量位置的范圍，由機(jī)械位置確定編碼，每個(gè)位置編碼唯不重復(fù)，無需記

即使是非計(jì)算機(jī)行業(yè), 大家也知道很多有名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 比如CNN在處理圖像上非常厲害, RNN能夠建模序列數(shù)據(jù). 然而CNN, RNN之類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本身, 并不能用于執(zhí)行比如圖像的內(nèi)容和風(fēng)格分離, 生成一個(gè)逼真的圖片, 用少量的label信息來分類圖像, 或者做數(shù)據(jù)壓縮等任務(wù). 因?yàn)樯鲜鰩讉€(gè)任務(wù), 都需要特殊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練算法 .

有沒有一個(gè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu), 能夠把上述任務(wù)全搞定呢? 顯然是有的, 那就是對抗自編碼器Adversarial Autoencoder(AAE) . 在本文中, 我們將構(gòu)建一個(gè)AAE, 從MNIST數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)里面的筆跡, 然后給定任意的內(nèi)容, 去生成這個(gè)字體的圖像。

本系列文章, 專知小組成員Huaiwen一共分成四篇講解，這是第三篇:

• 自編碼器, 以及如何用PyTorch實(shí)現(xiàn)自編碼器

• 對抗自編碼器, 以及如何用PyTorch實(shí)現(xiàn)對抗自編碼器

• 自編碼器實(shí)例應(yīng)用: 被玩壞的神經(jīng)畫風(fēng)遷移(沒辦法太典型了)

• 自編碼器實(shí)例應(yīng)用: 用極少label分類MNIST

每一個(gè)人都有自己*的筆跡風(fēng)格(或者說字體), 我們寫字時(shí)的力度, 筆鋒, 甚至我們遣詞造句的習(xí)慣都會反映在字體上. 因此偽造一個(gè)人的字體是一個(gè)很難的事情.

本文, 我們嘗試從MNIST數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)里面的筆跡, 然后給定任意的內(nèi)容, 去生成這個(gè)字體的圖像.