SBT-2000Kg,，SBT-2000Kg称重传感器

使用微信扫描二维码分享朋友圈，成交更快更简单！

SBT-2000Kg,，SBT-2000Kg称重传感器

美国Transcell SBT-2000Kg称重传感器参数表：
Rated Output 额定输出 2.0mv/v±0.1%
Zero Balance 零点平衡 ±1%
Creep after 30 minutes 蠕变 ±0.03%
Nonlinearity 非线性 ±0.03%
Hysteresis 滞后 ±0.02%
Repeatability 重复性 ±0.02%
Temp.effect on output 灵敏度温漂 ≤0.002%
Temp.effect on zero 零点温漂 ≤0.002%
Safe Temp.Range 可用温度范围 -10°C to + 70°C
pensated 温度补偿范围 -10°C to + 40°C

产品品牌：美国transcell 
产品名称：SBT悬避梁式传感器
产品型号：SBT-2000Kg,，SBT-2000Kg称重传感器
美国Transcell SBT-2000Kg称重传感器主要特点：
悬臂梁式称重传感器
合金钢材质
，高稳定性
特的承载盲孔设计
安装简便、快速
表层镀镍防腐处理
适用于平台秤、搅拌站和配料秤等
美国Transcell SBT-2000Kg称重传感器参数表：
Rated Output 额定输出 2.0mv/v±0.1%
Zero Balance 零点平衡 ±1%
Creep after 30 minutes 蠕变 ±0.03%
Nonlinearity 非线性 ±0.03%
Hysteresis 滞后 ±0.02%
Repeatability 重复性 ±0.02%
Temp.effect on output 灵敏度温漂 ≤0.002%
Temp.effect on zero 零点温漂 ≤0.002%
Safe Temp.Range 可用温度范围 -10°C to + 70°C
pensated 温度补偿范围 -10°C to + 40°C
Safe Overload 安全载荷 150%
Input Impedance 输入阻抗 387 ohm±20 ohm
Output Impedance 输出阻抗 350 ohm±3 ohm
Insulation Resistance 绝缘阻抗 ≥5000 M ohm（50VDC）
Rated Excitation 推荐激励电压 10V DC/AC
Maximum Excitation 大激励电压 15V DC/AC
Cable Length 导线长度 6m
Cable Color Code 导线颜色 Red (+E) Blach(-E) Green(+S) White(-S)

APL-100Kg TLA600 4-20MA变送器
APL-150Kg TLA600 0-10Vcc变送器
APL-200Kg TLA600 6 PRODOTTI变送器
APL-300Kg TLA600 14 PRODOTTI变送器
APL-500Kg TLB 0-20MA变送器
AR-500Kg TLB 4-20MA变送器
AR-1000Kg TLB 0-10V变送器
AS-0.25Kg TLB 0-10V变送器
AS-0.5Kg TLB ±10V变送器
AS-1Kg TLB ±5V变送器
AT-2000Kg TLB PROFI变送器
ATL-1000Kg TLS变送器
ATL-2000Kg TLU变送器
AU-3Kg TLUANA变送器
AU-6Kg W100显示控制器
AU-15Kg W200显示控制器




这些点代表0的行（表明这些区域可能是边缘）。在二维数组中，“30”的值表明图像区域存在边缘的可能性很高 激活层
　　当我们有了激活图，就能在其中让激活函数大显身手了，我们用研究人员的函数——ReLU激活函数（修正线性单元）举个例子。然而，一些研究人员仍然认为用Sigmoid函数或双曲切线能得到提供佳的训练结果，但我不这么认为。
　　使用激活层是在系统中引入非线性，这样可以提高输入和输出的一般性。ReLU(x)函数只返回max(0、x)或简单地返回激活图中的负权值。
　　池化层
　　之后的佳做法通常是在特征图中应用大池化(或任何其他类型的池)。应用大池化层的原理是扫描小型grid中的图像，用一个包含给定grid中高值的单个单元替换每个grid：
这样做的重要原因之一是，一旦我们知道给定特征在一个给定的输入区域，我们可以忽略特征的确切位置将数据普遍化，减少过拟合。举个例子，即使训练精度达到99%，但拿到没见过的新数据上测试时，它的度也只有50%。
　　输出层
　　大池化层后我们讲讲剩下的另一个激活图，这是传递给全连接网络的一部分信息。它包含一个全连接层，将上一层中每个神经元的输出简单映射到全连接层的一个神经元上，并将softmax函数应用到输出中，就是和我们之前提到的ReLU函数类似的激活函数。
　　因为我们将用神经网络将图片分类，因此这里使用了softmax函数。softmax输出返回列表的概率求和为1，每个概率代表给定图像属于特定输出类的概率。但后来涉及到图像预测和修复任务时，线性激活函数的效果就比较好了。