Выпрямитель полуавтомат: Выпрямители (MIG/MAG) — купить по цене от 11 999 рублей, подбор по отзывам и характеристикам

Содержание

Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН и СПМ 430 Энергия Сварка Украина

Характеристики Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН:
Номинальное напряжение сети 50 Гц, В 3 х 380
Потребляемая мощность, кВт.  Max 23
Номинальный сварочный ток при ПН 40%, А. 500
Номинальный сварочный ток при ПН 60%, А. 340
Номинальный сварочный ток при ПН 100%, А. 270
Пределы регулирования сварочного тока, А. 30-500
Напряжение холостого хода, В., не более 45
Число ступеней регулировки тока 2 х 6
Диапазон регулирования напряжения, В. 19-39
Тип охлаждения AF
Степень защиты IP 21S
Класс изоляции F
Первичный предохранитель (автомат), А 35
Масса, кг 134
Габаритные размеры, мм. Д./Ш./В. 830/380/70
Паспорт ВС-500 БУРАН (скачать)

ОПИСАНИЕ : Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН

Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН —  сварочный выпрямитель с улучшенной вентиляцией силовой части для работы в тяжелых условиях производства, предназначен для сварки:

  • МИГ/МАГ углеродистых и легированных сталей, проволокой сплошного сечения в среде защитного газа — двуокиси углерода СО2 (его смеси в газовых миксах) O 0,8 — 2,4 мм., или самозащитной, O до 2,4 мм;
  • МИГ/МАГ конструкций из алюминия и его сплавов проволокой сварочной из алюминия и его сплавов O
    1.0 — 1,2мм.
    в среде аргона.

ПРЕИМУЩЕСТВА : Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН

В комплекте с подающим механизмом (рекомендуется СПМ 410 / 430) имеет возможности:

  • Электронное управление стабилизацией подачи электрода в зону сварки.
  • Режим работы 2Т/4Т.
  • Необходимые задержки включения/ отключения подачи электрода, сварочного тока и защитного газа.
  • Функция заправки проволоки без включения тока и газа, позволяет быстрее и экономней производить замену катушки.
  • Универсальный евроразъём горелки KZ-2.
  • Безопасные байонетные разъёмы силовых кабелей BINZEL.
  • Размот с тормозным устройством, под катушки D200/5 ( СПМ 410 ) и D 300/15.
  • Качественный, четырёх-роликовый механизм подачи проволоки SSJ-15 или CWF-410 COOPTIM,
    позволяет применять удлинённые (до 5м.) горелки, алюминиевую и самозащитную проволоку O 0,8 — 2,4мм. Обеспечивает диапазоны скорости подачи проволоки от 0,1 до 18 м./мин.

Широкие возможности комплектации горелками BINZEL под различные задачи в сварке:

  • от стандарта —  ABIMIG 305AT с поворотным гусаком, до ABIMIG WT с жидкостным охлаждением и сменными, поворотными гусаками на 240, 340 и 540 Ампер.
  • В стандартном варианте комплектуется газоэлектрической горелкой 3м., обратным кабелем и шлейфом 5 м.п., со всеми кабелями и разъемами. При заказе, необходимо лишь правильно подбирать сечение силовых кабелей и длину шлейфа, в зависимости от задач.

УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ: Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН

Реализация товара, Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН с СПМ-430,

производится частным лицам и организациям за наличный и безналичный расчет. Для нерезидентов Украины по вопросам цены и реализации, просьба связаться с отделом продаж (в разделе КОНТАКТЫ)

Товар, Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН с СПМ-430, вы можете купить в Запорожье, посетив фирменный магазин, находящийся на територии предприятия Энергия Сварка, или получить на складе курьерской службы в следующих городах Украины: Киев, Харьков, Одесса, Донецк, Днепропетровск, Львов, Кривой Рог, Николаев, Мариуполь, Луганск, Винница, Макеевка, Херсон, Полтава, Чернигов, Черкассы, Житомир, Сумы, Хмельницкий, Горловка, Ровно, Кировоград, Днепродзержинск, Черновцы, Кременчуг, Ивано-Франковск, Тернополь, Белая Церковь, Луцк и другие города.
Вы также сможете приобрести товар, Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН с СПМ-430, через нашу дилерскую сеть, работающую по Украине. Найти дилера в своем городе можно

тут

СЕРТИФИКАТ СООТВЕТСТВИЯ: Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН

ВИДЕО о продукте Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН

Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-630 БУРАН Энергия Сварка

Характеристики: Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран
Номинальное напряжение сети 50 Гц, В 3 x 380
Потребляемая мощность max, кВт 34
Номинальный сварочный ток при ПН 40%, А 600
Номинальный сварочный ток при ПН 60%, А 420
Номинальный сварочный ток при ПН 100%, А 340
Пределы регулирования сварочного тока, А 30-600
Напряжение холостого хода, В, не более
45
Число ступеней регулировки тока 2 х 6
Диапазон регулирования напряжения, В 18-42
Тип охлаждения AF
Степень защиты IIP 21S
Класс изоляции F
Первичный предохранитель (автомат), А 40
Масса, кг 185
Габаритные размеры, мм (с тележкой) Д/Ш/В 950/470/715  

ОПИСАНИЕ: ► Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран

ВС-630 Буран выпрямитель для полуавтоматической сварки проволокой сплошного сечения в среде защитного газа

МИГ или самозащитной проволокой с флюсом МАГ.

Область применения ВС-630 Буран является комплектация наплавочных машин, сварочных тракторов и подающих механизмов для работы с длинными швами.

ВС-630 Буран идеально совместим с механизмами подачи СПМ-540 и СПМ-Н, позволяющими работать с проволоками Ø 0,8 – 3,2 (4,0) мм.

 Комплект ВС-630 Буран + СПМ-Н для наплавки.                                                       

СПМ-540 для работы с проволокой до 3,2 мм

               

                         

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Функции СПМ при работе с ВС-630: ► Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран

  • Регулировка скорости подачи проволоки (м/мин.), индикация рабочего напряжения сварочной дуги, индикация перегрева непосредственно на блоке управления;
  • Функция «заправка проволоки» без включения сварочного тока и газа и «тест газовой магистрали«;
  • «Предгаз» — служит для предварительной подачи газа в зону сварки, создавая защитную ванну перед началом сварочного процесса;
  • «Постгаз» — обеспечивает подачу защитного газа после завершения сварки, создаёт газовую защиту расплавленного металла в кратере, до момента его кристаллизации.
  • Регулируемый «Плавный старт» — служит для плавного нарастания скорости подачи от минимального значения до установленного, за заданное время.
  • Регулируемый «Плавный стоп» — служит для плавного уменьшения скорости подачи от выставленного значения до минимального, за заданное время.
  • «» режим — для работы с продолжительными включениями.
  • После выключения питания, СПМ запомнит в энергонезависимую память выставленные значения скорости подачи, установок времени работы «предгаз», «постгаз», «плавный старт», «плавный стоп», а после возобновления питания продолжит работать с теми же настройками. Также имеется возможность сохранить до 10 разных режимов сварочного процесса в память аппарата для более быстрой смены в процессе работы.

При заказе, механизмы СПМ могут комплектоваться:

— Горелкой с охлаждением жидкостью и шланг-пакетом 3-5 м. для ручного применения.

Для автоматизированных наплавочных машин возможна установка горелок в виде мундштука.

При этом, возможна различная конфигурация устройства мундштука: 1. с охлаждением защитным газом, 2. с охлаждением жидкостью, 3. с комбинированным охлаждением.

 

 

   

       Куллером для охлаждения жидкостью.

 

 

 

  • Роликами с V и U-образными канавками, с насечкой и без неё, под различный диаметр и состав сварочной проволоки

  • Размотом с тормозным устройством, для катушек, от D200/5 до D440/30.
  • Выпрямителем проволоки

 

 

 

 

 

  • Шлейфом силовых и управляющих кабелей
  • В зависимости от задач, выбор сечения силового кабеля КГ 50, 70 мм.кв.
  • Подбор длины соединительного шлейфа от 1,5 до 20 м.п;
  • Наличие магистрали для охлаждающей жидкости или без неё;

УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ: ► Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран

Внимание! В стоимость товара Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран не входит стоимость механизма подачи сварочной проволоки. Рекомендуется применять механизм подачи сварочной проволоки СПМ .

Реализация товара,

Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран, производится частным лицам и организациям за наличный и безналичный расчет. Для нерезидентов Украины по вопросам цены и реализации, просьба связаться с отделом продаж (в разделе КОНТАКТЫ)

Товар, Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран, вы можете купить в Запорожье, посетив фирменный магазин, находящийся на територии предприятия Энергия Сварка, или получить на складе курьерской службы в следующих городах Украины: Киев, Харьков, Одесса, Донецк, Днепропетровск, Львов, Кривой Рог, Николаев, Мариуполь, Луганск, Винница, Макеевка, Херсон, Полтава, Чернигов, Черкассы, Житомир, Сумы, Хмельницкий, Горловка, Ровно, Кировоград, Днепродзержинск, Черновцы, Кременчуг, Ивано-Франковск, Тернополь, Белая Церковь, Луцк и другие города.
Вы также сможете приобрести товар, Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран, через нашу дилерскую сеть, работающую по Украине. Найти дилера в своем городе можно тут

ВИДЕО О ПРОДУКТЕ : ► Сварочный полуавтомат, выпрямитель сварочный ВС-630 Буран


 

Полуавтомат MIG-MAG-FLUX сварочный выпрямитель FUBAG INMIG 315 T арт.31437.1

Сварочный аппарат полуавтомат для сварки проволокой в среде защитного газа MIG-MAG, трехфазный 380 В, сила тока при MIG-MAG сварке 50-315 А, продолжительность включения при МАХ составляет 40 процентов, класс защиты IP21, мах холостое напряжение 53 В, габариты ДхШхВ 640x240x370 мм, вес 25 кг.

Мультисистемный сварочный инвертор FUBAG INMIG 315 T — трехфазный компактный инвертор-ный сварочный аппарат для сварки методом MIG/MAG. сочетают в себе легкость управления и отличное качество шва, характерные для инверторов, и свойственную полуавтоматам высокую производительность с минимальным разбрызгиванием металла, что снижает затраты на последующую механическую обработку швов. Современная технология IGBT обеспечивает максимальную надежность и долговечность аппаратов. Способность работать в разных режимах без необходимости приобретать дополнительное оборудование делает сварочные полуавтоматы инверторного типа

максимально универсальными.

  • Цифровой дисплей позволяет точно установить параметры сварки и скорость подачи проволоки.
  • Аппарат имеет четырехроликовый механизм подачи проволоки.
  • Конструкция аппарата позволяет использовать катушку с проволокой диаметром 300 мм.
  • Фирменная горелка в комплекте – (FB 360, 3 м, арт. F004.0191).
  • Безопасная эксплуатация аппарата за счет встроенной функции термозащиты с индикацией перегрева.
  • Функция регулировки индуктивности обеспечивает стабильность дуги и сварочного процесса.
  • Евроразъем — универсальное, быстрое и безопасное подключение сварочных горелок.
  • Колеса и ручка для удобной переноски и кпозволяют легко перемещать подающий механизм по рабочей площадке.
  • Корпус из алюминиевого сплава гарантирует длительное использование в условиях производства.
  • Сварка сплошной и порошковой проволокой диаметром до 1,2 мм.
  • Использование с катушкой диаметром 300 мм.

Выпрямители для полуавтоматической и автоматической сварки

Наименование

Питающая сеть, В

Номинальный ток, А (ПВ %)

Потребляемая мощность, кВа,

Габаритные размеры, мм

Вес, кг

3*380

315 (60)

19

595*720*630

170

3*380

315 (80)

25

850*420*800

120

3*380

320 (60)

12

550*330*730

75

3*380

300 (60)

18

775*595*715

120

3*380

400 (60)

24

775*595*715

130

3*380

500 (60)

34

830*420*1080

290

3*380

500 (60)

30

750*650*1150

260

3*380

500 (60)

23

750*650*1150

260

3*380

500 (60)

29

775*595*715

140

3*380

630 (60)

40

600*740*920

230

3*380

630 (100)

37

600*850*775

257

3*380

1000 (60)

57

695*610*1105

360

3*380

1000 (100)

82

1160*690*1025

500

3*380

1250 (60)

102

1000*685*885

550

3*380

1250 (100)

50

600*780*1410

520

3*380

1600 (60)

132

680*1160*1025

600

3*380

2000 (100)

164

1160*690*1025

630

Выпрямитель сварочный ВДГ-303

Сварочный выпрямитель марки ВДГ-303 используется в качестве источника тока для сварочных полуавтоматов дуговой сварки. ВДГ-303 используется для ручной дуговой сварки (ММА).

Технические характеристики выпрямителя сварочного ВДГ-303


Сварочный выпрямитель ВС-300 Б

Сварочный выпрямитель марки ВС-300Б (с блоком управления полуавтоматом, встроенным) используется в качестве источника для полуавтоматической дуговой сварки сварочной проволокой в среде защитных газов на постоянном токе коррозионостойких, углеродистых, легированных сталей.

Технические характеристики сварочного выпрямителя ВС-300 Б


Выпрямитель сварочный ВД-320 КС

Бензиновая сварочная электростанция SDMO VX220 предназначена для проведения сварочных работ на стройке или в любом другом месте, где нет электричества или электрическая сеть не предназначена для подключения сварочного аппарата.

Технические характеристики выпрямителя сварочного ВД-320 КС


Сварочный выпрямитель ВС-350

Выпрямитель сварочный ВС-350 используется в составе сварочных полуавтоматов как источник тока в комплекте с подающими механизмами типа ПДГ-315К, ПДГ-350-4К, ПДГ-350К.


Выпрямитель сварочный ВДГ- 401

Сварочный выпрямитель марки ВДГ-401 используется как источник тока для полуавтоматической сварки в комплекте с подающим механизмом, а также для ручной дуговой сварки (ММА).

Технические характеристики выпрямителя сварочного ВДГ- 401


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-506

Выпрямитель сварочный универсальный используется как источник тока для полуавтоматической и автоматической сварки и ручной дуговой сварки сварочным электродом на постоянном токе в среде СО2.

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-506


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-506С

Выпрямитель сварочный универсальный используется как источник тока для полуавтоматической (MIG) и автоматической сварки и ручной дуговой сварки сварочным электродом на постоянном токе в среде СО2.

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-506С


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-511

Выпрямитель сварочный универсальный используется как источник тока для полуавтоматической и автоматической сварки и ручной дуговой сварки сварочным электродом на постоянном токе в среде СО2.

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-511


Сварочный выпрямитель ВС-500

Сварочный выпрямитель ВС-500 используют в составе сварочного полуавтомата для серийного производства металлоконструкций в строительстве, судостроение и судоремонте, энергетике и машиностроении.

Технические характеристики сварочного выпрямителя ВС-500


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-601 У3

Универсальный сварочный выпрямитель ВДУ-601 УЗ используется в качестве источника тока для полуавтоматической (MIG).

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-601 У3


Выпрямитель сварочный ВС-600 C

Сварочный выпрямитель ВС-600 C используется как источник сварочного тока при комплектации полуавтоматов для полуавтоматической сварки (MIG).

Технические характеристики сварочного выпрямителя ВС-600 C


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-1000

ВДУ-1000 (сварочный выпрямитель) вместе со сварочным автоматом используются для наплавки и сварки под флюсом на постоянном токе.

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-1000


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-1001

ВДУ-1001 предназначен для сварки под слоем флюса на сварочном автомате с полностью независимой скоростью подачи проволоки.

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-1001


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-1202

Сварочный универсальный выпрямитель ВДУ-1202 — источник с универсальными внешними вольт-амперными характеристиками (жесткими и падающими).

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-1202


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-1250

Универсальный сварочный выпрямитель ВДУ-1250 используется при комплектации сварочного полуавтомата или автомата для сварки в среде защитных газов (СО2).

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-1250


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-1601

Универсальный сварочный выпрямитель ВДУ-1601 используется как источник сварочного тока при автоматической сварке под слоем флюса, а также при ручной дуговой сварки (ММА), резки и наплавки на постоянном сварочном токе.

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-1601


Сварочный выпрямитель универсальный ВДУ-2001

Сварочный универсальный выпрямитель ВДУ-2001 используется при комплектации автоматов сварочных, для автоматической наплавки и сварки под флюсом, а также для сварки в среде защитного газа (например СО2) изделий из стали.

Технические характеристики сварочного выпрямителя универсального ВДУ-2001


/td> /div>centerstrong>Технические характеристики выпрямителя сварочного ВДГ-303 class=

СВАРОЧНЫЙ ВЫПРЯМИТЕЛЬ ПОЛУАВТОМАТ ВС-500 БУРАН, цена 36400 грн

Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН —  сварочный выпрямитель с улучшенной вентиляцией силовой части для работы в тяжелых условиях производства, предназначен для сварки:

  • МИГ/МАГ углеродистых и легированных сталей, проволокой сплошного сечения в среде защитного газа — двуокиси углерода СО2 (его смеси в газовых миксах) O 0,8 — 2,4 мм., или самозащитной, O до 2,4 мм;
  • МИГ/МАГ конструкций из алюминия и его сплавов проволокой сварочной из алюминия и его сплавов O 1.0 — 1,2мм. в среде аргона.

ПРЕИМУЩЕСТВА : Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН

В комплекте с подающим механизмом (рекомендуется СПМ 410/430 имеет возможности:

  • Электронное управление стабилизацией подачи электрода в зону сварки.
  • Режим работы 2Т/4Т.
  • Необходимые задержки включения/ отключения подачи электрода, сварочного тока и защитного газа.
  • Функция заправки проволоки без включения тока и газа, позволяет быстрее и экономней производить замену катушки.
  • Универсальный евроразъём горелки KZ-2.
  • Безопасные байонетные разъёмы силовых кабелей BINZEL.
  • Размот с тормозным устройством, под катушки D200/5 (СПМ 410) и D 300/15.
  • Качественный, четырёх-роликовый механизм подачи проволоки SSJ-15 или CWF-410 COOPTIM, позволяет применять удлинённые (до 5м.) горелки, алюминиевую и самозащитную проволоку O 0,8 — 2,4мм. Обеспечивает диапазоны скорости подачи проволоки от 0,1 до 18 м./мин.

Широкие возможности комплектации горелками BINZEL под различные задачи в сварке:

  • от стандарта —  ABIMIG 305AT с поворотным гусаком, до ABIMIG WT с жидкостным охлаждением и сменными, поворотными гусаками на 240, 340 и 540 Ампер.
  • В стандартном варианте комплектуется газоэлектрической горелкой 3м., обратным кабелем и шлейфом 5 м.п., со всеми кабелями и разъемами. При заказе, необходимо лишь правильно подбирать сечение силовых кабелей и длину шлейфа, в зависимости от задач.

    Характеристики Сварочный выпрямитель полуавтомат ВС-500 БУРАН:

    Номинальное напряжение сети 50 Гц, В 3 х 380
    Потребляемая мощность, кВт.  Max 23
    Номинальный сварочный ток при ПН 40%, А. 500
    Номинальный сварочный ток при ПН 60%, А. 340
    Номинальный сварочный ток при ПН 100%, А. 270
    Пределы регулирования сварочного тока, А. 30-500
    Напряжение холостого хода, В., не более 45
    Число ступеней регулировки тока 2 х 6
    Диапазон регулирования напряжения, В. 19-39
    Тип охлаждения AF
    Степень защиты IP 21S
    Класс изоляции F
    Первичный предохранитель (автомат), А 35
    Масса, кг 134
    Габаритные размеры, мм. Д./Ш./В. 830/380/70

Выпрямитель Aristo Mig C3000i U6 400V 0459750882 Esab

Сварочный полуавтомат Aristo Mig C3000i U6 ESAB арт. 0459750882


Сварочный полуавтомат под названием Aristo Mig с параметрами C3000i U6 является компактной машиной, в которую встроен механизм подачи проволоки. Для удобного его перемещения применяется тележка.  что обеспечиваете больший радиус действия и универсальность работы с этим выпрямителем.

Полуавтомат C3000I может запомнить 10 сварочных режимов, которые можно настроить в зависимости от поставленных задач и получения качественного сварного шва. Aristo Mig  C3000i U6 предназначен для эффективной профессиональной сварки и прекрасно подойдет для создания сварных соединений, имеющих толщину 5 — 10 мм.

Режимы

ARISTO MIG C3000I является 300-амперным инверторным компактным полуавтоматом. Он отлично работает со сталями и такими металлами, как сплавы алюминия и нержавеющие стали толщиной до 5-6 мм.

Рассмотрим основные режимы, в которых функционирует аппарат. Он производит сварку:

  • алюминия. Режим отличается плавным стартом и импульсом;
  • нержавейки. Отличается импульсом, имеются синергетические линии, можно запомнить настройку. Результат получается почти как при аргоно-дуговой сварке;
  • стали. Здесь брак почти отсутствует, можно обойтись даже без зачистки мест соединений.

Для быстрого доступа к линиям синергетики используют встроенный в лицевую панель блок управления U6. В его памяти можно подобрать режим практически под любую сварочную задачу. Наличие часто применяемых клавиш управления на лицевой панели упрощает использование и настройку полуавтомата. Данная система облегчает качественный процесс сварки и сокращает время настройки.

Преимущества

Среди достоинств сварочного аппарата ARISTO MIG нужно отметить его универсальность. В нем отразились высокие качества сервиса ESAB. Кроме полуавтоматической MIG/MAG, возможна сварка вручную с использованием покрытого электрода до 5 мм, аргоно-дуговая с зажиганием дуги методом отрыва, строжка с применением угольного электрода до 8 мм.

Другие плюсы:

  •  Управление вентиляторами. Если даже процесс сварки прекратился, вентиляторы все равно продолжают работать около 6,5 минут для охлаждения системы. Если процесс сваривания возобновляется, то они также подключаются к работе.
  •  Защита от перегрева. Источник, подающий ток, важно защищать от перегревов. Специальная защита срабатывает, если температура превышает определенный барьер. На дисплее высвечивается отказ, сварочный ток прекращает подаваться. Все запускается в автоматическом режиме при возвращении температуры в норму.
  •  Сваривание без газа. Имеется возможность переключения с одного режима на другой: от сваривания в среде защитного газа с использованием сплошной проволоки к процессу без его использования.

Основные функции

Полуавтомат ARISTO MIG выполняет следующие функции:

  • импульсный режим;
  • 2-х шаговый режим;
  • 4-х шаговый режим;
  • синергетические линии;
  • холодная подача проволоки;
  • точечная сварка;
  • горячий старт;
  • плавный старт;
  • заварка кратера;
  • время послегорения;
  • мощность дуги;
  • послеподача защитного газа;
  • подача газа до возбуждения дуги;
  • память на 10 различных сварочных параметров.

Покупать полуавтомат нужно в специализированной компании со всеми гарантиями и лицензиями.

Артикул выпрямителя Aristo Mig C3000i U6 400V Esab: 0459750882

=================

Комплект поставки Aristo Mig C3000i U6 400V 0459750882 включает в себя сам выпрямитель (сварочный источник), горелку серии PSF 305 длиной 4,5 м,  сетевой кабель длиною 5 м с вилкой и обратный кабель с клеммой заземления.

Технические характеристики сварочного выпрямителя Aristo Mig C3000i

  • Напряжение сети, В/Гц — 400, 3~50/60
  • Скорость подачи проволоки, м/мин — 0,8-25,0
  • Максимальный ток при ПВ 35%, А/В — 300/29
  • Максимальный ток при ПВ 60%, А/В — 240/26
  • Максимальный ток при ПВ 100%, А/В — 200/24
  • Диаметр проволоки, сплошная (углеродистая сталь) — 0,6-1,2
  • Диаметр проволоки, коррозионностойкая сталь — 0,6-1,2
  • Диаметр проволоки, алюминиевая — 1,0-1,2
  • Диаметр проволоки, порошковая — 0,8-1,2
  • Напряжение холостого хода, В — 70-80
  • Масса, кг — 38

Наименование Эсаб: Aristo Mig C3000i U6 400V

Назначение: MIG-MAG сварочное оборудование.

Купить Aristo Mig C3000i U6 400V
Телефон: +7 (499) 168-24-42
email: [email protected]

Выпрямитель Aristo Mig 4004i Pulse ESAB

Aristo® Mig 4004i Pulse – это легкий инверторный и компактный источник сварочного тока на 400 ампер для сварки MIG/MAG/MMA и TIG с функцией LiveTig™. Предназначенный для областей, где требуется высокая производительность и высокое качество сварки.

По сравнению с традиционными аналогами у него на 70% меньше площадь опорной поверхности. Новая компактная конструкция в сочетании с легким весом (благодаря использованию инвертора) делают Aristo® Mig 4004i Pulse по-настоящему мобильным.

Системы жидкостного охлаждения (опция) увеличивают время непрерывной сварки. Блок COOL 1 обеспечивает охлаждение горелок с жидкостным охлаждением, повышая комфорт работы сварщика. При прерывании сварки через 6,5 минут автоматически отключаются вентиляторы охлаждения в источнике питания и система охлаждения горелки, что существенно снижает расход энергии во время простоя.

Характеристики
Марка Aristo Mig 4004i Pulse
Полуавтоматическая сварка (MIG/MAG) Да
Тип источника питания Инвертор
Максимальный сварочный ток, А 400
ПВ при максимальном токе, % 60
Сварочный ток при 100% ПВ (40° С) 300
Предохранитель, А 20
Сеть питания, В 380
Класс защиты IP23S
Вес, кг 44.5
Размеры Д х Ш х В, мм 610x250x445
Комплект поставки Сетевой кабель 5м, обратный кабель 5м с клеммой заземления
Тип охлаждения Жидкостное
Синергетическое управление Да
Сварка цветных сплавов Да
Импульсный режим Да
Тип регулировки Плавная
Тип комплектации Модульный (отдельный механизм подачи)

Выпрямительный полуавтоматический сварочный аппарат MIG, Газо-дуговой сварочный аппарат, MIG-сварочный аппарат, Сварочный аппарат в инертном газе, Аппарат для сварки металла в инертном газе, वेल्डिंग मशीन — Kepro Tools & Equipments Private Limited, Delhi

Выпрямительный полуавтоматический сварочный аппарат MIG, Газо-дуговая сварка , MIG Welder, Машина для сварки металлов в инертном газе, Машина для сварки металлов в инертном газе, मशीन — Kepro Tools & Equipments Private Limited, Дели | ID: 13200075991

Описание продукта

Имея четкую систему управления качеством, мы готовы предложить исчерпывающий ассортимент выпрямительного полуавтоматического сварочного аппарата MIG .

Детали продукта:

  • Повышенная долговечность

  • Чистовая отделка

  • Надежный

  • Хорошее качество


Характеристики:
  • Отдельный механизм подачи проволоки высокого класса.
  • Высокая надежность. простые операции.
  • Производство с перегрузкой позволяет избежать поломки машины
  • в результате несчастного случая.
  • С 01an Voltage 8. Унифицированная регулировка скорости
  • и раздельная регулировка, простая для менее масштабных пользователей
  • и опытных пользователей.
  • Подходит для сварочной проволоки со сплошным сердечником и порошковой проволокой.
  • Подходит для сварки низкоуглеродистой стали,
  • Низколегированной стали, Высокопрочной стали. нержавеющая сталь и т. д.

Технические характеристики:

Модель № KEP-D40M KEP-T40M
Номинальное входное напряжение (В ) 415 415
Частота (Гц) 50 50
Номинальная входная мощность (кВА) 21 21
Диапазон тока (А) 60- 400 60-400
Номинальный входной ток (А) 29 29
Выходное напряжение (В) 16.5-36 17,5-35,5
Скорость подачи проволоки (м / мин) 3-30 3,25
Напряжение холостого хода (В) (макс.) 52 52
Номинальный рабочий цикл (%) 60 60
КПД (%) 85 85
Класс изоляции (F) F F
Класс защиты IP 21 IP 21
Используемый электрод (мм) 0.8-1,2 0,8-1,6
Вес (кг) 95 128
Конечная функция дуги Нет Да
Функция автоблокировки Нет Да
Устройство предварительной обработки потока Да Да
Время обратного горения Нет Да

Заинтересовал этот товар? Получите последнюю цену у продавца

Связаться с продавцом

Изображение продукта


О компании

Год основания 1999

Юридический статус компании с ограниченной ответственностью (Ltd./Pvt.Ltd.)

Характер бизнеса Производитель

Количество сотрудников От 51 до 100 человек

Участник IndiaMART с марта 2011 г.

GST07AABCK9286C1ZF

Код импорта и экспорта (IEC) 02110 *****

Основанная в 1999 году, компания Kepro Tools & Equipments Private Limited является выдающейся компанией, занимающейся производством, экспортом, импортом, оптовой продажей и розничной торговлей огромной подборкой пневматических плазменных резаков, сварочных аппаратов, электрических тележек, подъемников с храповым механизмом и многого другого.Изготовлено с использованием лучших в своем классе материалов и прогрессивных инструментов и технологий; они соответствуют нормам и руководствам, установленным рынком. Наряду с этим, они проверяются на наборе норм перед окончательной доставкой заказа.

Видео компании

Вернуться к началу 1

Есть потребность?
Получите лучшую цену

1

Есть потребность?
Получите лучшую цену

Питатель Lincoln DC-600 и LN-7 GMA

Линкольн Idealarc DC-600

Промышленные многофункциональные сварочные аппараты постоянного тока

Прочная конструкция, простое управление и выходная мощность в рабочем цикле 100% делают эти машины надежным вложением средств для тяжелых условий эксплуатации в цехах.Добавьте к этому выдающийся традиционный выпрямитель SCR, обеспечивающий высокое качество и привлекательный вид сварных швов, и ваши операторы согласятся — с Idealarc®

сложно ошибиться.

DC600.

В

ОСОБЕННОСТИ

Полнодиапазонный регулятор выходного напряжения для удобства эксплуатации и точного управления.

Амперметр и вольтметр стандартные аналоговые.

VRD ™ (Voltage Reduction Device ™) снижает OCV (напряжение холостого хода), когда сварка не ведется, для дополнительной безопасности (некоторые модели).

Переключатель режима для выбора желаемых выходных характеристик.

115 В, 15 А, дуплексная розетка вспомогательного питания — (модели 60 Гц) упрощает питание фонарей, шлифовальных машин и других инструментов на вашем рабочем месте.

Ящик с плоским верхом , занимающий мало места, можно разместить под верстаком или штабелировать до трех штук друг над другом.

Обмотки и выпрямители защищены от влаги и агрессивных сред.

Линкольн LN-7 GMA

(Фактическое устройство подачи может отличаться от изображения)

Полуавтоматические устройства подачи проволоки с постоянной скоростью

LN-7 и LN-7 GMA — это полуавтоматические механизмы подачи проволоки с постоянной скоростью, которые можно использовать с различными приводами двигателей Lincoln, источниками питания постоянного или постоянного тока в цехах или полевых условиях. Обе модели и упаковка Ready-Pak ™ отличаются уникальной конструкцией приводных роликов Lincoln, которая обеспечивает принудительную подачу, быструю перезагрузку и долговечность.Контролируемая скорость подачи проволоки во время пуска обеспечивает чистый, точный пуск и сводит к минимуму заедание, пропуски и разбрызгивание. Для надежной работы и точной подачи проволоки в прочном корпусе выберите LN-7 или LN-7 GMA.

В

Dey Brothers & Company — Оборудование для полуавтоматических заводов в Калькутте | Гальванический выпрямитель в Калькутте | Ховрах

+033 6536 7701 / +91 98310 25245

dbc_kol2013 @ yahoo.в

АДРЕС ОФИСА:

37, Strand Road,

Комната No.- 12А, 1 этаж,

Калькутта — 700 001, Западная Бенгалия, Индия.

ПОЧЕМУ ВЫБИРАЮТ НАС:
Почему выбирают нас:
———————————————— ————————————————— ————————————————— ——————

Обладая более чем 25-летним опытом, мы зарекомендовали себя в области оборудования для гальваники и металлической отделки, которое отличается высокой прочностью и надежностью и подходит для различных нужд.Наш диверсифицированный ассортимент продукции помогает нам обслуживать клиентов со всего мира. Вот некоторые из наших характеристик, которые помогли нам занять достойное положение на рынке:

1. Ведущие цены в отрасли,

2. Сырье качественное,

3.Использование передовых технологий,

4. Высококвалифицированный и опытный персонал,

5. Оперативное послепродажное обслуживание,

6.Полностью интегрированный инженерный подход,

7. Вместительный склад,

8. Оперативная доставка,

Полуавтоматический двигатель Piranha объемом 90 куб. См — WHS-1784 — Двигатели Piranha — Двигатели

Полуавтомат Piranha 90 с нижней нейтралью, 4-ступенчатая трансмиссия
Это допустимо для питбайка класса 88 куб.

Двигатель

Рабочий объем 86cc
Тип двигателя с воздушным охлаждением, одноцилиндровый, 2-клапанный, 4-тактный
Диаметр / ход поршня 47 мм x 49.5 мм
Бортовая передача Цепь
Подача топлива
Топливо Неэтилированный / 93 октановое число
Рекомендуемое моторное масло 10W-40 На нефтяной основе (несинтетическое)

Зажигание

Быстрый старт Есть
Электрический пуск нет
CDI Да (не входит в комплект)
Вспомогательный выход Есть

Трансмиссия

Трансмиссия 4-ступенчатая полуавтоматическая (Four Up)
Схема переключения Трансмиссия четырехступенчатая: N-1-2-3-4
Сцепление Полуавтомат (без ручного сцепления)


Рекомендуется:

Для осветительных установок:
РЕГУЛЯТОР НАПРЯЖЕНИЯ ПРОСТОЙ ЖГУТ ПРОВОДОВ ТИП 1 TRC-0797
РЕГУЛЯТОР / ВЫПРЯМИТЕЛЬ НАПРЯЖЕНИЯ 6 В ТИП 1 TRC-0503
РЕГУЛЯТОР НАПР. ваше приложение:

Honda XR50 / CRF50:
CRF50 / XR50 КОМПЛЕКТ РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬНЫХ БАКОВ TRC-1955
КРЕПЛЕНИЕ НА КОЛЕСАХ С УСТАНОВЛЕННЫМИ СТОЛБАМИ TRC-4958

Honda XR70 / CRF70:
КРЕПЛЕНИЕ С РЕЗЬБОЙ С УСТАНОВЛЕННЫМИ СТОЛБАМИ TRC-4958

Honda CT70:
КРЕПЛЕНИЕ С ПЕГКАМИ TRC-4958
PETCOCK ATC70 CT70 Z50 с двойной подачей ВРАЩАЮЩАЯСЯ РАСПОРКА 26MM TBW1020
DUAL FEED PETCOCK ATC70 CT70 Z50 TBW0133


Примечание. Для достижения максимальной производительности мы рекомендуем использовать выхлопную систему вторичного рынка.

В комплект входит:

  • Пиковый стартер
  • Переключатель передач
  • Статор
  • Звездочка переднего привода

Не включено:

  • Опорные пластины
  • Электрические компоненты
  • Выхлоп
  • Воздушный фильтр

Доступные опции:

Доставка:
Фиксированная ставка (+ 75 долл.00)

Сравнение полуавтоматических и основанных на глубоком обучении автоматических методов сегментации печени у живых доноров трансплантата печени

Diagn Interv Radiol. 2020 Янв; 26 (1): 11–21.

А. Эмре Кавур, Нацие Синем Гезер, Мустафа Барыш, Юсуф Шахин, Саваш Озкан, Бора Байдар, Улас Юксель, Чаглар Кылыкчиер, Шахин Олут, Гёзде Боздаги Акар, школа М.Ф. Естественные и прикладные науки (AEK, UY), Университет Докуз Эйлюль, Измир, Турция; Отделения радиологии (Н.S.G., MB, O.D.) и электротехники и электроники (M.A.S. [email protected]), Медицинский факультет Университета Докуз Эйлюль, Измир, Турция; Департамент компьютерной инженерии (Y.Ş., Ş.O., G.Ü.), Стамбульский технический университет, Стамбул, Турция; Департамент электротехники и электроники (S.Ö., B.B., G.B.A.), Ближневосточный технический университет, Анкара, Турция; Департамент компьютерной инженерии (Ç.K.), Университет Улудаг, Бурса, Турция

Поступило 21 января 2019 г .; Пересмотрено 5 марта 2019 г .; Пересмотрено 2 мая 2019 г .; Принят в печать 10 июня 2019 г.

© Copyright 2020 Турецкое общество радиологов

Abstract

ЦЕЛЬ

Мы стремились сравнить точность и повторяемость новых алгоритмов автоматической сегментации на основе машинного обучения (т.е. глубокого обучения) с хорошо зарекомендовавшими себя интерактивными полуавтоматическими методами определения объема печени у живых доноров трансплантата печени. при компьютерной томографии (КТ).

МЕТОДЫ

Всего было оценено 12 методов (6 полуавтоматических, 6 полностью автоматических).Алгоритмы полуавтоматической сегментации были основаны как на традиционных итеративных моделях, включая водораздел, быстрое перемещение, рост региона, активные контуры, так и на современных методах, включая надежный сегментатор статистики и суперпиксели. Эти методы влекут за собой какой-то механизм взаимодействия, такой как размещение начальных чисел инициализации на изображениях или определение диапазона параметров. Автоматические методы были основаны на глубоком обучении и включали три шаблона фреймворка (DeepMedic, NiftyNet и U-Net), первые два из которых применялись с наборами параметров по умолчанию, а последние два включали адаптированные новые конструкции моделей.Для 20 живых доноров (8 обучающих и 12 тестовых наборов данных) группа ученых-визуализаторов и радиологов создала основную истину, выполнив ручную сегментацию КТ-изображений с контрастным усилением. Каждая сегментация оценивалась с использованием пяти показателей (т. Е. Перекрытия объемов и относительных ошибок объема, среднего / среднеквадратичного / максимального расстояния симметричной поверхности). Результаты были сопоставлены с системой баллов, и итоговая оценка была рассчитана на основе их среднего значения. Точность и повторяемость оценивали с помощью сравнений срезов и объемного анализа.Разнообразие и взаимодополняемость наблюдались с помощью тепловых карт. Алгоритмы голосования большинством (MV) и одновременной оценки истинности и уровня эффективности (STAPLE) были использованы для получения слияния индивидуальных результатов.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Четыре лучших метода были автоматическими моделями глубокого обучения с оценками 79,63, 79,46, 77,15 и 74,50. Оценка внутри пользователя составила 95,14. В целом автоматическая сегментация глубокого обучения превосходит интерактивные методы по всем показателям. Средний объем печени земной истины был 1409.93 ± 271,28 мл, в то время как он был рассчитан как 1342,21 ± 231,24 мл с использованием автоматических методов и 1201,26 ± 258,13 мл с использованием интерактивных методов, что показывает более высокую точность и меньшую вариативность при использовании автоматических методов. Качественный анализ результатов сегментации показал значительное разнообразие и взаимодополняемость, что позволило использовать ансамбли для получения превосходных результатов. Оценка слияния автоматических методов достигла 83,87 с MV и 86,20 с STAPLE, что лишь немного меньше, чем слияние всех методов (MV, 86.70) и (СКРЕПКА, 88,74).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Использование новых алгоритмов автоматической сегментации, основанных на глубоком обучении, существенно повышает точность и воспроизводимость сегментации и объемных измерений печени. Объединение автоматических методов, основанных на ансамблевых подходах, дает наилучшие результаты практически без дополнительных временных затрат из-за потенциального параллельного выполнения нескольких моделей.

Компьютерное определение объема печени у здоровых людей полезно для различных приложений, таких как исследование факторов, влияющих на размер печени, предоперационная объемная оценка донорской печени и печать трехмерных (3D) моделей (1–3).Сегментация является ключевым элементом этих анализов, поскольку она удаляет из изображений информацию, которая не принадлежит печени (4). Вплоть до недавних разработок в технологии машинного обучения полуавтоматические методы были приняты в качестве основных инструментов, обеспечивая высочайшие измерения производительности и значительно сокращая время, необходимое для задач сегментации, особенно в печени (5, 6).

Полуавтоматические методы используют преимущества различных механизмов взаимодействия, таких как вставка исходных точек для инициализации алгоритмов, ручное измерение максимальных диаметров печени и расстояний по среднеключичной линии или использование расширенных интерфейсов, обеспечивающих визуальную или какую-либо другую форму обратной связи для оптимального определения параметров (7–10).Однако это взаимодействие зависит от пользователя, и требуется дополнительный анализ, чтобы продемонстрировать существенные договоренности между наблюдателями и внутри них. К сожалению, такой анализ обычно выполняется с очень ограниченным числом операторов (т. Е. От одного до трех) и не может отражать обобщение относительно повторяемости и согласованности (11). Более того, для сложных случаев процедуры и время взаимодействия могут стать утомительными; поэтому несколько исследований направлены на автоматизацию задач взаимодействия с помощью дополнительных стратегий обработки изображений (12, 13).

С другой стороны, последние разработки в области новых технологий глубокого обучения позволяют создавать системы, которые, как было показано, способны достигать более высокой точности и повторяемости полностью автоматически (14). Вкратце, глубокое обучение — это ветвь машинного обучения, в которой используются многоуровневые нейронные сети, имеющие гораздо более сложную архитектуру и механизм извлечения внутренних функций. Другими словами, глубокое обучение изменило традиционное извлечение признаков с последующим конвейером классификации на более простую стратегию ввода-вывода за счет использования более глубоких слоев, что требует гораздо большего количества обучающих данных по сравнению с машинным обучением.Глубокое обучение и связанные с ним модели, особенно сверточные нейронные сети (CNN), привлекают все большее количество исследователей во всех областях обработки медицинских изображений (15, 16). Помимо успешных приложений по классификации, обнаружению и контролю качества; Сообщается, что наиболее адресуемой областью применения является сегментация (14, 17–19). Показано, что во многих случаях модели глубокого обучения, подготовленные для сегментации, ускоряют продвижение текущих исследований с точки зрения точности, чувствительности и времени обработки (20–22).

В 2007 г. задача SLIVER07 предоставила такое сравнительное исследование ряда алгоритмов сегментации печени при нескольких намеренно включенных трудностях, таких как вариации ориентации пациента или опухоли и поражения (19). Его результаты представляют собой снимок методов, которые были популярны для анализа медицинских изображений, и с тех пор проблемы, связанные с брюшной полостью, в основном нацелены на обнаружение заболеваний и опухолей, а не на сегментацию органов. Однако здоровая сегментация печени имеет множество проблем, а также имеет важные области применения.В последнее десятилетие автоматические стратегии, основанные на машинном обучении, особенно глубокое обучение через CNN, представили значительные новшества и улучшения в сегментации медицинских изображений. Чтобы отразить эти недавние улучшения в этой области, организована и выполнена новая задача по сегментации печени с помощью компьютерной томографии (КТ) с участием 14 команд.

В этой статье представлена ​​структура аннотаций, результирующий набор данных, настройка оценки, детали участвующих методов вместе с их результатами и анализ производительности.Точность и повторяемость новых алгоритмов автоматической сегментации, основанных на машинном обучении (т.

Методы

Анализ данных

Это исследование было одобрено Наблюдательным советом учреждения, и информированное согласие было получено от пациентов, участвовавших в исследовании. База данных КТ состоит из 20 наборов абдоминальных данных с контрастным усилением, полученных от разных пациентов с помощью двух разных компьютерных томографов: 16-срезового (Brilliance 16 Philips; Philips Medical Systems) или 64-срезового (Brilliance 64 Philips; Philips Medical Systems) мультидетекторного КТ сканер.Размер пикселя (т. Е. Атрибут расстояния x – y метаданных DICOM) серий различается от 0,7 до 0,8 мм, а их толщина среза составляет от 3 до 3,2 мм. Данные каждого пациента включают в себя в среднем 90 срезов (минимум 77, максимум 105 срезов), которые содержат изображения здоровой печени. Всего для обучения было предоставлено 597 срезов (30% данных) и 1325 срезов (70% данных) были использованы для тестов. Все изображения в одной серии КТ имеют одинаковый диапазон единиц Хаунсфилда (HU) соседних органов, в то время как одна и та же ткань в разных наборах данных имеет разные диапазоны HU из-за инъекции контрастного вещества.Атипичные формы печени (т.е. необычный размер, ориентация или атипичный контур печени) составили 15% базы данных.

Данные компьютерной томографии были вручную сегментированы группой специалистов по изображениям и радиологов для создания масок достоверности. Основные истины были дополнительно аннотированы другим экспертом-радиологом, и окончательные маски были созданы на основе консенсуса. Пакет обучения, включающий анонимные изображения DICOM и наземные маски, распространяется среди зарегистрированных участников, чтобы подготовить их алгоритмы перед вызовом.В испытательный стенд включаются только анонимные изображения DICOM, а наземные карты истинности никогда не передаются участникам. Вместо этого участники представили свои результаты (т. Е. Серию двоичных изображений), и им были предоставлены только результаты оценки (т. Е. Оценки) их алгоритмов.

Методы сегментации изображений

Из 14 участвующих команд было представлено 12 результатов сегментации: 6 из этих результатов использовали автоматические подходы, а 6 из них использовали интерактивные методы.В следующих подразделах описываются участвующие методы. Более того, краткое сравнение методов представлено в файле.

Таблица 1

Сравнение методов с точки зрения их преимуществ и недостатков

Метод сегментации Преимущества Недостатки
ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ Методы автоматической сегментации на основе CNN имеют аналогичные недостатки:
  • Трудно определить адекватную архитектуру для различных задач семантической сегментации

  • Требуется опыт, чтобы найти оптимальные параметры для сходимости

  • Им нужны огромные объемы данных для обучения

  • Им требуется слишком много вычислительных ресурсов. мощность (т.например, мощная видеокарта, больший объем памяти)

  • Слишком много параметров, необходимых для оптимизации

DEU_Nifty-Net
ITU_U-Net
METU_U-Net
X_U-Net
Y_U-Net

ПОЛУАВТОМАТИЧЕСКИЕ (ИНТЕРАКТИВНЫЕ) МЕТОДЫ 3D-RG
  • Требуется слишком много взаимодействий с пользователем

  • Трудно определить правильные пороговые значения

  • Сбой при низком градиенте границ


2D-AC

3D-FM

RSS

3D-WS

2D-SP

Полуавтоматические (интерактивные) методы сегментации изображений

В этой категории участвовали шесть хорошо зарекомендовавших себя полуавтоматических методов сегментации изображений.Параметры всех этих методов были скорректированы на основе обоснованного предположения инженеров в области биомедицины, электроники и / или компьютеров с опытом радиологической и цифровой обработки изображений. Два 2D-метода, а именно активные контуры на основе MATLAB (2D-AC) и суперпиксели (2D-SP), и четыре встроенных в программное обеспечение Slicer 3D-метода, а именно Watershed (3D-WS), Fast Marching (3D-FM), Region Growing. (3D-RG) и Robust Statistics Segmenter (RSS) (23). Все эти методы хорошо зарекомендовали себя, и их эффективность, а также недостатки известны.Таким образом, они создали отличную основу для сравнений с автоматическими методами.

Автоматические подходы

Все команды из автоматической категории участвовали с использованием стратегии, основанной на глубоком обучении, которая четко отражает текущую тенденцию в анализе радиологических изображений. Несмотря на выдающуюся производительность, обучение CNN с глубоким обучением с нуля затруднено из-за двух требований: 1) большой объем помеченных данных и 2) значительный опыт для обеспечения конвергенции. Для решения этих проблем 1) были организованы задачи для предоставления необходимых медицинских данных и 2) эксперты подготовили и выпустили шаблонные модели.В этих моделях используются разные подходы, разработанные различными архитектурами для хорошей локализации и одновременно расширенного использования контекста. Они нацелены на модульные структурные конструкции для совместного использования сетей и предварительно обученных моделей, с помощью которых можно сразу приступить к работе с установленными встроенными инструментами, адаптировать существующие сети к данным изображений и быстро создавать новые решения для других конкретных проблем анализа изображений. .

Все предложенные методы, которые подробно описаны ниже, основаны на известных моделях DeepMedic, U-Net и Nifty-Net (24–26).К сожалению, настройка параметров этих моделей или внесение даже незначительных изменений в архитектуру для получения более высокой производительности все еще далеко от тривиальности. С другой стороны, недавно проведенное обширное исследование показало, что выбор этих параметров может сильно повлиять на производительность (18).

DEU_DeepMedic

DeepMedic состоит из трехмерной CNN, соединенной с трехмерным полносвязным условным случайным полем. Универсальный характер нашей системы позволяет легко применять ее для решения различных задач сегментации поражений без существенной адаптации.DeepMedic изначально был разработан для сегментации мозга и его поражений. В контексте этой проблемы DeepMedic был адаптирован к проблеме сегментации печени. Однако он был запущен с заданными параметрами по умолчанию.

DEU_Nifty-Net

Nifty-Net — еще одна платформа CNN, разработанная для исследований в области анализа медицинских изображений и также использовавшаяся с заданными параметрами по умолчанию (26). Nifty-Net — это система с открытым исходным кодом, использующая фреймворк TensorFlow.

ITU_U-Net

Модель разработана как вариант архитектуры U-Net, которая построена на полностью сверточной сети, расширенной большим количеством функций при повышающей дискретизации, что позволяет сети лучше распространять контекстную информацию с более высоким разрешением слои.Архитектура ITU_U-Net начинается с двумерной свертки. После этой свертки результат подвергается понижающей дискретизации в пяти блоках понижающей дискретизации, имеющих негерметичный выпрямленный линейный блок (ReLU), свертку и пакетную нормализацию (BN), соответственно. Затем, при наименьшем размере, перед BN применяется транспонирование свертки. В слоях с повышающей дискретизацией карты характеристик снова обрабатываются с помощью ReLU, транспонирования свертки и BN. Более того, соответствующий вывод из слоев понижающей дискретизации объединяется с выводом.Здесь представлена ​​архитектура, где каждый блок представляет собой выход параметризованного уровня (свертка, BN, деконволюция), а числа представляют количество каналов. Как для операций свертки, так и для операций транспонирования свертки используются ядра 4 на 4 с двумя шагами. Модель обучается на 300 эпох с использованием оптимизатора SGD с импульсом 0,9 и скоростью обучения 0,0002. Наборы данных из задачи SLIVER добавляются к обучающей выборке. На основе анализа изображений, принадлежащих обучающему набору, интенсивности вне диапазона (-1500,1500) HU удаляются, информация об уровне и ширине мета-окна DICOM и выравнивание гистограммы используются для выделения диапазона интенсивности для печени в качестве этапов предварительной обработки. .Также исследуются выравнивание гистограммы и простая морфологическая постобработка. Последний был направлен на устранение небольших выбросов в результирующем изображении. Однако в окончательной версии метода они не использовались.

ITU_U-Net Архитектура и дизайн.

METU_U-Net

Эта модель также разработана как вариант U-Net для использования преимущества пропуска соединений, что обеспечивает лучшее обратное распространение ошибок и предотвращает потерю информации на более глубоких уровнях (). Кроме того, в предлагаемой модели вводится условная состязательная сеть (CAN).В отличие от ITU_U-Net, BN выполняется до свертки (27). Таким образом предотвращаются исчезающие градиенты и повышается избирательность. Кроме того, параметрическое ReLU используется для сохранения отрицательных значений с помощью обучаемого параметра утечки. Чтобы улучшить производительность по краям, CAN, которая генерирует изображения, похожие на набор обучающих данных, на основе предоставленных условий, используется во время обучения (а не как операция постобработки). Это вводит новую потерю функции в систему, которая упорядочивает параметры для более резких характеристик фронта.Хотя предлагаемая система представляет собой двумерную сеть, мы использовали трехмерную информацию, объединив соседние срезы целевого входного среза. Для предварительной обработки выполняется только нормализация каждого КТ-изображения, а для последующей обработки используется трехмерный анализ связанных компонентов.

Состязательная сеть METU: (a) , архитектура; (б) , генератор; (в) , дискриминаторная сеть.

X_U-Net и Y_U-Net

Остальные две группы также использовали U-Net с разными конфигурациями.Их системы имели одинаковую архитектуру U-Net, но их результаты были разными из-за различий между архитектурой и параметрами настройки.

Стратегия оценки результатов сегментации

Выбор правильной метрики оценки имеет решающее значение для информативного сравнения. В литературе предлагается множество метрик, сравнивающих сходство двух 3D-объектов. С другой стороны, ни один из них не является достаточным для проведения справедливой оценки индивидуально (28, 29).Чтобы решить эту проблему, было определено средневзвешенное значение пяти различных показателей производительности, которое рассматривается как окончательная оценка сегментации. Эти пять различных показателей производительности:

  1. Объемное перекрытие (VO)

  2. Относительная разность объемов (RVD)

  3. Среднее расстояние симметричной поверхности (ASSD)

  4. Среднеквадратичное расстояние симметричной поверхности (RMSD)

  5. Максимальное расстояние симметричной поверхности (MSSD)

Все выходные данные этих показателей были преобразованы в баллы с помощью пороговых значений, выбранных некоторыми экспертами.

Объемное перекрытие (VO)

Объемное перекрытие — это количество вокселей на пересечении сегментации и эталона, деленное на количество вокселов в объединении сегментированного объема и эталонного объема.

VO = Vseg∩VrefVseg∪Vref × 100

Здесь V seg V ref и V seg 00 seg 00 91 количество вокселей на пересечении и объединении сегментированного и эталонного (основного) объекта.Его значение равно 100 для идеальной сегментации и 0 как минимально возможное значение, когда нет никакого перекрытия между сегментацией и ссылкой. Порог определен как 50%. Если VO результата меньше 50%, оценка будет равна 0. Если она выше 50%, оценка останется рассчитанной. Преобразование оценок показано в.

Иллюстрация вычисления оценок на основе следующих показателей: (a) , объемное перекрытие и RVD; (б) , АССД; (c) , RMSD; (d) , MSSD; и (e) , симметричные поверхностные расстояния.Зеленая часть линии оценки представляет диапазон выше заданного порогового значения, в то время как красная часть представляет результаты с нулевой оценкой (т. Е. Ниже порогового значения).

Относительная разница объемов (RVD)

Относительная разница объемов (RVD) — это общая разница объемов между сегментацией и эталоном, деленная на общий объем эталонного объекта. Берется абсолютное значение, и результат умножается на 100.

Это значение равно 0 для идеальной сегментации и больше нуля в противном случае.Обратите внимание, что 0% также может быть получен для сегментации, которая не идентична эталону, но имеет такое же количество вокселей. Вот почему для справедливой оценки недостаточно только RVD, и предпочтение было отдано множеству различных метрик вычисления ошибок. При оценке результатов значения RVD выше 10 получают оценку 0. Значения RVD между 10 и 0 отображаются между 50 и 100, как показано на. Поскольку вычисление сопоставления от фактического значения к процентному значению имеет обратную пропорцию, более низкое RVD представляет более высокую производительность.

Среднее расстояние симметричной поверхности (ASSD)

Показатели расстояния симметричной поверхности обеспечивают альтернативный метод сравнения с другим подходом. Пусть расстояние вокселя от набора принадлежащих ему вокселей определяется как:

, где d (x, y) — вектор евклидова расстояния между вокселями, включающий реальное пространственное разрешение изображения. Для расчета симметричных расстояний по поверхности определяются граничные воксели сегментированных и опорных объектов.Для каждого воксела на границе первого объекта вычисляется ближайший граничный воксель во втором объекте. Все эти расстояния сохраняются для всех граничных вокселей как от эталона, так и от сегментации. Процесс проиллюстрирован на.

В данной работе расстояния выбирались на уровне пикселей. Среднее значение всех расстояний симметричной поверхности дает среднее расстояние симметричной поверхности:

ASSD = 1 | Vseg | + | Vref | × (∑x∈Vsegd (x, Vref) + ∑y∈Vrefd (y, Vseg))

Это значение равно 0 для идеальной сегментации.Верхнего предела нет. В нашей оценке значения ASSD больше 10 получают оценку 0. Значения между 10 и 0 отображаются между 50 и 100. Между ASSD и оценками () существует обратная пропорция.

Среднеквадратичное расстояние симметричной поверхности (RMSSSD)

Эта метрика похожа на ASSD, но вычисляет квадраты расстояний между двумя наборами граничных вокселей. После усреднения квадратов значений извлекается корень, который дает симметричное среднеквадратичное поверхностное расстояние.

RMSSSD = 1 | Vseg | + | Vref | × ∑x∈Vsegd2 (x, Vref) + ∑y∈Vrefd2 (y, Vesg)

Это значение равно 0 для идеальной сегментации.Верхнего предела нет. В нашей оценке значения RMSSSD больше 15 получают оценку 0. Значения между 15 и 0 отображаются между 50 и 100. Опять же, существует обратная пропорция между RMSSSD и оценками ().

Максимальное расстояние симметричной поверхности (MSSD)

Эта метрика аналогична двум предыдущим, но учитывается только максимальное из всех расстояний вокселей вместо среднего.

MSSD = maxx∈Vseg (miny∈Vref (d (x, y)))

Максимальное расстояние симметричной поверхности является одним из наиболее критических показателей погрешности, поскольку оно представляет собой максимально допустимую погрешность при хирургических операциях.Его значение равно 0 для идеальной сегментации. Верхнего предела нет. В нашей оценке значения MSSD больше 50 получают оценку 0. Значения между 50 и 0 отображаются между 50 и 100 ().

В разделе результатов участвующие методы сравниваются с использованием оценок, рассчитанных по вышеупомянутым метрикам. Баллы по всем наборам данных приведены в, а средние значения — в. Более того, объемы, рассчитанные с помощью алгоритмов, сравниваются с достоверными данными (). Затем взаимодополняемость и разнообразие автоматических и интерактивных методов количественно анализируются с помощью иллюстраций тепловых карт ().Основываясь на результатах, для объединения результатов автоматических методов используются два ансамблевых метода, а именно голосование большинством (MV) и одновременная оценка истинности и эффективности (STAPLE), и результаты сравниваются с характеристиками отдельных методов в.

Оценка: (a) , все методы сегментации; (б) , автоматические методы; (c) , интерактивные 3D-методы; (d) , интерактивные методы 2D и RSS в тестовом наборе данных. У каждого метода есть уникальный маркер.Автоматические методы представлены оранжевым цветом, а интерактивные — синим.

(a) , регрессионный анализ и (b) , график Блэнда Альтмана объемов печени для автоматических и интерактивных методов.

Пример цветной тепловой карты (a), , интерактивный, и (b), , автоматический алгоритм сегментации.

Таблица 2

Среднее и стандартное отклонение результатов всех методов в наборе тестовых данных (14 пациентов)

Team VO RVD ASSD RSMSSD MSSD Окончательная оценка % Марка % Марка мм Марка мм Марка мм Марка
87002 ITU_U-Net (24)9 ± 2,1 87,9 ± 2,1 4,3 ± 1,8 73,0 ± 4,4 1,7 ± 0,3 66,4 ± 5,4 2,8 ± 0,6 65,4 ± 3,8 26,6 ± 4,7 45,4 ± 14,4 79,6
METU_U-Net (26) 90,4 ± 1,3 90,4 ± 1,3 2,0 ± 1,1 90,0 ± 4,8 1,5 ± 0,3 67,5 ± 1,9 3,1 ± 1,0 64,6 ± 4,8 35,5 ± 10,6 31,2 ± 14,5 79,5
DEU_DeepMedic (23) 85.4 ± 8,3 85,4 ± 8,3 4,4 ± 3,0 72,9 ± 6,7 1,1 ± 2,5 88,7 ± 3,9 1,5 ± 6,1 85,8 ± 4,9 19,9 ± 16,8 53,0 ± 14,6 77,2
DEU_Nifty-Net (25) 78,5 ± 2,9 78,5 ± 2,9 18,7 ± 4,2 42,1 ± 8,2 0,4 ± 1,3 94,5 ± 3,6 1,1 ± 2,7 88,7 ± 4,0 10,3 ± 12,1 91,9 ± 17,3 74.5
2D-AC (27) 88,1 ± 1,3 88,1 ± 1,3 9,7 ± 1,3 31,3 ± 4,3 1,5 ± 0,8 67,2 ± 1,6 2,5 ± 0,3 66,6 ± 1,7 22,6 ± 3,8 50,3 ± 13,2 72,8
RSS (27) 82,5 ± 11,9 82,5 ± 11,9 6,0 ± 2,4 55,2 ± 7,3 1,9 ± 0,4 58,4 ± 3,3 3,8 ± 0,7 55,2 ± 2,3 27.6 ± 4,9 35,7 ± 12,4 68,2
3D-WS (27) 80,3 ± 11,6 80,3 ± 11,6 6,1 ± 1,5 59,9 ± 12,3 3,8 ± 0,7 49,6 ± 2,0 6,6 ± 1,1 46,5 ± 2,3 29,8 ± 5,1 31,9 ± 13,6 62,3
2D-SP 74,1 ± 2,8 74,1 ± 5,5 7,0 ± 2,7 56,4 ± 8,2 4,6 ± 0,7 48,4 ± 1,6 7.7 ± 1,3 46,9 ± 2,1 44,6 ± 6,4 24,0 ± 16,8 56,1
X_U-Net (24) 70,7 ± 2,6 70,7 ± 4,7 10,8 ± 2,7 26,6 ± 8,1 4,4 ± 0,7 52,7 ± 1,4 7,4 ± 2,1 45,5 ± 3,8 55,4 ± 18,0 18,9 ± 17,9 49,7
3D-RG (27) 64,8 ± 10,4 64,8 ± 11,3 14,4 ± 3,3 7,8 ± 8,5 4.3 ± 1,1 48,5 ± 4,6 6,8 ± 2,5 46,7 ± 5,4 87,6 ± 46,1 18,9 ± 39,4 45,3
Y_U-Net (24) 79,5 ± 4,9 79,5 ± 8,4 12,1 ± 4,2 36,1 ± 4,3 5,4 ± 1,6 39,6 ± 6,4 14,8 ± 3,7 13,3 ± 6,2 110,3 ± 16,1 0,0 ± 0,0 37,6
3D- FM (27) 46,8 ± 15,8 46,8 ± 13,3 19.6 ± 7,4 0,0 ± 0,0 5,3 ± 1,8 16,2 ± 7,9 7,0 ± 2,4 28,1 ± 4,5 31,4 ± 12,3 11,5 ± 17,6 23,7

Результаты

Результаты Результаты оценивались количественно по оценкам, описанным в предыдущем разделе, а качественно — с помощью наглядных иллюстраций. Средние значения оценок всех методов сегментации по всем тестовым данным (14 пациентов) проиллюстрированы в, а числовые детали этих результатов представлены в.Автоматические и интерактивные методы обозначены разными цветами для детального анализа их результатов. Кроме того, результаты автоматических методов, 3D и 2D интерактивных методов приведены в. Из верхних строк таблицы и ясно видно, что автоматические методы, использующие решения на основе глубокого обучения, обеспечивают лучшую сегментацию, чем интерактивные методы. Наблюдается важный недостаток этих методов, поскольку в некоторых наборах данных они могут полностью выйти из строя и дать очень низкие оценки. Первые четыре алгоритма на диаграмме — это автоматические методы, основанные на глубоком обучении, а первые два — это предложенные новые конструкции U-Net, за которыми следуют хорошо зарекомендовавшие себя интерактивные стратегии.Эти результаты указывают на повышение производительности автоматических методов благодаря последним достижениям в технологии глубокого обучения. показывает, что оценка интерактивных 3D-методов составляет от 0 до 75 баллов, что меньше, чем у автоматических методов, основанных на глубоком обучении. Из этого видно, что интерактивные методы RSS и 2D имеют лучшую производительность сегментации по сравнению с интерактивными методами 3D (максимум 85 баллов). Однако по производительности автоматических методов они все же опередили.Учитывая результаты предыдущих задач по сегментации печени, различия в производительности между двумя подходами всегда были в пользу интерактивных методов, но это было изменено моделями глубокого обучения.

В дополнение к этим оценкам, измеренные объемы печени также были проанализированы автоматическими и интерактивными методами в. Средний объем печени из наземных источников оказался 1409,93 ± 271,28 мл. Средний объем по автоматическим методам был рассчитан как 1342.21 ± 231,24 мл, тогда как для интерактивных методов он составлял 1201,26 ± 258,13 мл, показывающий более высокую точность и меньшие отклонения от имени автоматических методов. Эта информация и регрессионный анализ также подтверждают тот факт, что новые методы глубокого обучения более надежны и стабильны, чем интерактивные методы сегментации печени. График Бланда-Альтмана для автоматического и интерактивного методов показывает соответствие между используемыми методами.

Разнообразие и взаимодополняемость результатов сегментации были проанализированы для качественной оценки результатов.Для этого бинарные результаты алгоритмов сегментации были суммированы кумулятивно, а значения были сопоставлены с виртуальной цветовой схемой для получения тепловых карт. Эти карты генерируются отдельно для 6 интерактивных и 6 автоматических методов, чтобы увидеть их характерные различия. Тепловые карты визуализируются в соответствии с двумя разными цветовыми спектрами. Первый генерируется для проверки истинно положительной (TP) производительности алгоритмов сегментации. Пиксель TP, найденный всеми алгоритмами, получит значение 6 и будет представлен синим цветом.Пиксель TP, найденный только одним алгоритмом, получит значение 1 и будет представлен зеленым цветом. Все промежуточные значения TP соответствуют промежуточному количеству результатов и присвоены цвету внутри спектра (показан с правой стороны). Пиксель TP, который не может быть обнаружен никаким алгоритмом, отображается фиолетовым цветом для создания контраста и привлечения внимания. Второй цветовой спектр направлен на выделение ложных срабатываний (FP). Пиксель FP, неправильно найденный одним алгоритмом, получит значение 1 и будет представлен оранжевым цветом.Пиксель FP, который неправильно обнаружен всеми алгоритмами, получит значение 6 и будет представлен красным цветом. Как и в случае TP, промежуточные значения представлены соответствующими цветами в спектре.

Согласно данным, неоднородные характеристики паренхимы печени с контрастным усилением и трудности, связанные с ее сегментацией, приводят к тому, что результаты имеют разные характеристики. Например, алгоритм сегментации, чувствительный к изменениям интенсивности вокселей, вероятно, будет хорошо работать для границ органов, но в то же время пропустит вены внутри печени.Можно заметить, что есть существенные различия между тепловыми картами интерактивных и автоматических методов, которые можно перечислить следующим образом:

  1. Принимая во внимание уровни согласования по TP, интерактивные методы имеют тенденцию допускать региональные ошибки из-за пространственного увеличения. характеристики. Кажется, что у всех них почти нет проблем, когда граница печени очевидна из-за разницы в ослаблении смежных анатомических структур, таких как жировая ткань и желчный пузырь.Однако, когда печень прилегает к изоденсированным структурам, таким как стенка желудка, диафрагма и нижняя полая вена, усиленная изоденсией, различить очертания труднее. С другой стороны, автоматические методы показывают гораздо больше ошибок, распределенных по всей области печени, из-за их характеристик, основанных на классификации.

  2. Хотя почти нет участков печени, которые нельзя было бы обнаружить ни одним из шести используемых автоматических методов (процент ложноотрицательных (FN) вокселей ниже 0.3%), есть небольшие участки, которые не могут быть обнаружены интерактивными (пример приведен на). Этот результат особенно важен, потому что вероятность восстановления FN операциями постобработки после сегментации гораздо ниже, в то время как количество FP может быть значительно сокращено.

  3. Принимая во внимание уровни согласия по FP (красноватая цветная карта, которая была выбрана для изучения результатов методов, нарушающих основную истину), интерактивные методы, кажется, дают гораздо меньше по сравнению с сегментацией.Отчасти это связано с итеративной настройкой параметров оператора, которая предотвращает неожиданные результаты. С другой стороны, FP автоматических методов распределяются по большей площади. Как и ожидалось, соглашения о FP сокращаются по мере увеличения расстояния от области печени.

В новейших приложениях и задачах обработки медицинских изображений было замечено, что объединение результатов различных методов с помощью ансамблевых систем превосходит использование каждого компонентного метода в отдельности.Более того, одним из основных преимуществ автоматических методов является то, что их можно запускать параллельно, поскольку они не требуют какого-либо пользовательского ввода или взаимодействия. Таким образом, можно использовать все шесть автоматических методов одновременно и объединить их результаты, чтобы получить превосходную производительность почти без дополнительного времени. Чтобы проанализировать эту возможность, два хорошо известных метода слияния, MV и STAPLE, были адаптированы к результатам сегментации, и был изучен вклад использования ансамблей (30, 31).

MV — один из самых простых методов объединения сегментов. Он просто учитывает результаты сегментации всех алгоритмов попиксельно. Если пиксель сегментирован как «истина» по крайней мере n / 2 из n алгоритмов, значение этого пикселя определяется как «истина», где n — общее количество результатов сегментации. Поскольку известно, что MV чувствителен к количеству результатов сегментации, влияние n анализируется путем увеличения его значения (т. Е. Количества способствующих методов) один за другим с использованием трех стратегий выбора i ) random, ii ) от лучшего к худшему и iii ) от худшего к лучшему (30).

Например, учитывая случайный выбор, MV начинается с двух случайно выбранных результатов сегментации и применения MV ко всем наборам данных. На каждой итерации в систему MV добавляется другой случайно выбранный результат сегментации. Процесс завершается после использования всех методов. Во втором случае MV начинается с использования двух наиболее успешных результатов. На следующей итерации добавляется третий наиболее успешный результат, и эта процедура повторяется до тех пор, пока не будут использованы все результаты. Третий случай прямо противоположен второму.Представленные результаты показывают, что алгоритм MV имеет потенциал для повышения производительности слияния по отношению к результатам одиночной сегментации. Наиболее успешная сегментация составила 79,67 балла, в то время как MV — 86,70 при использовании всех методов. Если рассматривать только автоматические методы, MV получил 83,87, что всего на 2,83 меньше, чем при использовании всех методов ().

Выполнение (a) , голосование большинством (MV) всеми методами; (б) , МВ автоматическими методами; (c) , СШИВАТЬ всеми методами; (d) , STAPLE с автоматическими методами в отношении количества и качества результатов сегментации.

Второй метод слияния, а именно алгоритм STAPLE (31), зависит от подхода максимизации ожидания и существенно отличается от MV. Эффективность предварительной сегментации оценивается на основе сравнения с развивающейся оценкой эталонной стандартной сегментации на каждой итерации максимизации ожидания. Новые параметры производительности используются для обновления сегментации эталонного стандарта. STAPLE оценивает производительность шаблонов напрямую, оценивая достоверность.Однако нет прямой связи между сходством интенсивности шаблона и целевого изображения и производительностью шаблонов в алгоритмах слияния с локальным взвешиванием. Другими словами, STAPLE использует только результаты сегментации. Нет никаких исходных данных или исходных изображений DICOM. Подобно испытаниям MV, STAPLE также применяется тремя различными способами (т. Е. Случайным образом, от наилучшего к худшему и от худшего к наилучшему).

Согласно, STAPLE показывает разные кривые производительности в разных условиях.Максимальный балл достигается при объединении шести результатов сегментации, если результаты отсортированы от лучшего к худшему. Успех STAPLE показывает монотонно возрастающую кривую, когда результаты сегментации отсортированы от худшего к лучшему. В этом порядке STAPLE требуется не менее двух третей всех результатов сегментации. С другой стороны, результаты, полученные в случайном порядке, имеют производительность между этими двумя случаями, как и ожидалось.

Итоговая оценка STAPLE достигает максимума в любом сценарии и превосходит все индивидуальные методы сегментации, а также MV с оценкой 88.74. Если рассматривать только автоматические методы, STAPLE получил 86,02, что всего на 2,72 меньше, чем при использовании всех методов (). Можно легко сказать, что STAPLE повышает производительность окончательной сегментации, и это предпочтительный метод слияния. Он имеет уникальный подход к ансамблевым задачам. Однако для получения окончательной оценки требуется слишком много времени из-за требований многих итераций.

Обсуждение

В этом исследовании оценивалась эффективность современных моделей глубокого обучения при автоматической сегментации данных о печени.Таким образом, он дал подсказки относительно точности и надежности различных современных методов, которые можно использовать для направления будущих исследований. Также было ясно показано, что участвующие команды в категории автоматической сегментации превзошли хорошо зарекомендовавшие себя полуавтоматические подходы. Таким образом, автоматические методы достигли высокого уровня надежности лучших полуавтоматических методов и теперь представляют лучшую альтернативу, поскольку они намного быстрее, независимы от оператора и выполняются параллельно.

Кроме того, задача послужила отличным инструментом, предлагая экспертные аннотации, ретроспективный анализ и описания сложных случаев, а также плотную выборку редких состояний (например, атипичной формы печени). Более того, это позволило применять разные подходы к общему набору данных и оценивать результаты каждого метода с использованием одних и тех же показателей. Это не только позволило провести сравнительный анализ для определения состояния дел, но также помогло определить разнообразие и взаимодополняемость различных подходов.В разрезе результатов конкурса подробно анализируются четыре наиболее успешных автоматических подхода. Модели, занявшие третье и четвертое места, использовали фреймворки DeepMedic и NiftyNet соответственно с небольшими изменениями параметров для адаптации к проблеме сегментации печени и могут считаться получением базовых результатов для подходов к глубокому обучению. Два других были новаторскими моделями глубокого обучения, ITU-U и METU-U, обеспечивающими подлинные модификации другой структуры, а именно U-Net.Эти две модели представлены в данном исследовании впервые.

Одним из наиболее важных преимуществ автоматических подходов является то, что их можно использовать параллельно, а их результаты можно комбинировать для получения превосходных характеристик с помощью ансамблевых систем. Модель EMMA, выигравшая конкурс BRATS в 2018 году, является прекрасным примером таких систем термоядерного синтеза (32). Таким образом, в этом исследовании результаты участвующих алгоритмов также использовались в качестве входных данных для двух хорошо зарекомендовавших себя подходов слияния: 1) MV и 2) STAPLE.Результаты обоих алгоритмов превзошли все компонентные методы. Известно, что производительность MV зависит от количества и порядка успешных результатов. Таким образом, MV повышает производительность сегментации, если включены результаты многих методов. С другой стороны, также возможно получить превосходный результат с помощью MV, если есть только несколько выдающихся результатов. Эти результаты аналогичны результатам другого исследования MV, описанного в литературе (33). STAPLE показал самые высокие баллы, работая немного лучше, чем MV, но потребовалось значительное время, чтобы сойтись.Согласно нашему анализу, преимуществом МВ является его скорость и высокое сокращение ложноположительных вокселов за пределами печени. Наши наблюдения показывают, что результаты МВ имеют различные характеристики за пределами печени, и поэтому ложноположительные результаты легко исключить. С другой стороны, STAPLE может лучше оценить истинный результат благодаря своей внутренней стратегии, основанной на машинном обучении, которая обеспечивает более высокий уровень точности. Таким образом, можно с уверенностью сделать вывод, что ансамблевые системы позволяют дальнейшее совершенствование автоматических методов практически без потерь времени, если алгоритмы могут выполняться параллельно.

Это исследование имеет несколько ограничений. Во-первых, толщину среза можно рассматривать как ограничивающий фактор производительности сегментации. Имея зазоры толщиной 3 мм, участки печени, имеющие наклонные границы раздела относительно плоскости изображения с окружающими органами (особенно с сердцем и желудком), как правило, страдают от неправильной сегментации, поскольку они гораздо более чувствительны к эффектам частичного объема. . С другой стороны, границы, которые более перпендикулярны плоскости изображения (например, хвостатая доля), менее чувствительны и сегментированы с лучшими характеристиками.Эти наблюдения также согласуются с (29) и (33). Второе ограничение — это количество наборов данных и модальностей, включенных в исследование (например, 20 доноров, 8 для обучения, 12 для тестирования, полученные 2 модальностями). Большее количество доноров позволит улучшить обучение, особенно для моделей глубокого обучения, в которых используются дополнительные методы (такие как увеличение или зеркалирование данных) или другие аналогичные базы данных (29), чтобы компенсировать это ограничение. Увеличение количества модальностей (возможно, в рамках многоцентрового исследования) позволит расширить разнообразие наборов данных, что, как известно, положительно влияет на производительность методов, основанных на машинном обучении.В-третьих, стратегия оценки и выставления оценок также имеет некоторые ограничения. В этом исследовании объемные измерения предполагают единицу плотности для печени, а влияние кровеносных сосудов в сегментированной печени, эффекты частичного объема и толщину среза не учитываются. Анализ между наблюдателями был проведен для наблюдения максимально возможной оценки, а также вариабельности и повторяемости. Два ручных сегментации, выполненные одним и тем же экспертом на одном и том же наборе данных в разное время, дали объемы печени 1491 мл и 1496 мл.Объемное перекрытие составляет 97,21%, в то время как RVD составляет 0,347%, ASSD составляет 0,611 (0,263 мм), RMSD составляет 1,04 (0,449 мм), а MSSD составляет 13,038 (5,632 мм). Эти измерения дали общую оценку 95,14, что выше, чем у всех алгоритмов, но не близко к совершенству. Особенно чувствителен к характеристикам изображения MSSD, который на сегодняшний день имеет худшую оценку (т. Е. 86) среди пяти параметров измерения. Таким образом, эту изменчивость следует учитывать при оценке производительности алгоритмов.

В заключение, в этом валидационном исследовании, проведенном с живыми донорами для трансплантации печени, использование новых структур глубокого обучения для автоматической сегментации печени превзошло хорошо зарекомендовавшие себя полуавтоматические (интерактивные) методы по пяти различным показателям. Более того, модели глубокого обучения могут работать параллельно, при необходимости доступны вычислительные мощности. Методы глубокого обучения могут дополнительно повысить производительность сегментации с помощью методов ансамбля и могут сэкономить значительное количество времени при улучшении повторяемости.Многообещающие будущие исследования будут включать выполнение аналогичного сравнительного анализа сегментации печени по данным магнитно-резонансной томографии (34) и расширение сегментации компьютерной томографии на анализ сосудов (35).

Основные моменты

  • Было проведено сравнительное исследование для сегментации печени и определения объема у живых доноров трансплантата печени при компьютерной томографии (КТ).

  • Использование новых структур глубокого обучения для автоматической сегментации печени превзошло хорошо зарекомендовавшие себя полуавтоматические (интерактивные) методы.

  • Производительность сегментации можно дополнительно повысить с помощью ансамблевых методов, что позволяет сэкономить значительное количество времени при улучшении воспроизводимости.

Сноски

Раскрытие финансовой информации

Это исследование поддержано TUBITAK в рамках гранта номер 116E133.

Раскрытие конфликта интересов

Авторы заявили об отсутствии конфликта интересов.

Ссылки

1. Kromrey ML, Ittermann T, Plodeck V, et al.Референтные значения объема печени у европейцев и факторы, влияющие на размер печени. Eur J Radiol. 2018; 106: 32–37. DOI: 10.1016 / j.ejrad.2018.07.005. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 2. Lodewick TM, Arnoldussen CW, Lahaye MJ и др. Быстрый и точный объемный анализ печени перед гепатэктомией. Е.П.Б. (Оксфорд) 2016; 18: 764–772. DOI: 10.1016 / j.hpb.2016.06.009. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 3. Witowski JS, Pędziwiatr M, Major P, Budzyński A. Экономичная, персонализированная, напечатанная на 3D-принтере модель печени для предоперационного планирования перед лапароскопической гемигепатэктомией печени при метастазах колоректального рака.Int J Comput Assist Radiol Surg. 2017; 12: 2047–2054. DOI: 10.1007 / s11548-017-1527-3. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 4. Гарви Б., Тюркбей Б., Чыонг Х., Бернардо М., Периасвами С., Чойк ПЛ. Клиническое значение сегментации простаты и определения объема на МРТ при доброкачественной гиперплазии простаты. Diagn Interv Radiol. 2014; 20: 229. DOI: 10.5152 / dir.2014.13322. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 5. Молинари Ф., Пирронти Т., Сверзеллати Н. и др. Внутриоператорная и межоператорская вариабельность долевых объемов легких и баллов эмфиземы у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких и эмфиземой: сравнение ручных и полуавтоматических методов сегментации.Diagn Interv Radiol. 2013; 19: 279. DOI: 10.5152 / dir.2013.047. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 6. Hermoye L, Laamari-Azjal I, Cao Z и др. Сегментация печени у живых доноров трансплантата печени: сравнение полуавтоматического и ручного методов. Радиология. 2015; 234: 171–178. DOI: 10.1148 / radiol.2341031801. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 7. Фишер Ф., Селвер М.А., Хиллен В., Гузелис С. Интеграция методов сегментации из различных инструментов в программу визуализации с использованием объектно-ориентированного интерфейса подключаемого модуля.IEEE Trans Inf Technol Biomed. 2010; 14: 923–934. DOI: 10.1109 / TITB.2010.2044243. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 8. Ролофф А.М., Хейсс П., Шнайдер Т.П. и др. Точность простых подходов к оценке объема печени при радиологической визуализации. Abdom Radiol. 2016; 41: 1293–1299. DOI: 10.1007 / s00261-016-0672-4. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 9. Годжа С., Ядав С.К., Ядав А. и др. Точность предоперационной КТ печени при гепатэктомии у живого донора и ее клинические последствия. Hepatobiliar Surg Nutr.2018; 7: 167. DOI: 10.21037 / hbsn.2017.08.02. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 10. Selver MA. Изучение трехмерных текстур на основе кистей в спецификации передаточной функции для прямого объемного рендеринга органов брюшной полости. IEEE Trans Vis Comput Graph. 2015; 21: 174–187. DOI: 10.1109 / TVCG.2014.2359462. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 11. Юн Дж. Х., Ли Дж. М., Джун Дж. Х. и др. Возможность трехмерного виртуального хирургического планирования у живых доноров печени. Визуализация брюшной полости. 2015; 40: 510–520. DOI: 10.1007 / s00261-014-0231-9. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 12. Huynh HT, Karademir I., Oto A, Suzuki K. Компьютеризированный объемный анализ печени на МРТ с использованием трехмерной геодезической сегментации активного контура. AJR Am J Roentgenol. 2014; 202: 152–159. DOI: 10.2214 / AJR.13.10812. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 13. Selver MA. Сегментация органов брюшной полости с помощью компьютерной томографии с использованием многоуровневой иерархической стратегии нейронной сети. Вычислительные методы Программы Biomed. 2014; 113: 830–852. DOI: 10.1016 / j.cmpb.2013.12.008. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 14. Litjens G, Kooi T, Bejnordi BE и др. Обзор по глубокому обучению в области анализа медицинских изображений. Med Image Analysis. 2017; 42: 60–88. DOI: 10.1016 / j.media.2017.07.005. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15. Tajbakhsh N, Shin JY, Gurudu SR, et al. Сверточные нейронные сети для анализа медицинских изображений: полное обучение или тонкая настройка? IEEE Trans Med Imaging. 2016; 35: 1299–1312. DOI: 10.1109 / TMI.2016.2535302. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 16. Ху-Чанг С., Рот Х.Р., Гао М. и др.Глубокие сверточные нейронные сети для автоматизированного обнаружения: архитектуры CNN, характеристики наборов данных и трансферное обучение. IEEE Trans Med Imaging. 2016; 35: 1285. DOI: 10.1109 / TMI.2016.2528162. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 17. Пайан А., Монтана Дж. Предсказание болезни Альцгеймера: нейровизуализационное исследование с использованием трехмерных сверточных нейронных сетей. arXiv 2015. 1502.02506. [Google Scholar] 18. de Vos BD, Wolterink JM, de Jong PA, Viergever MA, Išgum I. Классификация 2D-изображений для трехмерной анатомической локализации: использование глубоких сверточных нейронных сетей.Proc SPIE Medical Imaging 2016; 97841Y. [CrossRef] [Google Scholar] 19. Tarroni G, Oktay O, Bai W. и др. Контроль качества МР-изображений сердца на основе обучения. IEEE Trans Med Imaging. 2018; 37: 11. [Google Scholar] 20. Xue Y, Xu T, Zhang H, et al. SegAN: состязательная сеть с многомасштабной потерей L_1 для сегментации медицинских изображений. Нейроинформатика. 2018: 1–10. DOI: 10.1007 / s12021-018-9377-х. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 21. Чен Л., Бентли П., Мори К. и др. DRINet для сегментации медицинских изображений.IEEE Trans Med Imaging. 2018; 37: 2453–2462. DOI: 10.1109 / TMI.2018.2835303. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 22. Октай О, Ферранте Э., Камницас К. и др. Нейронные сети с анатомическими ограничениями (ACNN): приложение для улучшения и сегментации изображений сердца. IEEE Trans Med Imaging. 2018; 37: 384–395. DOI: 10.1109 / TMI.2017.2743464. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Пипер С., Халле М., Кикинис Р. 3D-слайсер. ISBI ​​2004; Материалы Международного симпозиума IEEE 2004 г. по биомедицинской визуализации: от нано к макро; Арлингтон, Вирджиния, США.С. 632–635. [Google Scholar] 24. Камницас К., Ледиг С., Ньюкомб В.Ф. и др. Эффективная многомасштабная 3D CNN с полностью подключенным CRF для точной сегментации поражения головного мозга. Med Image Analysis. 2017; 36: 61–78. DOI: 10.1016 / j.media.2016.10.004. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 25. Роннебергер О., Фишер П., Брокс Т. U-Net: Сверточные сети для сегментации биомедицинских изображений. Международная конференция по медицинской обработке изображений и компьютерному вмешательству. MICCAI 2015; С. 234–241. [CrossRef] [Google Scholar] 26.Гибсон Э., Ли В., Судре С. и др. NiftyNet: платформа глубокого обучения для медицинской визуализации. Вычислительные методы Программы Biomed. 2018; 158: 113–122. DOI: 10.1016 / j.cmpb.2018.01.025. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 27. Иоффе С., Сегеди С. Пакетная нормализация: ускорение глубокого обучения сети за счет уменьшения внутреннего ковариантного сдвига. ICML; Материалы 32-й Международной конференции по машинному обучению; 2015. С. 448–456. [Google Scholar] 28. Heimann TB, van Ginneken, Styner MA.Сравнение и оценка методов сегментации печени на основе наборов данных КТ. IEEE Trans Med Imaging. 2009. 28: 1251–1265. DOI: 10.1109 / TMI.2009.2013851. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 29. Майер-Хайн Л., Эйзенманн М., Рейнке А. и др. Почему рейтинги соревнований по биомедицинскому анализу изображений следует интерпретировать с осторожностью? Nat Commun. 2018; 9: 5217. DOI: 10.1038 / s41467-018-07619-7. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 30. Artaechevarria X, Muñoz-Barrutia A, Solórzano CO. Комбинированные стратегии в сегментации мультиатласных изображений: применение к данным МРТ мозга.IEEE Trans Med Imaging. 2009; 28: 1266–1277. DOI: 10.1109 / TMI.2009.2014372. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 31. Варфилд СК, Цзоу К.Х., Уэллс ВМ. Одновременная оценка истинности и эффективности (STAPLE): алгоритм проверки правильности сегментации изображения. IEEE Trans Med Imaging. 2004; 23: 903–921. DOI: 10.1109 / TMI.2004.828354. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 32. Камницас К., Бай В., Ферранте Э. и др. Ансамбли из нескольких моделей и архитектур для надежной сегментации опухолей головного мозга.arXiv 2017. 1711.01468. [Google Scholar] 33. Сабунку М.Р., Томас Б.Т., Йео К. и др. Генеративная модель сегментации изображений на основе слияния этикеток. IEEE Trans Med Imaging. 2010; 29: 1714–1729. DOI: 10.1109 / TMI.2010.2050897. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 34. Селви Э., Селвер М.А., Кавур А.Е. и др. Сегментация органов брюшной полости по МРТ-изображениям с использованием многоуровневой иерархической классификации. J Fac Archit Eng Gaz. 2015; 30: 533–546. [Google Scholar] 35. Сельвер М.А., Кавур А.Е. Реализация и использование трехмерных полей попарных геодезических расстояний для засева сосудов брюшной аорты.Int J Comput Assist Radiol Surg. 2016; 11: 803–816. DOI: 10.1007 / s11548-015-1321-z. [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] Полуавтоматическая линия для нанесения покрытий на стойки

— Промышленное оборудование ShuoBao

A: Характеристики

  1. Он принимает импортный ПЛК, сенсорный экран и выпрямитель (импорт из Тайваня, Японии) можно регулировать. Также он имеет функцию памяти при отключении питания. Кроме того, это детектив-виновник. Это может быть полностью автоматический или полуавтоматический или аварийный ручной режим.
  2. Гальваническое оборудование с цифровым дисплеем и мониторингом в реальном времени, гибкое и простое ручное управление, низкий уровень шума, стабильная работа и долговечность, безопасность и эффективность.
  3. При замене продукта нет необходимости очищать материал в конце, можно сделать что-нибудь, чтобы изменить время предварительной обработки и гальваники, производственная линия по-прежнему работает должным образом, без остановок, без повторного ввода в эксплуатацию.
  4. Мы обеспечиваем чистую рабочую среду и невосприимчивость к загрязнению окружающего воздуха.
  5. Подходит для автомобильных запчастей, света и мебели, металлоконструкций и электронных компонентов.
  6. Гальваническое оборудование, специально разработанное в соответствии с требованиями пользователя, производство.

B: Основное периферийное оборудование

1. Система управления

  • Основной материал шкафа управления — китайский стандарт Q235 после процесса гибки и прессования.
  • Система автоматического программирования ПЛК
  • импортирована из хорошо репутационной японской / германской компании с высокой стабильностью и защитой от помех.

2. Выпрямитель

  • Чтобы обеспечить стабильный и надлежащий ток и напряжение для линии гальваники, режим тока и режим напряжения можно установить вручную.
  • Расположение кабелей для вторичной распределительной коробки соответствует стандарту CNS.
  • Основная распределительная коробка входит в сферу охвата клиентов. (подключен к предохранителю выпрямителя)

3. Система фильтрации

  • Его цель — фильтровать химикаты для удаления примесей, чтобы покрытие было гладким.Химикат также будет смешан, чтобы обеспечить равномерное распределение температуры и плотности, что приведет к однородному покрытию.

4. Система отопления и охлаждения

  • Принимая во внимание коэффициент использования оборудования и эффективность, все материалы нагревательных устройств и тепловых датчиков адаптированы к соответствующему резервуару, чтобы избежать коррозии и повреждений.

C: Рабочий процесс

Щелочное обезжиривание → Химическое обезжиривание распылением → Обезжиривание анода → Промывка → Градирование → Промывка → Электролитическое травление → Промывка → Электролитическая активация → Нейтрализация → Анодная защита → Промывка → Обмен → Полублестящее никелирование → Рециркуляция → Блестящее никелирование → Рециркуляция → Промывка → Защита → Промывка → Хромирование → Утилизация → Промывка → Восстановление после хромирования → Восстановительное полоскание → Ddyer

Мы будем признательны, если вы предоставите приведенную ниже информацию, чтобы мы могли составить точное предложение для вашей справки.

  1. Емкость: хх / сутки, хх / мес
  2. Вес и размер для каждого продукта: (было бы лучше, если бы вы могли предоставить нам фотографии)
  3. Время цикла продукции:
  4. Размер мастерской:
  5. Толщина гальванического слоя / время выполнения:
  6. Время нагревателя (2H 2,5H 3H 4H):
  7. Модель оборудования: (Автоматический, полуавтоматический или ручной):

D: Как повысить свои конкурентные преимущества

Эффективно снижает затраты на покрытие.

  1. Затраты на оплату труда. Решение: использовать высокоавтоматическое гальваническое оборудование и использовать новую мысль о «оборудовании, инструктирующем работу рабочего», чтобы заменить старую мысль «рабочие, управляющие оборудованием», потому что людей очень трудно контролировать. «Механическая ручная интеллектуальная система управления PLC», разработанная SHUOBAO, может значительно снизить затраты на рабочую силу.
  2. Гальванический раствор. Гальванический раствор в основном обслуживают 1-2 рабочих на домашних гальванических заводах (легко вызвать ненужное добавление гальванического раствора без контроля, согласно научным данным.). Решение: используйте индивидуализированную «измеримую систему добавления химикатов», чтобы эффективно контролировать потери раствора для нанесения покрытия, снизить затраты на покрытие, чтобы вы могли предложить клиентам более низкую цену на покрытие.
  3. Неудовлетворительная оценка товаров. Помимо плохих факторов, относящихся к материалам покрытия и ручной операции нанесения покрытия, стабильность качества оборудования для нанесения покрытия также значительно влияет на хорошие показатели. Во времена низкой прибыльности, для сохранения прибыли, хороший показатель должен быть высоким (хороший показатель метизов должен быть более 95%, а пластиковых изделий должен быть более 90%).Устойчивость оборудования относится к рациональности и стабильности электрической системы; продвижение и стабильность управления PLC; продвижение и валидность выхлопной системы; практичность и прочность тандовой конструкции; стабильность и долговечность периферийной конфигурации (например, выпрямитель, фильтр, насос, машина охлаждающей воды, духовка, отопительное оборудование и т. д.). SHUOBAO изо всех сил старается стать отличным игроком в этой отрасли с точки зрения дизайна, производства и т. Д.

E: Чем мы можем вам помочь

1.Полностью коммерческое решение! В том числе

  • Введение в компанию. Наша история и наша философия.
  • Полный процесс проектирования на основе ваших производственных мощностей, ситуации с товаром и т. Д.
  • Макет чертежа
  • , чтобы вы имели полное представление о том, как установить оборудование.
  • Конструкция, позволяющая узнать все детали каждой части линии гальваники. особенно бренд электрических деталей, который мы выбрали.

2. Техническая поддержка!

  • Техническая поддержка перед продажей.любые вопросы вы можете задать нам.
  • Наш инженер предоставит вам полную инструкцию по установке. даже если они вам нужны, чтобы помочь вам на вашем заводе.

3. Обучение. Наша фабрика создана в промышленной зоне гальваники. Мы можем показать вам множество клиентов вокруг нас. У кого вы можете проверить, как там работает наше оборудование.

Принцип работы автоматической машины для наполнения капсул

— четверг, 6 июня 2019 г.

Автоматическая машина для наполнения капсул — это полностью автоматическая машина для наполнения капсул, с помощью которой отделение, наполнение и запирание капсул могут выполняться автоматически.Машина, которая может значительно повысить эффективность производства и снизить затраты на рабочую силу.

Автоматическая машина для наполнения капсул

делится на тип с прерывистым движением и тип с непрерывным движением, а тип прерывистого движения составляет большую часть рынка, поэтому в следующем обсуждении этот тип машины будет рассматриваться в качестве примера. Ядром автоматической машины для наполнения капсул с прерывистым движением являются круглые заправочные станции в центре:

  • Капсулы ректификационные
  • Отделение крышек капсул от корпусов
  • Заполнение лекарством
  • Отказ от использованных капсул
  • Блокировка капсулы
  • Выброс заполненной капсулы
  • Очистка

Капсулы ректификационные

Большинство свежих заводских пустых капсул представляют собой соединенные капсулы, крышки и корпус которых соединены вместе.Капсулы необходимо ректифицировать для процесса наполнения. Капсулы беспорядочно выливаются в пластину для доставки капсул с множеством круглых каналов внутри. Эти каналы подходят для прохождения капсулы, а нижняя часть каждого канала снабжена пружинными элементами. Во время работы пластина доставки капсулы совершает возвратно-поступательное движение вверх и вниз, заставляя капсулы входить в отверстия и застревать пружиной. Затем пластина доставки капсулы перемещается вниз, чтобы пружина высвобождает капсулы, а затем капсулы опускаются.Капсулы нуждаются в дальнейшем исправлении, так как при падении они могут опускаться концом корпуса вниз или концом крышки вниз.

Капсула падает перед горизонтальной вилкой. Благодаря особой конструкции, горизонтальная вилка всегда воздействует на среднюю часть корпуса капсул, диаметр которой меньше. Из-за разного центра тяжести капсула будет перемещаться по мере того, как корпус капсулы впереди, независимо от того, находится ли капсула концом корпуса капсулы вниз или концом крышки вниз. Затем направление капсулы снова будет отрегулировано вертикальной вилкой.Так что все капсулы входят в сегмент корпусом капсулы вниз. На этом ректификация капсулы завершена.

Как правило, автоматические машины для наполнения капсул имеют разные модели в зависимости от отверстий на лотке для капсул. В качестве примера возьмем нашу автоматическую машину для наполнения капсул серии NJP: 6 отверстий для 9 отверстий для 1200C, 18 отверстий для 2000C и 24 отверстия для 3500C. Он показывает, сколько капсул машина может заполнить за раз, и влияет на максимальную скорость наполнения. Большинство автоматических машин для наполнения капсул могут заполнять капсулы разных размеров, меняя форму.

Отделение крышек капсул от корпусов

Лоток для капсул переносится на станцию ​​отделения капсул, и вакуумный разделитель поднимается, чтобы его верхняя поверхность без зазора приближалась к нижней поверхности нижнего сегмента. Капсула будет отделена вакуумом из-за разницы в диаметре крышек и корпусов капсул. Крышки капсул будут прилипать к верхней части лотка для капсул, а корпуса капсул будут опускаться вниз.

После разделения верхняя и нижняя части лотка для капсул отделяются и передаются на соответствующие станции.

F лекарства

Корпус капсулы будет доставлен на заправочную станцию ​​для наполнения лекарством. Существует множество способов наполнения лекарством, в основном это набивное наполнение, периодическое наполнение дозатора, наполнение дозирующего цилиндра и вакуумное наполнение.

Набивка

Набивка для уплотнения порошка с помощью утрамбовки. Дозирующий диск повернется на один раз после приручения, чтобы передать порошок следующему трамбовочному штампу, и порошок, нанесенный на дозирующий диск, автоматически заполнит отверстия дозирующего диска.И после утрамбовки порошок будет засыпан в корпус капсулы.

При использовании этого метода дозировка является относительно точной, а погрешность составляет всего 2%. И он может точно регулировать дозу пороховой пробки, регулируя высоту подъема трамбующего пуансона. Но этот метод применим к порошку хорошей текучести

.

Периодическое наполнение дозатора

Метод прерывистого наполнения дозатора: вставьте пустую дозировочную трубку прямо в дозирующий бункер и используйте дозатор внутри дозирующей трубки для прессования порошка.Затем дозирующая трубка поворачивается на 180º. и вдавите порошковую пробку в корпус капсулы, чтобы заполнить капсулу.

Этот метод позволяет регулировать дозу порошковой пробки, регулируя высоту порошка в дозирующем бункере и ход дозирующего штампа внутри дозатора. И порошок должен иметь хорошую текучесть. Кроме того, этот метод требует много времени, и для заполнения капсул лучше использовать непрерывную структуру.

Наполнение дозировочного баллона

Наполнение дозирующего цилиндра. Контроль дозировки порошка осуществляется в основном двумя дозирующими поршнями под бункером.Поршень дозирования, который может перемещаться вверх и вниз, переместится в положение над выпускным отверстием для предотвращения падения порошка, а затем дозирующий поршень, перемещающийся влево и вправо, закроет выпускное отверстие после заполнения дозирующей трубки. После этого дозировка, перемещаясь вверх и вниз, будет двигаться вниз, позволяя порошку упасть.

Количество наполнения можно контролировать, регулируя высоту дозирующего поршня, и он подходит для наполнения частиц. С помощью этого метода можно заполнить капсулу различными материалами, установив больше бункеров.

Вакуумный розлив

Вакуумное наполнение: применяется вакуум, чтобы втягивать лекарство в дозировочную трубку, а затем сжатым воздухом вдувать лекарство в корпус капсулы.

Он применим ко всем видам лекарств, без механических движущихся частей, и его повреждение лекарства минимально по сравнению с другим методом заполнения.

Отбраковка отработанных капсул

Несколько пустых капсул по каким-то причинам не разделены.Там будут булавки, соответствующие капсулам. Если колпачок капсулы не отделен от корпуса капсулы, штифт вытянет капсулу из формы, и капсула разлетится в мешки для сбора капсул. Отделенные крышки и корпуса капсул будут перенесены на следующую станцию.

C Блокировка апсулы

Верхний и нижний лотки для капсул одновременно поворачиваются к блокировочной станции, и в этот момент осевые линии верхнего и нижнего лотков для капсул перекрываются.Перегородка над лотком для капсул и штифт под лотком начинают двигаться, чтобы капсула была заблокирована.

C выброс апсулы

Устройство для выброса капсулы аналогично устройству для отбрасывания капсулы. Штифт выталкивает заблокированную капсулу из лотка для капсул, а затем сжатый воздух выдувает выброшенные капсулы в выходное отверстие.

C наклон

Лоток для капсул вернется к первой станции ректификации капсул после завершения всего процесса заполнения.Но в лотке для капсул может остаться порошок или использованная капсула, которую необходимо очистить. Подайте сжатый воздух, чтобы выдувать порошок и использованную капсулу в систему сбора пыли со дна.

Выше представлен весь процесс автоматического наполнения капсул. Хотя это кажется громоздким, каждый шаг занимает короткое время, и разумная круговая структура позволяет выполнять эти шаги одновременно. Таким образом, с максимальной скоростью, автоматическая машина для наполнения капсул может заполнять 12-450 тысяч капсул в час, и это лучший выбор для производства капсул большого объема.Для мелкосерийного производства или для других потребностей в наполнении вы можете перейти к Руководству по выбору наполнителя для капсул, которое поможет вам выбрать лучшую машину для наполнения капсул.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *