Оператор или в си: Логические операторы в C | Microsoft Docs

C++ — Операторы

Оператор — это символ, который сообщает компилятору выполнить определенные математические или логические манипуляции. C ++ богат встроенными операторами и предоставляет следующие типы операторов:

• Арифметические операторы
• Реляционные операторы
• Логические операторы
• Побитовые операторы
• Операторы присваивания
• Другие операторы

Арифметические операторы

Существуют следующие арифметические операторы, поддерживаемые языком C ++:

Реляционные операторы

Существуют следующие реляционные операторы, поддерживаемые языком C ++:

Логические операторы

Существуют следующие логические операторы, поддерживаемые языком C ++:

Побитовые операторы

Побитовый оператор работает с битами и выполняет побитовую операцию. q

0

0

1

1

Побитовые операторы, поддерживаемые языком C ++, перечислены в следующей таблице:

Операторы присваивания

Существуют следующие операторы присваивания, поддерживаемые языком C ++:

Другие операторы

В следующей таблице перечислены некоторые другие операторы, поддерживаемые C ++:

Приоритеты операторов в C ++

Приоритет оператора определяет группировку терминов в выражении. Это влияет на оценку выражения. Некоторые операторы имеют более высокий приоритет, чем другие; например, оператор умножения имеет более высокий приоритет, чем оператор сложения —

Например, x = 7 + 3 * 2; здесь x назначается 13, а не 20, потому что оператор * имеет более высокий приоритет, чем +, поэтому он сначала умножается на 3 * 2, а затем добавляется в 7.

Здесь операторы с наивысшим приоритетом появляются в верхней части таблицы, а нижние — внизу. Внутри выражения сначала будут оцениваться операторы с более высоким приоритетом.

>> (Bitwise Right Shift) operator—ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Spatial Analyst.

Доступно с лицензией Image Analyst.

Обсуждение

При использовании оператора с растровым входом результат будет растром. Но если все входные значения — числа, результат будет числом.

Если в выражении используется несколько операторов, они не обязательно выполняются слева направо. Оператор с высшим значением приоритета будет выполнен первым. Более подробно см. в таблице приоритета операторов в разделе Работа с операторами в Алгебре карт. Порядок выполнения можно изменить с помощью скобок.

Побитовые операторы работают с 32-разрядными целыми числами.

При вводе значений с плавающей запятой они конвертируются в целочисленные значения посредством сокращения знаков перед выполнением битовой операции. Выходные значения всегда целочисленные.

Для выполнения битовой операции требуется ввести два исходных значения (растры или числа).

При выполнении операции побитового сдвига вправо имеет значение порядок ввода.

Бинарные значения хранятся в виде поразрядного дополнения до двух.

Самая левая битовая позиция зарезервирована для знака значения (положительное или отрицательное). Если целое число положительное, бит имеет значение 0, а если отрицательное – бит имеет значение 1.

Побитовая операция сдвига вправо не выполняет свертывания бит. Крайний правый бит отбрасывается.

Также операцию побитового сдвига влево можно выполнить как a >>= b, что является альтернативным способом написания a = a >> b.

Если оба входных растра одноканальные либо входные данные — одноканальный растр и константа, выходной растр будет одноканальным.

Если оба набора входных данных являются многоканальными растрами, то оператор выполнит операцию для каждого канала из одного набора входных данных, а результатом будет многоканальный растр. Количество каналов в каждом входном многоканальном растре должно быть одинаковым.

Если один из входных растров многоканальный, а другие входные данные — константа, оператор выполнит операцию с постоянным значением для каждого канала многоканального растра, а результатом будет многоканальный растр.

Если оба набора входных данных являются многоканальными растрами с одинаковым количеством переменных, то оператор выполнит операцию для всех срезов с одинаковым значением измерения, а результат будет многоканальным растром. Переменные во входных данных должны иметь одинаковую размерность или общую размерность, но никаких нетипичных измерений.

Если в обоих входных наборах данных есть одна переменная, но разные названия, задайте переменную геообработки matchMultidimensionalVariable как False, чтобы выполнить операцию.

Если один из входных данных является многомерным растром, а другой входной параметр является константой, оператор выполнит операцию для всех срезов для всех переменных с постоянным значением, и на выходе будет многомерный растр.

Поддержка операторов сотовой связи и их услуг на iPhone в США и Канаде

Выберите страну или регион, чтобы ознакомиться со списком доступных операторов сотовой связи.

Канада

Bell⁵

• 5G⁷
• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE
• Вызовы по Wi-Fi

Cityfone⁵

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема

Eastlink⁵

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi³

Fido⁵

• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Fizz

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Freedom Mobile⁵

• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Koodo⁵

• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Lucky Mobile

• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE

MTS⁵

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик

PC Mobile⁵

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Rogers⁵

• 5G⁷
• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

SaskTel⁵

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик

Shaw

• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема
• Визуальный автоответчик
• VoLTE
• Вызовы по Wi-Fi

Tbaytel⁵

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴

Telus⁵

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Videotron⁵

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Virgin Mobile⁵

• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

США

Alaska GCI

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Altice Mobile

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети 
• LTE
• Режим модема 
• Снятие блокировки
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Appalachian Wireless⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

AT&T⁶

• 5G⁷
• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

Bluegrass Cellular⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴

Boost Mobile

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик

Bravado Wireless

• FaceTime
• LTE
• Режим модема
• Визуальный автоответчик

C Spire⁶

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• Вызовы по Wi-Fi

Carolina West Wireless⁶

• FaceTime по сотовой сети
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик

Cellcom Wisconsin⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Chariton⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Chat Mobility⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Copper Valley Telecom

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Consumer Cellular⁶

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Credo Mobile

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴

Cricket

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Family Mobile

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• Вызовы по Wi-Fi

h30 Wireless

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Визуальный автоответчик
• VoLTE
• Вызовы по Wi-Fi

Illinois Valley Cellular⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Inland Cellular⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Снятие блокировки²
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Metro by T-Mobile

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

Mint Mobile

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

Nemont⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴

Nex-Tech Wireless⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Northwest Missouri Cellular⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик

Panhandle Wireless⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Снятие блокировки²
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Pioneer Wireless⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

PureTalk

• 5G
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Визуальный автоответчик
• VoLTE
• Вызовы по Wi-Fi

Red Pocket

• 5G
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi    

Simple Mobile⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

Silver Star Wireless⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Spectrum

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Sprint, теперь часть компании T-Mobile⁶

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

Strata⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

T-Mobile USA⁶

• 5G⁷
• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

Thumb Cellular⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Ting

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

TracFone / Straight Talk⁶

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

Triangle Mobile⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹

Truphone

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Ultra Mobile

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

Union Wireless⁶

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик

United Wireless

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик

US Cellular⁶

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi³

Verizon Wireless⁶

• 5G⁷
• Карта eSIM
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi
• Вызовы по Wi-Fi на поддерживаемых устройствах, подключенных к iCloud

Viaero

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴

Virgin Mobile USA

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик

Visible

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴

West Central Wireless

• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Визуальный автоответчик

Xfinity Mobile

• 5G⁷
• FaceTime по сотовой сети
• LTE
• Режим модема¹
• Снятие блокировки²
• Визуальный автоответчик
• VoLTE⁴
• Вызовы по Wi-Fi

1. Может взиматься дополнительная плата или могут применяться дополнительные условия. Обратитесь к оператору для получения подробной информации.
2. Если ваша учетная запись отвечает требованиям, оператор может разблокировать определенные модели iPhone, чтобы они могли работать в разных странах. Такие модели по-прежнему можно использовать только с данным оператором в пределах США, они не будут работать в сетях других операторов. Для получения дополнительной информации обратитесь к оператору.
3. Доступно на устройствах iPhone 6s и 6s Plus или более поздней модели.
4. Функция VoLTE доступна только на устройствах iPhone 6 и более поздних моделей. У оператора Sprint Wireless функция VoLTE доступна только на устройствах iPhone 8, iPhone 8 Plus и более поздних моделей.
5. Оператор поддерживает получение оповещений о чрезвычайных ситуациях от правительства Канады в беспроводной системе публичного оповещения (WPAS).
6. Оператор поддерживает получение оповещений о чрезвычайных ситуациях от правительства США в системе оповещений через сотовую сеть (CMAS).
7. Доступно на моделях iPhone 12. Требуется тарифный план передачи данных. Скорость зависит от условий эксплуатации и оператора связи. Для получения дополнительных сведений о поддержке 5G обратитесь к своему оператору связи.

Информация о продуктах, произведенных не компанией Apple, или о независимых веб-сайтах, неподконтрольных и не тестируемых компанией Apple, не носит рекомендательного или одобрительного характера. Компания Apple не несет никакой ответственности за выбор, функциональность и использование веб-сайтов или продукции сторонних производителей. Компания Apple также не несет ответственности за точность или достоверность данных, размещенных на веб-сайтах сторонних производителей. Обратитесь к поставщику за дополнительной информацией.

Дата публикации: 18 июня 2021 г.

WSJ: американский оператор T-Mobile заявил о краже данных 40 млн клиентов — Экономика и бизнес

МОСКВА, 18 августа. /ТАСС/. Американский оператор связи T-Mobile заявил, что хакеры похитили данные более чем 40 млн действующих и потенциальных пользователей. Об этом сообщает в среду газета The Wall Street Journal со ссылкой на заявление компании.

В T-Mobile сообщили, что украденные данные включали имя и фамилию клиентов, даты рождения, номера социального страхования и информацию о водительских правах. «Важно отметить, что номера телефонов, номера счетов, пин-коды, пароли или финансовая информация не были скомпрометированы ни в одном из этих файлов клиентов или потенциальных клиентов», — утверждается в заявлении компании.

Среди жертв киберпреступников были люди, подавшие заявку на получение кредита через T-Mobile, независимо от того, заключали они в итоге договор с оператором связи или нет, и около 7,8 млн нынешних абонентов. Ранее в среду компания заявила, что сбросила пин-коды всех затронутых счетов и рекомендовала другим пользователям сделать то же самое.

T-Mobile признала факт взлома ранее на этой неделе в ответ на сообщения о продаже информации о своих клиентах на хакерском форуме.

Киберугроза для США

Тема угроз в киберпространстве приобрела в последние месяцы в США особую актуальность. В начале мая злоумышленники из группировки DarkSide взломали системы американской трубопроводной компании Colonial Pipeline. По утверждению спецслужб США, DarkSide может базироваться на территории РФ или Восточной Европы. 31 мая последовала атака на сети американского подразделения мясоперерабатывающей фирмы JBS. По сообщению пресс-службы Белого дома, компания считает, что за нападением стоит преступная организация REvil, находящаяся, вероятно, в России. Ей же СМИ приписывают и атаку, совершенную на сети фирмы — производителя программного обеспечения Kaseya.

Президент РФ Владимир Путин 4 июня назвал смешными и нелепыми обвинения в адрес Москвы в кибератаках на американские компании. Его пресс-секретарь Дмитрий Песков заверил, что Москва оперативно рассмотрит обращения Вашингтона в связи с хакерской атакой на предприятие JBS, если такие поступят. Он подчеркнул, что Россия не обладает данными об организаторах кибернападений на эту компанию. Песков также отметил, что американская сторона не направляла Кремлю каких-либо запросов и в связи с атакой на Kaseya.

Несмотря на негативную реакцию в связи с увольнениями, новый оператор SI придерживается стратегии

Как и в случае с большей частью медиаиндустрии, для Sports Illustrated это были бурные два года.

В 2017 году Мередит приобрела журнал в рамках более крупной сделки на 1,8 миллиарда долларов для ряда брендов, принадлежащих Time Inc. Затем, в мае, Authentic Brands Group, компания по маркетингу и развитию бренда при поддержке PE, которая недавно получила 875 долларов. миллионов у BlackRock, купила SI за 110 миллионов долларов.

В следующем месяце ABG передала лицензионные права SI на публикацию в течение 10 лет издательству цифровых медиа из Сиэтла Maven за 45 миллионов долларов в счет будущих гонораров.

Затем в четверг пришла новость о том, что The Maven провела массовые увольнения в рамках плана реструктуризации, который также включает в себя наем 200 подрядчиков для обеспечения гиперлокального освещения спортивных событий в США. План был немедленно раскритикован в социальных сетях с обвинениями в том, что SI превращается в контентную ферму, которая ценит клики, а не подробное повествование, которое помогло компании занять известность.

Точное количество увольнений не сразу стало известно, хотя источник, близкий к ситуации, сказал, что это было примерно 35% сотрудников, в том числе 13 из 41 писателя. Они были проведены в четверг днем, после того, как руководство пригласило сотрудников на два отдельных собрания: одно для тех, кто сохранит свою работу, а другое — для тех, кто этого не сделает. Впоследствии встречи были отменены — сотрудники обратились с последней апелляцией — но они были перенесены на конец рабочего дня, когда, наконец, произошли увольнения.

Эта новость вызвала бурю в социальных сетях: писатели разрывают новое руководство и выражают соболезнования уволенным. Но новый оператор SI утверждает, что эти шаги не предназначены для простого сокращения затрат с целью увеличения прибыли. Вместо этого ожидается, что большинство авторов новых контрактов будут оплачиваемыми журналистами, которым будет предложена доля в компании.

«Приблизительно 300 различных голосов, большинство из которых являются журналистами, будут писать статьи для SI к январю 2020 года, что будет способствовать увеличению производства контента SI», — говорится в заявлении Maven.

Изменения в SI были очень необходимы, по крайней мере, с финансовой точки зрения. По словам одного из источников, за последние три года компания потеряла около 1 миллиона подписчиков журналов и 50% своей выручки, в то время как прибыль сократилась. А с устаревшим веб-сайтом он потерял когда-то огромное влияние на новые национальные спортивные сайты, такие как Athletic, который был оценен примерно в 200 миллионов долларов в последнем раунде государственного финансирования в октябре 2018 года. Maven, которым руководит давний ветеран цифровых медиа Джеймс Хекман.Компания курирует более 300 брендов, включая Maxim, History и Yoga Journal.

Их первым заказом было назначить Росса Левинсона генеральным директором SI и президентом Maven Media Brands, дочерней компании Maven, которая в июне приобрела The Street, сайт финансовых новостей, основанный Джимом Крамером. Решение не было популярным среди некоторых, учитывая неоднозначное пребывание Левинсона в Тронке, где его обвинили в сексуальных домогательствах, но позже обвинения были сняты.

Фирма также назначила давних ветеранов SI Стива Каннеллу и Райана Ханта в качестве новых соредакторов, заменив Криса Стоуна после того, как он ушел в отставку в начале этой недели.В конечном итоге перед этим дуэтом будет поставлена ​​задача переделать СИ для цифрового мира. Компания уже подписала соглашения с 80 новостными издателями, чтобы помочь ей выпускать местный спортивный контент, а источник сообщил, что она также планирует крупные инвестиции в обновление своего веб-сайта, мобильной платформы и уделение большего внимания видео.

Deadspin уже выпустил расследование, высмеивающее стратегию . Но The Maven считает, что может вернуть то, что когда-то сделало SI, возможно, самым влиятельным спортивным журналом 20-го века: «Приверженность качественной журналистике, подробному повествованию, печатному и цифровому опыту будет расширяться.»

Показанная иллюстрация Конора Хэмилла / PitchBook

Безопасность | Стеклянная дверь

Мы получаем подозрительную активность от вас или кого-то, кто пользуется вашей интернет-сетью.
Подождите, пока мы подтвердим, что вы настоящий человек. Ваш контент появится в ближайшее время.
Если вы продолжаете видеть это сообщение, напишите нам
чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

Nous aider à garder Glassdoor sécurisée

Nous avons reçu des activités suspectes venant de quelqu’un utilisant votre réseau internet.Подвеска Veuillez Patient que nous vérifions que vous êtes une vraie personne. Вотре содержание
apparaîtra bientôt. Si vous continuez à voir ce message, veuillez envoyer un
электронная почта à
pour nous informer du désagrément.

Unterstützen Sie uns beim Schutz von Glassdoor

Wir haben einige verdächtige Aktivitäten von Ihnen oder von jemandem, der in ihrem
Интернет-Netzwerk angemeldet ist, festgestellt. Bitte warten Sie, während wir
überprüfen, ob Sie ein Mensch und kein Bot sind.Ihr Inhalt wird в Kürze angezeigt.
Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, informieren Sie uns darüber bitte по электронной почте:
.

We hebben verdachte activiteiten waargenomen op Glassdoor van iemand of iemand die uw internet netwerk deelt.
Een momentje geduld totdat, мы узнали, что u daadwerkelijk een persoon bent. Uw bijdrage zal spoedig te zien zijn.
Als u deze melding blijft zien, электронная почта:
om ons te laten weten dat uw проблема zich nog steeds voordoet.

Hemos estado detectando actividad sospechosa tuya o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера
mientras verificamos que eres una persona real. Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo
este mensaje, envía un correo electrónico
a para informarnos de
que tienes problemas.

Hemos estado percibiendo actividad sospechosa de ti o de alguien con quien compare tu red de Internet. Эспера
mientras verificamos que eres una persona real.Tu contenido se mostrará en breve. Si Continúas recibiendo este
mensaje, envía un correo electrónico a
para hacernos saber que
estás teniendo problemas.

Temos Recebido algumas atividades suspeitas de voiceê ou de alguém que esteja usando a mesma rede. Aguarde enquanto
confirmamos que Você é Uma Pessoa de Verdade. Сеу контексто апаресера эм бреве. Caso продолжить Recebendo esta
mensagem, envie um email para
пункт нет
informar sobre o проблема.

Abbiamo notato alcune attività sospette da parte tua o di una persona che condivide la tua rete Internet.Attendi mentre verifichiamo Che sei una persona reale. Il tuo contenuto verrà visualizzato a breve. Secontini
visualizzare questo messaggio, invia un’e-mail all’indirizzo
per informarci del
проблема.

Пожалуйста, включите куки и перезагрузите страницу.

Это автоматический процесс. Ваш браузер в ближайшее время перенаправит вас на запрошенный контент.

Подождите до 5 секунд…

Перенаправление…

Заводское обозначение: CF-102 / 6821d73578ec7b7b.

40 Свода федеральных правил, § 60.4243 — Каковы мои требования соответствия, если я являюсь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI? | CFR | Закон США

§ 60.4243 Каковы мои требования соответствия, если я являюсь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI?
Ссылка на поправку, опубликованную в 86 FR 34362, 29 июня 2021 г.

(a) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI, который произведен после 1 июля 2008 г. и должен соответствовать стандартам выбросов, указанным в § 60.4233 (a) — (c), вы должны соблюдать, купив двигатель, сертифицированный в соответствии со стандартами выбросов в § 60.4231 (a) — (c), в зависимости от обстоятельств, для того же класса двигателя и максимальной мощности двигателя. Кроме того, вы должны соответствовать одному из требований, указанных в (а) (1) и (2) этого раздела.

(1) Если вы эксплуатируете и обслуживаете сертифицированный стационарный двигатель внутреннего сгорания SI и управляющее устройство в соответствии с письменными инструкциями производителя, относящимися к выбросам, вы должны вести записи проведенного технического обслуживания, чтобы продемонстрировать соответствие, но испытания производительности не требуются, если вы владелец или оператор.Вы также должны соответствовать требованиям, указанным в 40 CFR часть 1068, подразделы A – D, поскольку они применимы к вам. Если вы отрегулируете настройки двигателя в соответствии с инструкциями производителя и в соответствии с ними, ваш стационарный двигатель внутреннего сгорания SI не будет считаться несоответствующим.

(2) Если вы не эксплуатируете и не обслуживаете сертифицированный стационарный двигатель внутреннего сгорания SI и устройство управления в соответствии с письменными инструкциями производителя по выбросам, ваш двигатель будет считаться несертифицированным двигателем, и вы должны продемонстрировать соответствие в соответствии с ( a) (2) (i) — (iii) настоящего раздела, в зависимости от обстоятельств.

(i) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI мощностью менее 100 л.с., вы должны вести план технического обслуживания и записи проведенного технического обслуживания, чтобы продемонстрировать соответствие, и должны, насколько это практически возможно, обслуживать и эксплуатировать двигатель в соответствии с надлежащей практикой контроля загрязнения воздуха для сведения к минимуму выбросов, но испытания производительности не требуются, если вы являетесь владельцем или оператором.

(ii) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI мощностью более 100 л.с. и менее или равного 500 л.с., вы должны вести план технического обслуживания и записи проведенного технического обслуживания и обязаны насколько это практически возможно, обслуживать и эксплуатировать двигатель в соответствии с надлежащей практикой контроля загрязнения воздуха для минимизации выбросов.Кроме того, вы должны провести первоначальный тест производительности в течение 1 года после запуска двигателя, чтобы продемонстрировать соответствие.

(iii) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI мощностью более 500 л. в соответствии с надлежащей практикой контроля загрязнения воздуха для минимизации выбросов. Кроме того, вы должны провести первоначальное испытание производительности в течение 1 года после запуска двигателя и проводить последующие испытания производительности каждые 8 ​​760 часов или 3 года, в зависимости от того, что наступит раньше, после этого, чтобы продемонстрировать соответствие.

(b) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI и должны соответствовать стандартам выбросов, указанным в § 60.4233 (d) или (e), вы должны продемонстрировать соответствие одним из методов, указанных в параграфах (b) (1) и (2) данного раздела.

(1) Приобретение двигателя, сертифицированного в соответствии с процедурами, указанными в этом подразделе, для того же модельного года и демонстрации соответствия одним из методов, указанных в параграфе (a) этого раздела.

(2) Покупка несертифицированного двигателя и демонстрация соответствия стандартам выбросов, указанным в § 60.4233 (d) или (e), и согласно требованиям, указанным в § 60.4244, в зависимости от обстоятельств, и согласно параграфам (b) (2) ) (i) и (ii) данного раздела.

(i) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI мощностью более 25 л.с. и менее или равного 500 л.с., вы должны вести план технического обслуживания и записи проведенного технического обслуживания и, насколько это практически возможно, обслуживать и эксплуатировать двигатель в соответствии с надлежащей практикой контроля загрязнения воздуха для минимизации выбросов.Кроме того, вы должны провести первоначальный тест производительности, чтобы продемонстрировать соответствие.

(ii) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI мощностью более 500 л. в соответствии с надлежащей практикой контроля загрязнения воздуха для минимизации выбросов. Кроме того, вы должны проводить первоначальный тест производительности и проводить последующее тестирование производительности каждые 8 ​​760 часов или 3 года, в зависимости от того, что наступит раньше, чтобы затем продемонстрировать соответствие.

(c) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI, который должен соответствовать стандартам выбросов, указанным в § 60.4233 (f), вы должны продемонстрировать соответствие в соответствии с параграфом (b) (2) (i) или ( ii) этого раздела, за исключением того, что если вы соблюдаете параграф (b) (2) (i) этого раздела, вы демонстрируете, что ваш несертифицированный двигатель соответствует стандартам выбросов, указанным в § 60.4233 (f).

(d) Если вы являетесь владельцем или эксплуатируете аварийный стационарный ДВС, вы должны использовать аварийный стационарный ДВС в соответствии с требованиями параграфов (d) (1) — (3) этого раздела.Для того чтобы двигатель считался аварийным стационарным ДВС в соответствии с настоящим подразделом, любая операция, кроме аварийной эксплуатации, технического обслуживания и испытаний, реагирования на аварийный запрос и работы в неаварийных ситуациях в течение 50 часов в год, как описано в параграфах (d ) (1) — (3) данного раздела запрещены. Если вы не эксплуатируете двигатель в соответствии с требованиями параграфов (d) (1) — (3) этого раздела, двигатель не будет считаться аварийным двигателем согласно этому подразделу и должен отвечать всем требованиям для неаварийных двигателей.

(1) Срок использования аварийного стационарного ДВС в аварийных ситуациях не ограничен.

(2) Вы можете использовать свой аварийный стационарный ICE для любой комбинации целей, указанных в параграфах (d) (2) (i) — (iii) этого раздела, не более 100 часов в календарный год. Любая операция в неаварийных ситуациях, разрешенная параграфом (d) (3) этого раздела, считается частью 100 часов в календарный год, разрешенных этим параграфом (d) (2).

(i) Аварийный стационарный ДВС может использоваться для проверок технического обслуживания и испытаний готовности при условии, что испытания рекомендованы федеральным правительством, правительством штата или местным правительством, производителем, поставщиком, региональной передающей организацией или эквивалентным балансирующим органом и оператором передачи, или страховая компания, связанная с двигателем.Владелец или оператор могут ходатайствовать перед администратором об утверждении дополнительных часов, которые будут использоваться для проверок технического обслуживания и тестирования готовности, но ходатайство не требуется, если владелец или оператор ведет записи, указывающие, что федеральные, государственные или местные стандарты требуют обслуживания и тестирования аварийный ICE сверх 100 часов в календарный год.

(ii) Аварийный стационарный ДВС может использоваться для реагирования на чрезвычайные ситуации в течение периодов, когда Координатор по надежности в соответствии со Стандартом надежности EOP-002-3 Североамериканской корпорации по надежности электроснабжения (NERC), Аварийные ситуации с мощностью и энергией (включен посредством ссылки, см. § 60.17) или другой уполномоченный орган, как определено Координатором по надежности, объявил уровень 2 аварийного оповещения по энергетике, как это определено в Стандарте надежности NERC EOP-002-3.

(iii) Аварийный стационарный ДВС может работать в периоды, когда есть отклонение напряжения или частоты на 5 процентов или более ниже стандартного напряжения или частоты.

(3) Аварийный стационарный ДВС может эксплуатироваться до 50 часов в календарный год в неаварийных ситуациях. 50 часов работы в неаварийных ситуациях засчитываются как часть 100 часов в календарный год для обслуживания и тестирования, а также реагирования на чрезвычайные ситуации, предусмотренные в параграфе (d) (2) этого раздела.За исключением случаев, предусмотренных в параграфе (d) (3) (i) этого раздела, 50 часов в год для неаварийных ситуаций не могут быть использованы для пикового сбривания или реагирования на неэкстренный спрос, или для получения дохода для предприятия в пользу предприятия. электрическая сеть или иным образом поставляет электроэнергию в рамках финансового соглашения с другим предприятием.

(i) 50 часов в год для неаварийных ситуаций можно использовать для подачи электроэнергии в рамках финансового соглашения с другим предприятием, если выполняются все следующие условия:

(A) Двигатель отправляется местным балансирующим органом или оператором местной системы передачи и распределения;

(B) Диспетчерская предназначена для смягчения ограничений местной передачи и / или распределения, чтобы предотвратить потенциальное падение напряжения или перегрузки линии, которые могут привести к перебоям в подаче электроэнергии в определенной области или регионе.

(C) Отправка осуществляется в соответствии с протоколами надежности, аварийного режима или аналогичными протоколами, которые соответствуют определенным NERC, региональным, государственным, коммунальным комиссиям или местным стандартам или инструкциям.

(D) Электроэнергия предоставляется только самому объекту или для поддержки местной системы передачи и распределения.

(E) Владелец или оператор идентифицирует и регистрирует организацию, которая отправляет двигатель, а также конкретные NERC, региональные, государственные, коммунальные комиссии или местные стандарты или руководящие принципы, которые соблюдаются при отправке двигателя.Местный балансирующий орган или местный оператор системы передачи и распределения может вести эти записи от имени владельца или оператора двигателя.

(ii) [Зарезервировано]

(e) Владельцы и операторы стационарных двигателей SI, работающих на природном газе, могут эксплуатировать свои двигатели с использованием пропана не более 100 часов в год в качестве альтернативного топлива только во время аварийных операций, но должны вести учет такого использования. Если пропан используется более 100 часов в год в двигателе, который не сертифицирован в соответствии со стандартами выбросов при использовании пропана, владельцы и операторы должны провести эксплуатационные испытания, чтобы продемонстрировать соответствие стандартам выбросов § 60.4233.

(f) Если вы являетесь владельцем или оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI, мощность которого меньше или равна 500 л.с., и вы покупаете несертифицированный двигатель, или вы не эксплуатируете и не обслуживаете свой сертифицированный стационарный двигатель внутреннего сгорания SI и устройства управления в соответствии с письменными инструкциями производителя, касающимися выбросов, вы должны выполнить первоначальное тестирование производительности, как указано в этом разделе, но вы не обязаны проводить последующие тесты производительности, если стационарный двигатель не будет восстановлен или подвергнется капитальному ремонту или техническому обслуживанию.Восстановленный стационарный SI ICE означает двигатель, который был перестроен в соответствии с определением этого термина в 40 CFR 94.11 (a).

(g) Ожидается, что регуляторы соотношения воздух-топливо будут использоваться при работе трехкомпонентных катализаторов / неселективного каталитического восстановления. Контроллер AFR необходимо обслуживать и эксплуатировать надлежащим образом, чтобы обеспечить правильную работу двигателя и устройства управления, чтобы свести к минимуму выбросы в любое время.

(h) Если вы являетесь владельцем / оператором стационарного двигателя внутреннего сгорания SI с максимальной мощностью двигателя не менее 500 л.с., который произведен после 1 июля 2007 г. и до 1 июля 2008 г., и должен соответствовать требованиям по выбросам стандарты, указанные в разделах 60.4233 (b) или (c), вы должны соблюдать один из методов, указанных в параграфах (h) (1) — (h) (4) этого раздела.

(1) Покупка двигателя, сертифицированного в соответствии с 40 CFR часть 1048. Двигатель должен быть установлен и настроен в соответствии со спецификациями производителя.

(2) Ведение записей результатов испытаний производительности для каждого загрязняющего вещества при испытании, проведенном на аналогичном двигателе. Тест должен проводиться с использованием тех же методов, которые указаны в этом подразделе, и эти методы должны быть соблюдены правильно.

(3) Ведение записей производителя двигателей, указывающих на соответствие стандартам.

(4) Ведение записей о поставщиках контрольных устройств, указывающих на соответствие стандартам.

(i) Если вы являетесь владельцем или оператором модифицированного или реконструированного стационарного двигателя внутреннего сгорания SI и должны соответствовать стандартам выбросов, указанным в § 60.4233 (f), вы должны продемонстрировать соответствие в соответствии с одним из методов, указанных в параграфах ( i) (1) или (2) настоящего раздела.

(1) Покупка или иное владение или эксплуатация двигателя, сертифицированного в соответствии со стандартами выбросов в § 60.4233 (f), в зависимости от обстоятельств.

(2) Проведение эксплуатационных испытаний для демонстрации начального соответствия стандартам выбросов в соответствии с требованиями, указанными в § 60.4244. Испытание необходимо провести в течение 60 дней после пуска двигателя в эксплуатацию после модификации или реконструкции.

S.I. № 697/2011 — Правила Европейского Союза (профессия оператора автомобильного транспорта) 2011 г.

Медиаоператоры Sports Illustrated получают нового оператора

У

Sports Illustrated появился новый оператор.

Authentic Brands Group — лицензирующая фирма, возглавляемая Джейми Солтером, которая приобрела уважаемый бренд в конце прошлого месяца у Meredith Corp. за 110 миллионов долларов — передала лицензионные права SI на печатные и цифровые публикации The Maven, небольшому публичному стартапу.

Согласно первоначальному соглашению о продаже, о котором было объявлено 27 мая, Мередит собиралась продолжить выпуск печатных и цифровых СМИ в рамках двухлетнего лицензионного соглашения. Источники сообщили, что сделка потребовала от Мередит платить ABG от 10 до 15 миллионов долларов в год за права на публикацию.

Согласно условиям последней сделки, раскрытой в заявлении SEC в понедельник, Maven предоплатила ABG 45 миллионов долларов в счет будущих лицензионных отчислений по 10-летнему лицензионному соглашению с гарантированными минимальными ежегодными выплатами роялти.

«У Мередит была только краткосрочная лицензия, — сказал The Post генеральный директор ABG Джейми Солтер. «Теперь у нас есть долгосрочный партнер».

Лицензия включает права на печатную версию Sports Illustrated, которая выходит раз в две недели, а также на ежегодный выпуск SI Swimsuit и SI for Kids и связанные с ними цифровые ресурсы.

Росс Левинсон, в последнее время генеральный директор Tribune Interactive, подразделения Tribune Publishing, которому принадлежат Chicago Tribune и New York Daily News, присоединится к The Maven в качестве генерального директора медиа-линии Sports Illustrated.

Возглавляемый цифровым предпринимателем Джимом Хекманом, The Maven в последнее время занимается поиском новых приобретений. Только на прошлой неделе она купила сайт финансовых новостей Джима Крамера The Street за 16,5 миллиона долларов.

А в прошлом месяце Maven поддержал предложение бывшей звезды НБА Джуниора Бриджмана купить Sports Illustrated, но упустил свой шанс взять на себя всю операцию, когда сам Бриджман не смог предоставить свою часть финансирования для закрытия сделки, источники сказал. Вместо этого в одиннадцатый час налетела компания ABG, чтобы заключить сделку.

Левинзон и Хекман в прошлом сотрудничали в ряде медиа-предприятий, в том числе в Yahoo, где Левинсон был исполняющим обязанности генерального директора, а Хекман был старшим вице-президентом, отвечавшим за медиа-стратегию, и в Fox Interactive, где Левинсон был президентом. [В то время Fox была частью News Corp., которая является материнской компанией NY Post]

В своем заявлении Мередит сказал, что сделка позволит ему «направить все ресурсы и внимание руководства на максимизацию прибыльности остальной части своего портфеля ведущих медиа-брендов», в том числе People, Entertainment Weekly, Food + Wine и Travel + Leisure. и Марта Стюарт Ливинг.

Maven и ABG ведут переговоры с Мередит о том, чтобы она продолжала управлять некоторыми аспектами бизнеса, включая операции печати. Однако, согласно заявлению SEC, сделка в понедельник не зависит от достижения такого соглашения с Мередит.

По условиям сделки ABG также получает варранты на акции молодой компании Maven.

Мередит, кажется, оптимистично настроена по поводу потери прав на публикацию и сказала, что она сначала повесила издательскую операцию только для того, чтобы ускорить процесс распродажи, который так долго откладывался.

«В результате решения ABG передать лицензию на медиаактивы Sports Illustrated третьей стороне — что было правом ABG по контракту — цель Мередит — завершить сделку — достигнута».

Тем не менее, Мередит не совсем чиста от SI. Он все еще покупает блог Fansided, который был добавлен в SI, когда он еще был частью Time Inc., но который был исключен из сделки 27 мая между ABG и Мередит.

Оператор

Sports Illustrated Maven отменяет гарантии издателя

Это были бурные несколько месяцев для оператора Maven Sports Illustrated : от сокращения персонала до тревожных финансовых отчетов, снижения заработной платы и предложений, которые издатели сайта группы предлагают создать учетные записи, до найма осужденного преступника и внезапных проверок биографических данных других издателей для дальнейших увольнений. угроза удалить твиты об увольнениях и судебный процесс по поводу неуплаченных гонораров.А теперь новый генеральный директор Росс Левинсон (который был назначен на эту должность в августе и в течение многих лет был связан с множеством противоречий) внес некоторые кардинальные изменения в различных независимых издателях Maven (или «партнеров по платформе»), включая издатели сайтов групп SI. Несколько источников сообщили Awful Announcing, что эти изменения включают в себя отмену гарантированных выплат, перевод издателей на модель, полностью финансируемую с разделением доходов, расставание с еще большим количеством издателей (а также парой руководителей Maven) и ребрендинг спортивных каналов Maven как «FanNation» ( сохраняя те, которые находятся в домене SI).

Awful Announcing получил электронное письмо, отправленное издателям Maven, в котором им сообщалось, что «мы резко увеличиваем долю доходов от рекламы, которую мы в настоящее время предлагаем нашим издателям, с их нынешнего уровня до 70 процентов, в то же время устраняя наши гарантии в лучшую сторону». согласовать нашу цель — стать технологической компанией, занимающейся ключевыми платформами ». Гарантия истекает 31 октября (30 дней с даты письма 1 октября).

В этом письме также говорится, что Скотт Кеннеди и Гленн Нельсон «не были задействованы в этом переходе.Кеннеди (указанный в качестве «генерального менеджера по спорту» Maven и исполнительный директор там с июля 2018 года) уже упоминался здесь ранее как руководитель, который неоднократно поощрял издателей вести диалог на вкладках сообществ своих сайтов, создавая учетные записи горелки, в то время как Нельсон (указанный как «старший вице-президент Maven по сетевому и редакционному развитию») упоминался здесь ранее как руководитель, который вместо этого случайно отправил электронное письмо о Патрике Старре, предназначенное для кадров, нескольким группам издателей сайта группы Maven.Марк Паттисон (бывший администратор Вашингтонского университета и НФЛ, указанный как «старший вице-президент Maven по развитию бизнеса»), руководитель, который сказал уволенному издателю убрать твиты об увольнении, цитируется как руководитель, который будет обращаться к оставшимся издателям, чтобы обсудить этот отход от гарантий, как и Бен Бичлер (указан как просто «вице-президент Maven Network»).

Awful Announcing также видел электронное письмо, отправленное Бичлером издателям, которых увольняют.В этом электронном письме говорится, что все партнеры были оценены на предмет соответствия новому видению компании. Метрики, использованные в этой оценке, не были опубликованы, но похоже, что дело не только в трафике; AA поговорила с несколькими издателями Maven, которые ранее уволились, чьи сайты значительно опережали по посещаемости некоторые издатели, которые остались.

Однако эти последние сокращения не были неожиданностью для некоторых издателей, столкнувшихся с проблемами в компании. Когда его спросили, удивлены ли они, один источник сказал АА: «О нет.У любого, кто работает на них и не ожидал этого, есть половина мозга «. Этот источник добавил: «После того, как Левинсон пришел к власти, несколько писателей (включая меня) сделали ставки относительно того, когда все это закончится. Я сказал к ноябрю. Так что, по крайней мере, я с нетерпением жду выплаты в 50 долларов ».

Переход от модели гарантии к модели полного распределения доходов также заслуживает дальнейшего обсуждения. В электронном письме Maven по этому поводу говорится, что их первые пять лет были сосредоточены на построении сети, а теперь они «переходят к следующей фазе роста».Но это конкретное изменение, вероятно, еще больше подчеркнет погоню за краткосрочными кликами. Да, трафик уже был в центре внимания Maven, и несколько источников ранее сообщали AA о постоянном давлении с целью увеличить количество посещений сайта, повысить «участие сообщества» (отсюда и предложение об учетной записи для записи) и опубликовать тонны видео, но И гарантии позволили им привлечь некоторых известных людей (ужасно сложно убедить кого-либо, даже несколько авторитетного, прийти работать на вас исключительно на основе распределения доходов), и позволили сосредоточиться на материалах, которые были полезны для читателей, но не обязательно производили большинство кликов.Когда эти гарантии исчезнут, издателям придется больше сосредоточиться на кликах, если они хотят зарабатывать деньги, а это может отрицательно сказаться на качестве того, что они производят.

Примечательно также, что Maven переименовывает свои спортивные каналы в FanNation и помещает их в домен Sports Illustrated. «FanNation» — это имя, которое использовалось раньше; Первоначально это был сайт, «который сочетает в себе социальные сети и спорт», который бывшая материнская компания SI Time Inc. купила в 2007 году (примерно за 25 миллионов долларов; для сравнения, Authentic Brands Group купила все Sports Illustrated примерно за 110 миллионов долларов в мае прошлого года).Однако сама FanNation долгое время бездействовала, а fannation.com просто перенаправляет на si.com.

Но помимо названия FanNation, это также важно, потому что потенциально предполагает более широкий разрыв в публичном представлении контента от реальных сотрудников Sports Illustrated и контента от издателей сайта группы (которые не являются сотрудниками, а независимыми операторами, имеющими соглашения о публикации. с Maven). В прошлом иногда не было особой разницы в том, как это выглядит.И это приводило к противоречиям, когда на сайтах групп появлялись отчеты, противоречащие фактическим репортерам SI, или когда на сайтах команд работали проблемные люди.

Несколько авторов SI говорили с AA о том, что, по их мнению, плохая работа на некоторых сайтах групп повлияла на общий бренд SI, и они упомянули, что некоторые из их собственных запросов на интервью с источниками были отклонены благодаря тому, как SI работает сейчас. . Более широкое разделение между собственно SI и новой «FanNation» может помочь в этом, и это может помочь прояснить, какой контент поступает от самого SI и что приходит с сайтов групп.И разделение брендов между фактическими сайтами SI и сайтами групп по большей части работало довольно хорошо, когда оно было связано с FanSided. (Некоторые другие аффилированные лица, не так много.) Но, конечно, ABG, владелец SI, в настоящее время наносит логотип SI на «формулу мозга» и бесчисленное множество других лицензионных продуктов, поэтому сайты групп — не единственная проблема с восприятием бренда.

В целом, безусловно, интересно наблюдать, как Левинзон совершает такие резкие сдвиги всего через месяц после того, как он занял пост генерального директора Maven.(Ранее он был генеральным директором медиа-линии SI под руководством генерального директора Maven Джима Хекмана.) И эти изменения действительно предполагают, что Maven (и особенно его работа со своими спортивными «партнерами по платформе») в будущем будет выглядеть совсем иначе. Но это не обязательно изменение к лучшему.

-С файлами от Бена Ку.

границ | Исследование по обнаружению дефектов изображения кремниевой панели на основе Prewitt and Canny Operator

Введение

На фоне упадка традиционной энергетики развитие возобновляемых источников энергии стало одной из самых горячих проблем, вызывающих глобальную озабоченность.Новые энергетические технологии, представленные технологиями использования солнечной энергии, являются одним из основных способов решения мирового энергетического кризиса. С более широким применением кремниевых панелей растет и их спрос. Кроме того, отраслевые и национальные стандарты предъявляют еще более высокие требования к качеству и сроку службы солнечных панелей. Даже незначительные дефекты кремниевых панелей повлияют на их эффективность работы и срок службы, поэтому очень важно точно, чутко, быстро и эффективно обнаруживать солнечные элементы при крупносерийном производстве.Солнечные панели, как основной фотоэлектрический модуль, в основном используются для прямого преобразования солнечной энергии в электрическую. В настоящее время солнечные элементы на основе кремния широко используются в фотоэлектрических системах. Тонкие панели, толщина которых обычно составляет от 180 до 200 мкм, легко склонны к растрескиванию. Если панель треснет, это серьезно повлияет на эффективность преобразования солнечных элементов и значительно сократит срок службы. Следовательно, в процессе производства солнечных элементов, если кремниевые панели с микротрещинами не обнаруживаются, ресурсы и производственные затраты будут потрачены впустую, а качество продукта снизится, что нанесет ущерб производственной эффективности предприятий.

В этой статье для решения проблемы микротрещин в кремниевой панели применяется технология обнаружения краев для обнаружения дефектов. До сих пор существовало множество различных методов обнаружения кромок, таких как операторы Робертса, Лапласа, Превитта, Собела и Канни. Эти операторы обнаружения кромок относительно просты в процессе реализации, и каждый оператор обнаружения кромок имеет свои преимущества и недостатки и не может обеспечить лучший эффект обнаружения кромок для всех изображений.Однако за счет комбинации операторов Прюитта и Кэнни, примененных в этой статье, можно получить относительно идеальный эффект. Точность обнаружения дефектов может быть улучшена с помощью метода, гарантирующего стабильность качества квалифицированной продукции.

Исследование по обнаружению поверхностных дефектов в кремниевых панелях

В статье основное внимание уделяется обнаружению поверхностных дефектов в кремниевых панелях [1]. В настоящее время распространенными методами в области обнаружения дефектов являются ручной визуальный осмотр, инфракрасный осмотр, осмотр машинным зрением и т. Д.[2–4]. В Китае и за рубежом проводится множество исследований по обнаружению дефектов в кремниевых панелях, которые значительно улучшили производство и контроль качества.

Существует множество методов обнаружения поверхностных дефектов в кремниевых панелях, таких как лучевой метод [1], акустический метод [2], механический метод, метод искусственного зрения и метод машинного зрения [3]. На ручное обнаружение в значительной степени влияют опыт и субъективные факторы. Механическое обнаружение — это, как правило, контактное обнаружение. Во время обнаружения объект необходимо постоянно регулировать, что может привести к повреждению силиконовой панели.Хотя обнаружение лучей может обеспечивать высокое разрешение, его структура сложна, а стоимость оборудования высока. Метод обнаружения, основанный на машинном зрении, имеет очевидные преимущества в точности обнаружения, оперативности, интеллекте и так далее. В условиях крупномасштабного промышленного производства этот метод постепенно стал мейнстримом. Однако на поверхности ячеек из монокристаллического кремния и поликремния присутствуют первичные и вторичные линии сетки. Более того, большинство дефектов не очевидны для человеческого зрения, например, микроцарапины и микротрещины.В области машинного зрения алгоритмы стали ключевым фактором для выявления дефектов поверхности панелей. Механическое обнаружение изображения включает обнаружение электролюминесценции (EL), обнаружение фотолюминесценции (PL), обнаружение инфракрасного изображения, обнаружение изображения электролюминесценции (EL) камерой CCD (устройство с зарядовой связью), метод кластеризации и так далее.

Беляев и др. [5] в основном использовали функции изображения для обнаружения. Сначала получают изображение плотности электролюминесценции (EL) аккумуляторного элемента.Поскольку неповрежденный участок соответствует участку с более высокой плотностью, а поврежденный участок соответствует участку с более низкой плотностью, может быть получена информация о дефектном участке. Наконец, дефект обнаруживается с помощью технологии фильтрации и технологии сегментации. Эндрю и др. [6] предположили, что обнаружение дефектов можно проводить по электролюминесцентным изображениям. Они предложили систему обнаружения трещин для обратной связи элементов дефектов трещины в шаблоне, которая может реализовать быстрое и неразрушающее обнаружение трещин.Цай Ду-Мин и др. [7] предложили обнаруживать микротрещины в солнечных панелях с помощью машинного зрения, в основном для дефектов поверхности поликремния. Они использовали модель анизотропной диффузии для дефектов с микротрещинами для низких значений серого и высокой и низкой диффузии, а затем использовали морфологические операции и обработку бинаризации для сегментации и обнаружения микротрещин. Донг и др. [8] использовали технологию ближнего инфракрасного диапазона для определения внезапного изменения внутреннего сопротивления путем сравнения однородной яркости батареи, чтобы реализовать обнаружение общих неисправностей, таких как фрагменты, микротрещины и сломанные решетки.Компания BT Imaging в Австралии использует фотолюминесценцию (ФЛ) для обнаружения. Его оборудование позволяет обнаруживать несовпадения, нечеткие краевые дефекты поликристаллических ячеек. Компания Cognex из США, Panasonic Group из Японии и Dalsa Company из Канады последовательно представили оборудование для обнаружения солнечных панелей. Так F. et al. [9] использовали алгоритмы обработки изображений для обнаружения дефектов края батареи или внутренних дефектов текстуры. Трещины изображения обнаруживаются и классифицируются путем анализа разницы значений серого между пикселями в области и окрестностях.Этот метод обнаружения в основном выполняет преобразование оттенков серого и преобразование Гаусса Лапласа на изображении, затем закрывает изображение и объединяет изолированные точки и, наконец, завершает обнаружение трещины, выделяя потенциальный контур дефекта. Zhang et al. [10] получили дефектные характеристики солнечных элементов путем расчета и реализовали обнаружение дефектов солнечных элементов путем анализа бинарных изображений дефектов. Алгоритм в основном использует комбинацию бимодального метода и сегментации максимальной дисперсии для обработки исходного изображения и получения двоичных характеристик области дефекта.

Обнаружение поверхностных дефектов солнечных панелей с помощью EL или PL

Фуюки предложил метод обнаружения поверхностных дефектов в солнечных панелях путем фотографического исследования электролюминесценции (EL) при прямом смещении [11]. Этот метод может обнаруживать различные факторы, которые влияют на плотность носителей, такие как скорость рекомбинации на поверхности и границе раздела, длина диффузии неосновных носителей, поломка пластины и пробой электрода. Demant использует фотолюминесцентную визуализацию (PL) и структуру машинного обучения для обнаружения поверхностных трещин в панелях из поликремния [12].Чанмин Ян использовал электролюминесцентное изображение (EL) для обнаружения дефектов на поверхности кремниевых панелей, и эффективность метода была подтверждена экспериментами по току и напряжению [13]. Hao Zhang проанализировал изображение электролюминесценции (EL) поверхности кремниевой панели с помощью MATLAB, завершив обнаружение кремниевой панели [14]. В отличие от методов, описанных выше, Рош предложил проблему обнаружения дефектов на поверхности полимерных кремниевых панелей и предложил темную синхронную термографию (DLIT), электролюминесцентную визуализацию (EL) и визуализацию фотолюминесценции / отражения (PLI / RI), дополненную оптическими визуализация (OI) [15].А для обнаружения дефектов текстуры в кремниевых солнечных элементах Уцзе Чжан предложил метод обнаружения дефектов текстуры, объединяющий управляемые фильтры, который более эффективен для обнаружения дефектов текстуры, чем методы вейвлет-фильтров [1].

Обнаружение дефектов поверхности солнечных панелей с помощью ПЗС-изображения

По сравнению с другими методами обнаружения дефектов, применение ПЗС-датчика изображения для получения информации о поверхности солнечных панелей имеет очевидные преимущества с точки зрения объема оборудования, стоимости и требований к окружающей среде, особенно с точки зрения отсутствия контакта между людьми и продуктами, требований к защите, ударопрочности и высокой точности.Общий процесс метода обнаружения солнечных панелей на основе машинного зрения показан на рисунке 1. Как показано на рисунке, изображение кремниевой панели собирается камерой CCD, а затем извлекается с помощью алгоритма LBP (Local Binary Pattern), посредством преобразования, нормализованной фильтрации в частотной области и т.д .; таким образом результат обнаружения может быть экспортирован [16].

РИСУНОК 1 . Процесс обнаружения силиконовой панели.

Обнаружение дефектов поверхности панели солнечных батарей методом кластеризации ПЗС

Метод кластеризации [9] завершает обнаружение, главным образом, путем извлечения соответствующих данных между областью дефектов и нормальным фоном и последующей классификацией данных в соответствии с определенным алгоритмом.Наконец, путем установки порога или использования других алгоритмов сегментации получаются изображения только с фоном или дефектами. Для обнаружения дефектов кремниевых панелей схема обнаружения дефектов, основанная на кластеризации с мерами однородности, предложена Tsai et al. [7]. Схема процесса показана на Рисунке 2.

РИСУНОК 2 . Процесс метода кластеризации для обнаружения кремниевых панелей.

Характерной чертой алгоритма кластеризации является то, что в качестве обучающих выборок используются только бездефектные изображения, а затем предлагается метод кластеризации двоичного дерева для разделения бездефектных выборок, которые включают десятки групп в процедуру обучения [18].Затем для каждого кластера оценивается мера однородности, основанная на анализе главных компонентов, как показано в уравнениях 1, 2, и текущий кластер с наихудшей однородностью межвыборочных расстояний разделяется на два новых кластера с использованием нечетких C-средних [19]. В тесте выборки измеряется расстояние от собранных данных выборки до каждого отдельного центра кластера, полученного с помощью описанного выше процесса, чтобы определить, содержит ли образец дефекты [20].

Jj = ∑i = 1Nj‖Xi − Zj‖2, Xi∈Sj (1) J = ∑j = 1C∑i = 1Nj‖Xi − Zj‖2, Xi∈Sj.(2)

Для j-го набора кластеров минимизируется сумма квадратичной функции J расстояния от каждой точки выборки в наборе кластеров до центра кластера. Sj представляет j-й набор кластеров, центр кластеризации — Zj, а Nj представляет количество выборок, содержащихся в j-м кластере Sj [17].

Результаты экспериментов показывают, что алгоритм кластеризации в основном фокусируется на обнаружении линейных дефектов и дефектов линий сетки, включая сломанные сетки, микротрещины и разрывы сетки, которые также часто встречаются в процессе производства солнечных элементов.И алгоритм не подходит для других типов дефектов. Кроме того, алгоритм должен определить количество кластеров C и константу управления пороговым значением расстояния [17].

Исходя из приведенного выше анализа, существует множество методов обнаружения кремниевых панелей в Китае и за рубежом, но алгоритмы, как правило, имеют высокую временную сложность или неполные функции, а некоторые из них не могут удовлетворить потребности реального производства. В целях экономии средств функции, которые могли быть реализованы только микрокомпьютерами, теперь выполняются небольшими устройствами, такими как Raspberry Pi.Для обнаружения дефектов в кремниевых панелях используется новый алгоритм, обеспечивающий интуитивно понятное обнаружение в реальном времени, отвечающее фактическим потребностям производства. Технологию машинного зрения можно использовать, чтобы помочь предприятиям повысить точность обнаружения дефектов продукции, улучшить качество проверки и решить существующие проблемы ручного контроля качества [20].

Обнаружение дефектов с использованием операторов Prewitt и Canny

Обнаружение дефектов солнечных панелей с использованием оператора Prewitt для обнаружения краев

Оператор Prewitt — это дифференциальный оператор первого порядка и средний фильтр, который может хорошо подавлять шум.Принцип подавления шума реализуется путем усреднения пикселей, а процесс усреднения пикселей эквивалентен низкочастотной фильтрации изображений [21]. Оператор обнаружения края Prewitt_x может отражать вертикальный край изображения после свертки, а свертка Prewitt_y может отражать горизонтальный край изображения, как показано на рисунке 3.

{gx = ∂f∂x = (z7 + z8 + z9) — (z1 + z2 + z3) gy = ∂f∂y = (z3 + z6 + z9) — (z1 + z4 + z7). (3)

РИСУНОК 3 . Ядро свертки оператора Прюитта.

Оператор Prewitt использует значения девяти пикселей в области 3 × 3, показанной на рисунке 4, для вычисления значений горизонтального и вертикального градиента, как показано в уравнении.3. Используя оператор Prewitt для обнаружения дефектов солнечных панелей, можно четко определить горизонтальные и вертикальные граничные линии на солнечных панелях [22]. Через два ядра свертки на рисунке 3 можно увидеть, что оператор Prewitt_x на самом деле является ненормализованным медианным сглаживанием изображения в вертикальном направлении, а затем вычисляется разница в горизонтальном направлении, в то время как оператор Prewitt_y на самом деле является ненормализованным. сглаживание медианы в горизонтальном направлении.Именно по причине обработки сглаживания изображения микротрещину трудно обнаружить при использовании оператора Прюитта, но поперечная текстура ячейки панели может быть обнаружена хорошо, что закладывает основу для последующего устранения [23, 24].

РИСУНОК 4 . Область изображения 3 × 3 (z представляет значение оттенков серого).

Обнаружение дефектов в солнечных панелях с использованием оператора Canny для обнаружения краев

Оператор обнаружения краев Canny представляет собой многоуровневый алгоритм обнаружения; процесс реализации этого алгоритма выглядит следующим образом:

1) Выбранное изображение преобразуется в изображение в градациях серого.

2) Изображение выполняет фильтрацию по Гауссу, и генерируется двумерная матрица распределения Гаусса, которую можно вычислить по формуле

G (x, y) = 12πσ2e− (x2 + y2) 2σ2. (4)

Тогда уравнение. 5 используется для реализации сверточной фильтрации для изображения в градациях серого.

fs (x, y) = f (x, y) ∗ G (x, y). (5)

3) Для унарной функции значение и направление градиента можно вычислить путем деривации, а для бинарной функции они могут рассчитываться путем частичного вывода. При обработке изображений конечная разность первого порядка уравнения6 используется для аппроксимации значения градиента (скорости изменения) значения оттенков серого.

{P [i, j] = (f [i + 1, j] −f [i, j] + f [i + 1, j + 1] −f [i, j + 1]) / 2Q [i , j] = (f [i, j] −f [i, j + 1] + f [i + 1, j] −f [i + 1, j + 1]) / 2M [i, j] = P [i, j] 2 + Q [i, j] 2θ [i, j] = arctan (Q [i, j] / P [i, j]) (6)

где f [i, j] представляет оттенки серого значение изображения, P [i, j] представляет величину градиента в направлении X, Q [i, j] представляет величину градиента в направлении Y, M [i, j] представляет величину точки, а θ [i, j] представляет направление градиента, то есть угол.

4) Немаксимальное подавление (NMS) ищет локальное максимальное значение пикселя. Вдоль направления градиента сравните значения градиента спереди и сзади. Если величина градиента области наибольшая в направлении градиента, она будет сохранена; в противном случае он будет подавлен.

5) Экспериментальные результаты только с использованием оператора Prewitt очень чувствительны к поперечной сетке, а не к характеристикам дефектов в деталях. Так что основная причина низкой точности кроется в необнаруженном количестве.

Есть три критерия для обнаружения края Canny:

1. Обнаружение края с низким уровнем ошибок: алгоритм должен точно находить как можно больше краев в изображении и максимально сокращать пропущенное обнаружение и ложное обнаружение.

2. Оптимальное расположение: обнаруженная точка края должна точно располагаться в центре края.

3. Любой край изображения должен быть отмечен только один раз, и шум изображения не должен приводить к ложным краям.

Преимущество оператора Кэнни состоит в том, что для обнаружения сильных и слабых краев используются два разных порога, соответственно, и когда они соединены, слабая граница включается в выходное изображение.

Обнаружение дефектов, объединяющее преимущества операторов Prewitt и Canny

В этой статье на основе анализа преимуществ и недостатков обнаружения солнечных панелей с использованием операторов Prewitt и Canny предлагается алгоритм обнаружения дефектов солнечных панелей, сочетающий операторы Prewitt и Canny . Унаследовав преимущества операторов Prewitt и Canny, алгоритм повышает точность обнаружения солнечных батарей.

В этой статье выделение краев для всех деталей будет лучше, потому что край солнечных панелей, полученный оператором Кэнни, тонкий, но полученный край положения дефекта также содержит элементы края изображения.В результате многих наблюдений было обнаружено, что большинство краевых элементов в каждом фрагменте панели, извлеченном оператором Кэнни, в основном представляют собой текстуры поперечной сетки. Чтобы лучше получить характеристики краев дефектов солнечной панели, в этой статье предлагается использовать операторы Prewitt и Canny, которые чувствительны к поперечным и вертикальным линиям полей, для реализации выделения краев изображения соответственно. Комбинация двух алгоритмов, использованных в этой статье, позволяет четко определить характеристики края дефекта солнечных панелей.

В этой статье конкретные шаги алгоритма показаны на рисунке 5. Процесс комбинирования алгоритмов показан на рисунке 5.

Шаг 1: Вся панель разделена фоном переднего плана. Фон во внешнем круге черный, на переднем плане — пятна, все изображение преобразовано в двоичную форму, порог установлен на 0; 35, и таким образом можно приблизительно получить основной контур. Операция закрытия используется для удаления канавок и микротвермов и определения максимальной области связи, и, наконец, может быть получено полное изображение переднего плана.

Шаг 2: Найдите заплатки на силиконовой панели. Поскольку он равномерно распределен при одинаковом размере, можно получить полные небольшие участки геометрически.

Шаг 3: Изображение каждого патча обрабатывается отдельно. Поскольку в каждом небольшом блоке есть горизонтальные линии, которые не принадлежат дефекту, ядро ​​горизонтальной свертки (например, оператор Prewitt) может быть использовано для обнаружения сначала горизонтальных линий сетки. Затем следует обратить внимание на выбор порога, и тогда оператор Кэнни может быть использован для обнаружения всех границ текстуры.

Шаг 4. Устраните пересечение линий сетки и границы вокруг участка и сохраните текстуру дефекта. Здесь линии сетки, обнаруженные оператором Prewitt, раздуваются, чтобы получить маску негоризонтальной области, а затем пересекаются с маской Кэнни для определения местоположения дефекта.

Шаг 5: Маркировка дефекта: после получения идентификационной позиции восстанавливается трехканальное изображение, отмечая серым цветом пиксели в месте дефекта красным цветом.

РИСУНОК 5 . Блок-схема алгоритма, предложенного в статье.

Визуализация соответствующих шагов в процессе объединения алгоритмов показана на рисунке 6.

1) После предварительной обработки исходного изображения кремниевой панели получается двоичное изображение профиля края, обнаруженное оператором Кэнни, как показано на рисунке 6E. . Можно увидеть, что профиль дефекта на блок-схеме обнаруживается вместе с профилем края изображения. Детали краев очень тонкие, а край изображения и поперечная сетка вызывают множество ложных краев в исправном положении.

2) Чтобы исключить лишние линии, вызванные профилем кромки и поперечной сеткой, упомянутыми в (1), после предварительной обработки изображения в процедуре (1) затем оператор Превитта извлекает характеристики кромки солнечной панели, получая диаграмма эффекта, как показано на рисунке 6A. Согласно характеристикам оператора Prewitt, он хорошо работает при работе с поперечными и вертикальными кромками.

3) После обработки морфологии граница и край сетки удаляются, как показано на рисунке 6B.

4) Значение каждого пикселя на рисунке 6B равно 0 или 255. Оттенки серого изображения инвертируются с помощью уравнения. 7 для каждого значения пикселя. В формуле. 7, r и s представляют значения пикселей до и после обработки, L -1 представляет диапазон [0, L -1] шкалы серого, а диапазон двоичных изображений составляет [0, 255]. Таким образом получается двоичный граф, показанный на рисунке 6C.

5) Путем вычисления «и» для каждой точки пикселя на рисунках 6C, E (соответствующее значение 0 или 1), соответственно, поперечная сетка и граничная часть двух изображений могут быть удалены, оставляя за собой изображение края дефекта изображения силиконовая панель.

РИСУНОК 6 . Схема эффекта обнаружения алгоритма в этой статье.

Экспериментальные результаты и анализ

Чтобы проверить эффективность алгоритма, предложенного в этой статье, для сравнения выбраны солнечные панели, содержащие только микротрещины. И некоторые из дефектов показаны на рисунке 7. Здесь оператор Prewitt, оператор canny и алгоритм из этой статьи используются для обнаружения дефектов в солнечных панелях и нахождения соответствующих положений этих дефектов.

РИСУНОК 7 . Исходное изображение солнечной панели.

При сравнении трех приведенных выше наборов результатов обнаружения можно увидеть, что в алгоритме Prewitt есть операторы Prewitt_x и Prewitt_y. И первый оператор чувствителен к информации о вертикальных границах, которая хорошо распознается, в то время как оператор Prewitt_y представляет собой ненормализованное медианное сглаживание изображения в вертикальном направлении. Таким образом, из рисунка 8 видно, что обнаруженная информация заключается в большем устранении поперечного ложного фронта.При использовании только оператора Prewitt и при вмешательстве по устранению поперечного ложного края можно увидеть, что дефект включает больше линий края во время процедуры обнаружения, что дает ложный результат. С точки зрения оператора Кэнни и в сочетании с результатом, показанным на рисунке 9, оператор Кэнни определяет форму микротрещин, но также обнаруживает устранение поперечной ложной кромки. Таким образом, эффекта обнаружения от использования одного оператора Prewitt и одного оператора Canny недостаточно.Из рисунка 10 видно, что положение микротрещины отмечено красными линиями и без неправильного определения поперечных ложных краев, что имеет большой скачок по сравнению с использованием одного оператора.

РИСУНОК 8 . Диаграмма эффекта, полученная с использованием только оператора Prewitt.

РИСУНОК 9 . Диаграмма эффекта, полученная с использованием только оператора Кэнни.

РИСУНОК 10 . Эффект от алгоритма, предложенного в этой статье.

Из приведенного выше анализа можно выделить несколько различных операторов, и у каждого из них есть свои преимущества и ограничения.Если можно объединить преимущества каждого оператора, можно быть уверенным, что результат обнаружения будет лучше. На основе этого предложен метод, совмещенный с операторами Кэнни и Прюитта, повышающий точность обнаружения дефектов. Комбинация в определенной степени преодолевает недостатки одного оператора и объединяет преимущества разных операторов. Таким образом, предложенный в статье метод позволяет эффективно обнаруживать дефекты в кремниевых панелях, такие как микротрещины, и позволяет избавиться от вмешательства края сетки кремниевых панелей.

Экспериментальные результаты алгоритма представлены в таблице 1. Общее количество образцов — M. Количество образцов с микротрещинами — G. Количество необнаруженных панелей — W1. Количество пропущенных панелей обнаружения — W2. Точность L1. Частота ошибок — L2. А необнаруженная скорость — L3. Соответствующая точность, частота ошибок и необнаруженная частота показаны в уравнениях 8–10.

ТАБЛИЦА 1 . Результат обнаружения микротрещин.

Из таблицы видно, что оператор Кэнни более деликатен, но есть проблема, заключающаяся в том, что ложные углы обнаруживаются и не обнаруживаются одновременно.Согласно таблице 1, причина низкой точности оператора Кэнни в основном связана с большим количеством ошибок. Результаты экспериментов с использованием только оператора Prewitt очень чувствительны к поперечной сетке, оператор Prewitt недостаточно чувствителен при обнаружении дефектов неправильной формы. Так что основная причина низкой точности кроется в необнаруженном количестве. Но алгоритм, предложенный в этой статье, сочетает в себе преимущества операторов Кэнни и Прюитта, а точность алгоритма является наивысшей по сравнению с первыми двумя пунктами.

В этом эксперименте алгоритм должен предварительно обработать изображения, вызванные небольшим шумом, например шумом соленого перца, но он не может сгладить детали с микротрещинами, потому что такая обработка снизит чувствительность алгоритма к особенностям микротрещин. . Итак, следующий шаг — уменьшить количество ошибок в алгоритме.

Заключение

Сосредоточившись на обнаружении дефектов кремниевых панелей, в статье предложен метод обнаружения, основанный на дополнительных преимуществах операторов Prewitt и Canny.Этот метод дал хорошие результаты при обнаружении дефектов солнечных панелей. Он решил проблему, заключающуюся в том, что обычная сверточная нейронная сеть требует большого количества обучающих данных и высоких требований к оборудованию. Используя метод, предложенный в статье, можно интуитивно обнаружить наличие дефектов в кремниевых панелях, и он не ограничивается определенными фиксированными характеристиками дефектов и размером анкера. Для сравнения, этот метод более универсален и надежен. Он может напрямую обнаруживать дефекты в кремниевых панелях, такие как микротрещины, повышая точность обнаружения.Но что касается алгоритма, предложенного в статье, то есть ограничения, особенно неправильное обнаружение специальных микротрещин (трещин, которые полностью совпадают или полностью параллельны поперечным линиям сетки). С другой стороны, для различных дефектов панелей алгоритм в этой статье не может реализовать распознавание образов. Следовательно, классифицированное распознавание различных дефектов должно стать предметом исследований в будущем. Этот метод может использоваться производственной компанией для обеспечения качества процесса производства кремниевых панелей и может лучше обнаруживать различные дефекты в режиме реального времени.

Заявление о доступности данных

Исходные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительные материалы; дальнейшие запросы можно направить автору-корреспонденту.

Вклад авторов

YZ отвечает за общее направление эксперимента и новые предложенные пункты, в том числе за написание статьи. ZW понимает общее направление статьи и предоставляет дополнительные рекомендации по экспериментам и написанию статьи, за которую отвечает YW. обработка наборов связанных изображений для экспериментов. CZ отвечает за экспериментальные записи и анализ экспериментальных данных. BZ отвечает за перевод статей на английский язык и полировку статей.

Финансирование

Это исследование финансировалось Национальным фондом естественных наук Китая, номер гранта 6192007, 61462008, 61751213, 61866004; Ключевые проекты Гуансийского фонда естественных наук, номер гранта 2018GXNSFDA294001,2018GXNSFDA281009; Фонд естественных наук Гуанси, номер гранта 2018GXNSFAA294050, 2017GXNSFAA198365; 2015 Инновационный командный проект Гуансийского университета науки и технологий, номер гранта gxkjdx201504; Исследовательский фонд Гуанси Ключевая лаборатория извлечения информации из множества источников и безопасности, номер гранта MIMS19-04; Инновационный проект последипломного образования Гуанси, номер гранта GKYC202106, GKYC202104, YCSW2021320; Проект инноваций и предпринимательства студентов колледжей 202110594133, 202110594134.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно относятся к их аффилированным организациям, или претензиям издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Ссылки

1. Чжан У., Ли Д., Йе Ф. Проверка текстурных дефектов кремниевых солнечных элементов. J. Comput Appl. (2010) 30 (10): 2702–4. doi: 10.3724 / sp.j.1087.2010.02702

CrossRef Полный текст | Google Scholar

2. Чжоу Т., Цзин X. Обнаружение с поверхности и оценка позы с 6 степенями свободы для трехмерных объектов в загроможденных сценах [J]. IEEE Trans Robotics (2016) 6, 1–15.

Google Scholar

3. Ногучи Т. Инфракрасная разность с преобразованием Фурье и временное инфракрасное обнаружение динамики переноса электронов и протонов при фотосинтетическом окислении воды. Biochim Biophys Acta (Bba) –Bioenerg (2015) 1847 (1): 35–45. doi: 10.1016 / j.bbabio.2014.06.009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

4. Нгуен Т.П., Деблед-Реннессон И. «Измерение окружности в линейном времени», 20-я Международная конференция по распознаванию образов, 2010 г. (2010 г.) 2098–101. doi: 10.1109 / ICPR.2010.1157

Google Scholar

5. Беляев А., Полупан О., Остапенко С., Гесс Д., Калейс Дж. П.. Резонансная ультразвуковая вибрационная диагностика упругих напряжений в полноразмерных кремниевых пластинах. Semicond Sci Technol (2006) 21 (3), 254–60. doi: 10.1088 / 0268-1242 / 21/3/007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

6. Габор А.М., Ралли М., Монмини С., Луис С., Борданаро К., Вудс Дж. И др. «Вызванное пайкой повреждение солнечных элементов из тонкого кремния и обнаружение треснувших элементов в модулях [C]», на 21-й Европейской конференции по фотоэлектрической солнечной энергии, (2006), стр. 2042–7.

7. Цай Д.М., Чанг Ц.С., Чао С.М. Исследование микротрещин в неоднородно текстурированных солнечных пластинах с использованием анизотропной диффузии. Изображение Vis Comput (2010) 28 (3): 491–501. doi: 10.1016 / j.imavis.2009.08.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

8. Донг Д., Чен Г. Метод обнаружения неисправностей кремниевых солнечных элементов на основе изображения в ближнем инфракрасном диапазоне [J]. J Terahertz Sci Electron Inf (2010) 08 (5): 539–43. DOI: 10.3969 / j.issn.1672-2892.2010.05.009

Google Scholar

9. So F. Метод и устройство для обнаружения и отображения инфракрасного излучения . США (2016). п. 3–5. US9276048 [P].

10. Чжан Х., Фу З., Бей Н., Чжан З., Чжан Р. Применение комбинации бимодального метода и метода Оцу при обнаружении дефектов в солнечных элементах [J]. Comput Syst Appl (2012) 21 (1): 115–7. DOI: 10.3969 / j.issn.1003-3254.2012.01.027

Google Scholar

11. Фуюки Т., Китиянан А. Фотографическая диагностика солнечных элементов из кристаллического кремния с использованием электролюминесценции. Appl Phys A (2009) 96: 189–96. doi: 10.1007 / s00339-008-4986-0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

12.Demant M, Rein S, Krisch J, Schoenfelder S, Klute C, Bartsch S и др. Обнаружение и анализ микротрещин в пластинах мультикристаллического кремния во время производства солнечных элементов [C]. В: 37-я конференция IEEE Photovoltaic Specialists Conference, Сиэтл, Вашингтон, 19–24 июня 2011 г. (2011) 001641–6. doi: 10.1109 / pvsc.2011.6186271

CrossRef Полный текст | Google Scholar

13. Ян Ц., Чжан Х., Хуанг Г. Применение электролюминесцентной визуализации в контроле качества кристаллических кремниевых элементов и модулей [J]. Солнечная энергия (2009) (6) 42∼43 + 45.

Google Scholar

14. Лю X, Сюй Л., Сяо К., Цао Дж., Сяо Дж. Технология обработки изображений на основе Matlab для выявления дефектов в кремниевых солнечных элементах [J]. J Shanghai Jiaotong Univ (2010) 44 (07): 926–30.

Google Scholar

15. Рёш Р., Кребс Ф. К., Таненбаум Д. М., Хоппе Х. Контроль качества полимерных солнечных модулей, получаемых с рулона на рулон, с помощью дополнительных методов визуализации. Solar Energ Mater Solar Cell (2012) 97: 176–80.doi: 10.19519 / j.cnki.1672-3392.2020.03.014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

16. Фан К. Исследование высокоэффективной системы обнаружения поверхностных дефектов солнечных элементов [D] . Аньхойский университет (2019).

17. Цинь Л. Методы уменьшения размерности и кластеризации элементов для диагностики неисправностей фотоэлектрических систем [D] . Университет Ханчжоу Дяньцзы (2020).

18. Ди Санте Р., Кавальере П., Росси Г.Л., Сквиллаче А. Термоупругий анализ распространения трещин в сварных соединениях AA6082 трением с перемешиванием. Msf (2007) 561-565: 2221–4. doi: 10.4028 / www.scientific.net / msf.561-565.2221

CrossRef Полный текст | Google Scholar

19. Трешанский А., Роберт М. МакГроу. Обзор алгоритмов кластеризации [J]. Proc Spie Int Soc Opt Eng (2001) 4367: 41–51.

Google Scholar

20. Цай Д. М., Ли Дж. Н, Ли В. К., Чиу В. И.. Обнаружение дефектов в многокристальных солнечных элементах с использованием кластеризации с мерами однородности. Adv Eng Inform (2015) 29 (3): 419–30.doi: 10.1016 / j.aei.2015.01.014

CrossRef Полный текст | Google Scholar

21. Ли М. Цветовая классификация и обнаружение дефектов солнечных панелей на основе машинного обучения [D] . Хэбэйский технологический университет (2019).

22. Цуй Д. Исследование алгоритма обнаружения трещин в поликристаллических солнечных элементах [D] .