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TwinCAT – Machine learning 機器學習
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案例名稱 -TwinCAT – Machine learning 機器學習
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系統架構圖應用說明 Application
- TcCOM | ML Runtime
- 完全集成到TwinCAT 3中
- 加載訓練好的模型文件來配置其功能
- 支持XML and BML 類型文件
- 在運行時重新配置（更新機器學習(ML)模型）
基於未知數據的學習模型驗證
- 用戶模式 / 文件轉換器
- 把XML 和ONNX 轉化成BML 或XML
- BML 是Beckhoff特定的二進制形式
- 可選的文件加密（IP保護）
特色優點 Unique Features
- TwinCAT 中的標準 TcCOM
- 機器學習模型的實時推理引擎
- PLC, C++ 和循環調用者接口
- 直接訪問 EtherCAT 從站、即執行器和傳感器
- 支持 ONNX
- 快速增長的機器學習 (ML) 標準化文件格式非阻塞, 併行
- 多個任務併行使用一個 TcCOM 對象基於 PC 的控制可擴展的性能
- 要求： x86 CPU 和 64位元操作系統
- 權值大小為 10K 的多層感知器 (MLP) 在一個亞毫秒的任務週期中多次調用
應用機種 Product Model
- TF3800 | TwinCAT 3 Machine Learning Inference Engine
- TF3810 | TwinCAT 3 Neural Network Inference Engine
- TcCOM | ML Runtime
