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塑料外壳、低触发压力、几乎无金属成分，金属探测器失效；体积小、形似玩具，导致儿童伤亡率极高，被称为“玩具雷”。全球至少 1 亿军用弹药遗留，数百万枚此类散布式地雷。
早期依赖红外无人机航拍人工计数，新研究引入卷积神经网络（CNN），实现散布雷场的快速测绘与自动化检测，具备：
无人机辅助快速测绘 + CNN 自动检测，为应对近期武装冲突遗留的大量小型散布雷提供了可落地的技术闭环，也为未来同类威胁建立了通用应对范式。
传感器
数控铣床即计算机数字控制铣床，指由电子计量数字信号控制的铣床。 数控铣床是在普通铣床基础上发展的自动化加工设备，两者加工工艺基本相同、结构也有相似之处。分为无刀库和有刀库两类，带刀库的数控铣床又称加工中心。 数控铣床操作步骤 回参考点 工作台移至中间：按负向键防止超程，放置工件。 对刀找正装夹：用百分表找正后装夹工件（工件允许可先装夹后铣削再找正）；用平口钳时须先找正钳口。 对刀（X向）：主轴装对刀仪，主轴正转（光电对刀仪不转）。手轮模式下先移刀具至工件右端，再X向慢速靠近工件至准确，Z向抬刀（X向不动），清X向相对坐标；移刀具至工件左端，X向慢速靠近至准确，Z向抬刀（X向不动），记录此时
开机前3大必检项 检查电源电压是否匹配激光切割机额定电压，避免不必要损坏。 检查排风管是否置于出风口，避免阻碍空气对流。 检查激光切割工作台上是否有其他异物。 掌握激光切割机操作12步法 固定材料：将待切材料固定在激光切割机工作台面上。 调整参数：根据金属板材材质和厚度调整设备参数。 选镜头喷嘴：选择合适透镜和喷嘴，开机前检查其完好度和清洁度。 调焦：将切割头调至合适焦点位置。 检查调整喷嘴中心。 切割头传感器校准。 选切割气体：选择合适切割气体，检查喷射状态是否良好。 试切：切割后检查切割端面光滑度和精度。有误差则调整参数直到打样合格。 编程排版：工件图纸编程排版，导入设备切割系统。
机器学习（ML）是 AI 核心分支：**让机器从数据中自主学习规律、泛化预测，而非显式编程规则**。本文系统梳理 ML 原理、工程流程、深度学习进阶与工业落地图谱。 机器学习核心范式 监督学习：标注数据 (X, y) → 学习映射 f: X→y。分类（缺陷判别）、回归（寿命预测） 无监督学习：无标签数据 → 发现内在结构。聚类（工况分型）、降维（特征压缩）、异常检测（孤立森林/自编码器） 半监督/自监督：少量标签 + 大量无标签，一致性正则/对比学习/掩码建模，缓解标注瓶颈 强化学习：智能体与环境交互 → 最大化累积奖励。调度优化、机器人控制、工艺参数自适应 ML 项目工程化四阶段标准化
机器学习早已家喻户晓，但鲜有人知如何着手应用。希望阅读本文能帮助您理解如何利用 PLCnext 控制器开启机器学习之旅。本文将涵盖：训练首个 ML 模型、转换为 ONNX 标准、在 PLCnext 控制器上推理。为避免过度复杂，我们将使用经典的 Iris 鸢尾花数据集构建模型。 开始前，明确目标至关重要。以下简要介绍本文涉及的主题，参考资料见文末。 机器学习简介 什么是机器学习 机器学习的本质是利用统计与算法在数据集中发现模式。主要分为三类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习最常用，本文采用此类。监督学习中，我们对数据打标签，明确告知机器寻找的模式。 无监督学习不打标签，让机器自行发现模
