Новий клапан Common Rail F00VC01362 для інжектора 0445110302 0445110303 для ін'єкційної голки
Опис продукції
Довідкові коди | F00VC01362 |
застосування | 0445110302 0445110303 |
MOQ | 10 шт |
Атестація | ISO9001 |
Місце походження | Китай |
Упаковка | Нейтральна упаковка |
Контроль якості | 100% перевірено перед відправкою |
Час виконання | 7~10 робочих днів |
Оплата | T/T, L/C, Paypal, Western Union, MoneyGram або як ваша вимога |
Виявлення дефектів сідла клапана автомобільної форсунки на основі об’єднання функцій (частина 1)
Завдяки стрімкому розвитку суспільства автомобілі стають все більш важливим інструментом подорожей у повсякденному житті. Як пристрій для впорскування бензину в автомобільні циліндри, сідло клапана автомобільних форсунок відіграє дуже важливу роль у контролі кількості палива. Спосіб покращення якості деталей став важливою проблемою, але через малий розмір деталей легко обмежитися технологією обробки. Під час виробничого процесу всередині неминуче залишаються подряпини, дефекти, плями іржі, білі плями та інші типи дефектів, що впливає на роботу автомобільного сидіння інжектора.
Тому вилучення дефектних деталей з багатьох деталей стало неминучим проектом. Зі швидким збільшенням обсягу даних зображень і швидким розвитком обчислювальних можливостей апаратного забезпечення технологія виявлення глибокого навчання, представлена згортковою нейронною мережею, була застосована для відповідних завдань виявлення дефектів. Порівняно з традиційним алгоритмом продуктивність була значно покращена. У 2014 році Росс Гіршик [1] та інші запропонували алгоритм R-CNN для виділення регіонів-кандидатів за допомогою алгоритму вибіркового пошуку, але алгоритм потребує обчислень і повільний. Згодом пропонується алгоритм виявлення цілі SPP-Net, який вирішує проблему деформації об’єкта, а потім пропонується Fast R-CNN шляхом впровадження багатозадачних втрат і RoI Pooling, який використовує багатозадачне навчання для завершення класифікації та регресії.
Однак регіональний метод, прийнятий алгоритмом, все одно займе багато часу. Тому Рен [2] запропонував алгоритм Faster R-CNN. Алгоритм представляє мережу RPN на основі алгоритму Fast R-CNN, який був значно покращений у швидкості та продуктивності. Алгоритм Faster R-CNN може досягти кращих результатів у виявленні об’єктів, ніж інші алгоритми.
Супутні товари
немає | Номер частини | Відповідний інжектор | застосування |
1 | F00RJ02130 | 0445120059 0445120060 0445120123 0445120151 0445120152 0445120208 0445120209 0445120210 0445120211 0445120212 0445120231 0445120238 0445120239 0445120250 0445120252 0445120254 0445120255 0445120256 0445120273 | Cummins |
2 | F00RJ01727 | 0445120086 0445120087 0445120127 0445120166 | Weichai WP10 Weichai WP12 |
3 | F00RJ02806 | 0445120110 0445120156 0445120164 | |
4 | F00RJ02056 | 0445120106 0445120142 0445120232 0445120261 0445120264 | |
5 | F00VC01365 | 0445110356 | |
6 | F00RJ02472 | 0445120183 0445120242 0445120289 | |
7 | F00VC01363 | 0445110304 0445110317 0445110348 | |
8 | F00RJ01726 | ||
9 | F00RJ01508 | ||
10 | F00RJ01278 | 0445120054 0445120057 0445120075 | |
11 | F00VC01368 | 0445110321 0445110390 | JME |
12 | F00RJ01451 | 0445120064 0445120065 0445120074 0445120136 0445120137 0445120138 0445120139 0445120234 0445120246 0445120362 0445120363 | |
13 | F00RJ01704 | 0445120110 0445120225 0445120111 0455120083 0445120141 0445120156 | |
14 | F00RJ01479 | 0445120066 0445120067 | Deutz |
15 | F00RJ01159 | 0445120024 0445120026 0445120027 0445120044 0445120045 0445120053 | |
16 | F00RJ02103 | 0445120134 0445120361 | |
17 | F00RJ01683 | 0445120080 0445120268 | |
18 | F00RJ01218 | 0445120030 0445120061 0445120100 | |
19 | F00RJ02175 | 0445120030 0445120044 0445120045 0445120053 0445120055 0445120056 0445120061 0445120068 0445120098 | KHD D0836 LOH60 |
20 | F00RJ02466 | 0445120030 0445120061 0445120100 0445120217 0445120218 0445120219 0445120219 |