Новий клапан Common Rail F00VC01362 для інжектора 0445110302 0445110303 для ін'єкційної голки

У зв’язку зі швидким розвитком 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 даних зображень і швидким прогресом апаратних обчислювальних можливостей технологія виявлення глибокого навчання, представлена ​​згортковою нейронною мережею, була застосована для суміжних 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 вимагає інтенсивних 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.