Supapă Common Rail nouă F00VC01362 pentru injector 0445110302 0445110303 pentru ac de injecție
Descrierea produselor
Codurile de referință | F00VC01362 |
Aplicație | 0445110302 0445110303 |
MOQ | 10 buc |
Certificare | ISO9001 |
Locul de origine | China |
Ambalare | Ambalare neutră |
Controlul calității | 100% testat înainte de expediere |
Perioada de graţie | 7 ~ 10 zile lucrătoare |
Plată | T/T, L/C, Paypal, Western Union, MoneyGram sau conform cerințelor dvs |
Detectarea defectelor scaunului supapei injectorului auto pe baza fuziunii caracteristicilor (partea 1)
Datorită dezvoltării rapide a societății, automobilele au devenit un instrument de călătorie din ce în ce mai important în viața de zi cu zi. Ca dispozitiv de injectare a benzinei în cilindrii auto, scaunul supapei injectoarelor auto joacă un rol foarte important în controlul cantității de combustibil. Cum să îmbunătățiți calitatea pieselor a devenit o problemă importantă de îngrijorare, dar din cauza dimensiunii mici a pieselor, este ușor să fiți limitat de tehnologia de procesare. În timpul procesului de producție, va lăsa inevitabil zgârieturi, defecte, pete de rugină, pete albe și alte tipuri de defecte în interior, ceea ce afectează performanța scaunului injectorului auto.
Prin urmare, alegerea pieselor defecte din multe părți a devenit un proiect inevitabil. Odată cu creșterea rapidă a datelor de imagine și progresul rapid al capacității de calcul hardware, tehnologia de detectare a învățării profunde, reprezentată de rețeaua neuronală convoluțională, a fost aplicată sarcinilor conexe de detectare a defectelor. În comparație cu algoritmul tradițional, performanța a fost mult îmbunătățită. În 2014, Ross Girshick [1] și alții au propus algoritmul R-CNN pentru a extrage regiuni candidate printr-un algoritm de căutare selectivă, dar algoritmul este intensiv din punct de vedere computațional și lent. Ulterior, este propus algoritmul de detectare a țintei SPP-Net, care rezolvă problema deformării obiectului, iar apoi este propus Fast R-CNN prin introducerea multi-task loss și RoI Pooling, care folosește învățarea multi-task pentru a finaliza clasificarea și regresia.
Cu toate acestea, metoda regională adoptată de algoritm va consuma în continuare mult timp. Prin urmare, Ren [2] a propus algoritmul Faster R-CNN. Algoritmul introduce rețeaua RPN pe baza algoritmului Fast R-CNN, care a fost mult îmbunătățit ca viteză și performanță. Algoritmul Faster R-CNN poate obține rezultate mai bune în detectarea obiectelor decât alți algoritmi.
Produse înrudite
Nu. | Partea nr. | Injector potrivit | Aplicație |
1 | F00RJ02130 | 0445120059 0445120060 0445120123 0445120151 0445120152 0445120208 0445120209 0445120210 0445120151 04451024212 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 0445120134 0445103624 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 |