Supapă Common Rail nouă F00VC01362 pentru injector 0445110302 0445110303 pentru ac de injecție

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 pentru injectarea 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 lent din punct de vedere computațional și intensiv.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.