Новый клапан Common Rail F00VC01362 для инжектора 0445110302 0445110303 для инъекционной иглы

В связи с быстрым развитием общества автомобили становятся все более важным средством передвижения в повседневной жизни. Как устройство для впрыска бензина в цилиндры автомобиля седло клапана автомобильных форсунок играет очень важную роль в регулировании количества топлива. Вопрос повышения качества деталей стал важным вопросом, вызывающим озабоченность, но из-за небольших размеров деталей легко ограничиться технологией обработки. В ходе производственного процесса внутри неизбежно остаются царапины, дефекты, пятна ржавчины, белые пятна и другие виды дефектов, что влияет на работу седла автомобильной форсунки.

Поэтому подбор бракованных деталей из множества деталей стал неизбежной задачей. В связи с быстрым увеличением объема данных изображений и быстрым развитием вычислительных возможностей аппаратного обеспечения технология обнаружения глубокого обучения, представленная сверточной нейронной сетью, была применена к соответствующим задачам обнаружения дефектов. По сравнению с традиционным алгоритмом производительность значительно улучшена. В 2014 году Росс Гиршик [1] ​​и другие предложили алгоритм R-CNN для извлечения регионов-кандидатов с помощью алгоритма выборочного поиска, но этот алгоритм требует больших вычислительных ресурсов и медленный. Впоследствии предлагается алгоритм обнаружения целей SPP-Net, который решает проблему деформации объекта, а затем предлагается Fast R-CNN путем введения многозадачных потерь и объединения RoI, который использует многозадачное обучение для завершения классификации и регрессии.

Однако региональный метод, принятый в алгоритме, по-прежнему будет отнимать много времени. Поэтому Рен [2] предложил алгоритм Faster R-CNN. Алгоритм представляет сеть RPN на основе алгоритма Fast R-CNN, который был значительно улучшен по скорости и производительности. Алгоритм Faster R-CNN может достичь лучших результатов в обнаружении объектов, чем другие алгоритмы.