Новы клапан Common Rail F00VC01362 для інжэктара 0445110302 0445110303 для ін'екцыйнай іголкі

Дзякуючы хуткаму развіццю грамадства, аўтамабілі становяцца ўсё больш важным інструментам падарожжа ў паўсядзённым жыцці.Як прылада для ўпырску бензіну ў аўтамабільныя цыліндры, сядло клапана аўтамабільных фарсунак гуляе вельмі важную ролю ў кантролі колькасці паліва.Як палепшыць якасць дэталяў, стала важным пытаннем, якое выклікае занепакоенасць, але з-за невялікага памеру дэталяў іх лёгка абмежаваць тэхналогія апрацоўкі.У працэсе вытворчасці ўнутры непазбежна застануцца драпіны, дэфекты, плямы іржы, белыя плямы і іншыя тыпы дэфектаў, што ўплывае на працу аўтамабільнага сядзення інжэктара.

Такім чынам, вылучэнне дэфектных дэталяў з многіх частак стала непазбежным праектам.З хуткім павелічэннем даных малюнкаў і хуткім развіццём апаратных вылічальных магчымасцей тэхналогія выяўлення глыбокага навучання, прадстаўленая згорткавай нейронавай сеткай, была прыменена для адпаведных задач выяўлення дэфектаў.У параўнанні з традыцыйным алгарытмам прадукцыйнасць была значна палепшана.У 2014 годзе Рос Гіршык [1] ​​і іншыя прапанавалі алгарытм R-CNN для вылучэння рэгіёнаў-кандыдатаў праз алгарытм селектыўнага пошуку, але алгарытм інтэнсіўны і павольны ў плане вылічэнняў.Пасля прапануецца алгарытм выяўлення мэты SPP-Net, які вырашае праблему дэфармацыі аб'екта, а затым Fast R-CNN прапануецца шляхам увядзення шматзадачнай страты і RoI Pooling, які выкарыстоўвае шматзадачнае навучанне для завяршэння класіфікацыі і рэгрэсіі.

Аднак рэгіянальны метад, прыняты алгарытмам, па-ранейшаму зойме шмат часу.Таму Рэн [2] прапанаваў алгарытм Faster R-CNN.Алгарытм прадстаўляе сетку RPN на аснове алгарытму Fast R-CNN, які быў значна палепшаны ў хуткасці і прадукцыйнасці.Алгарытм Faster R-CNN можа дасягнуць лепшых вынікаў у выяўленні аб'ектаў, чым іншыя алгарытмы.