Nuova valvola Common Rail F00VC01362 per iniettore 0445110302 0445110303 per ago di iniezione

A causa del rapido sviluppo della società, le automobili sono diventate uno strumento di viaggio sempre più importante nella vita quotidiana.Come dispositivo per l'iniezione di benzina nei cilindri delle automobili, la sede della valvola degli iniettori delle automobili svolge un ruolo molto importante nel controllo della quantità di carburante.Come migliorare la qualità delle parti è diventata una questione importante, ma a causa delle dimensioni ridotte delle parti, è facile essere limitati dalla tecnologia di lavorazione.Durante il processo di produzione, inevitabilmente lasceranno all'interno graffi, difetti, macchie di ruggine, macchie bianche e altri tipi di difetti, che influiscono sulle prestazioni della sede dell'iniettore automobilistico.

Pertanto, individuare le parti difettose tra molte parti è diventato un progetto inevitabile.Con il rapido aumento dei dati immagine e il rapido progresso della capacità di calcolo dell'hardware, la tecnologia di rilevamento del deep learning, rappresentata dalla rete neurale convoluzionale, è stata applicata ai compiti correlati di rilevamento dei difetti.Rispetto all'algoritmo tradizionale, le prestazioni sono state notevolmente migliorate.Nel 2014, Ross Girshick [1] e altri hanno proposto l'algoritmo R-CNN per estrarre le regioni candidate attraverso un algoritmo di ricerca selettiva, ma l'algoritmo è lento e computazionalmente intenso.Successivamente viene proposto l'algoritmo di rilevamento del target SPP-Net, che risolve il problema della deformazione degli oggetti, e poi viene proposto Fast R-CNN introducendo la perdita multi-task e il RoI Pooling, che utilizza l'apprendimento multi-task per completare la classificazione e la regressione.

Tuttavia, il metodo regionale adottato dall’algoritmo richiederà comunque molto tempo.Pertanto, Ren [2] ha proposto l'algoritmo Faster R-CNN.L'algoritmo introduce la rete RPN sulla base dell'algoritmo Fast R-CNN, che è stato notevolmente migliorato in termini di velocità e prestazioni.L'algoritmo Faster R-CNN può ottenere risultati migliori nel rilevamento degli oggetti rispetto ad altri algoritmi.