Bagong Common Rail Valve F00VC01362 para sa Injector 0445110302 0445110303 para sa Injection Needle

Dahil sa mabilis na pag-unlad ng lipunan, ang mga sasakyan ay naging isang lalong mahalagang kasangkapan sa paglalakbay sa pang-araw-araw na buhay. Bilang isang aparato para sa pag-inject ng gasolina sa mga cylinder ng sasakyan, ang valve seat ng mga automobile injectors ay gumaganap ng isang napakahalagang papel sa kontrol ng dami ng gasolina. Kung paano pagbutihin ang kalidad ng mga bahagi ay naging isang mahalagang isyu ng pag-aalala, ngunit dahil sa maliit na sukat ng mga bahagi, ito ay madaling limitado sa pamamagitan ng teknolohiya sa pagpoproseso. Sa panahon ng proseso ng produksyon, ito ay hindi maiiwasang mag-iiwan ng mga gasgas, depekto, mga kalawang na batik, puting batik at iba pang uri ng mga depekto sa loob, na nakakaapekto sa pagganap ng upuan ng automotive injector.

Samakatuwid, ang pagpili ng mga may sira na bahagi mula sa maraming bahagi ay naging isang hindi maiiwasang proyekto. Sa mabilis na pagtaas ng data ng imahe at mabilis na pag-unlad ng kakayahan sa pag-compute ng hardware, ang teknolohiya ng deep learning detection, na kinakatawan ng convolutional neural network, ay inilapat sa mga kaugnay na gawain ng flaw detection. Kung ikukumpara sa tradisyonal na algorithm, ang pagganap ay lubos na napabuti. Noong 2014, iminungkahi ni Ross Girshick [1] at ng iba pa ang R-CNN algorithm na kunin ang mga kandidatong rehiyon sa pamamagitan ng isang selective search algorithm, ngunit ang algorithm ay computationally intensive at mabagal. Kasunod nito, iminungkahi ang target detection algorithm na SPP-Net, na lumulutas sa problema ng deformation ng bagay, at pagkatapos ay iminungkahi ang Fast R-CNN sa pamamagitan ng pagpapakilala ng multi-task loss at RoI Pooling, na gumagamit ng multi-task learning upang makumpleto ang pag-uuri at regression.

Gayunpaman, ang pamamaraang panrehiyon na pinagtibay ng algorithm ay kukuha pa rin ng maraming oras. Samakatuwid, iminungkahi ni Ren [2] ang Faster R-CNN algorithm. Ipinakilala ng algorithm ang RPN network batay sa Fast R-CNN algorithm, na lubos na napabuti sa bilis at pagganap. Ang Faster R-CNN algorithm ay makakamit ng mas mahusay na mga resulta sa object detection kaysa sa iba pang mga algorithm.