Nieuwe Common Rail-klep F00VC01362 voor injector 0445110302 0445110303 voor injectienaald

Door de snelle ontwikkeling van de samenleving zijn auto’s een steeds belangrijker reismiddel geworden in het dagelijks leven. Als apparaat voor het injecteren van benzine in autocilinders speelt de klepzitting van auto-injectoren een zeer belangrijke rol bij het regelen van de brandstofhoeveelheid. Het verbeteren van de kwaliteit van de onderdelen is een belangrijk punt van zorg geworden, maar vanwege de kleine omvang van de onderdelen wordt deze gemakkelijk beperkt door de verwerkingstechnologie. Tijdens het productieproces zullen er onvermijdelijk krassen, defecten, roestvlekken, witte vlekken en andere soorten defecten achterblijven, wat de prestaties van de auto-injectorstoel beïnvloedt.

Daarom is het uitkiezen van defecte onderdelen uit veel onderdelen een onvermijdelijk project geworden. Met de snelle toename van beeldgegevens en de snelle vooruitgang van hardwarecomputermogelijkheden, is de deep learning-detectietechnologie, vertegenwoordigd door een convolutioneel neuraal netwerk, toegepast op de gerelateerde taken van foutdetectie. Vergeleken met het traditionele algoritme zijn de prestaties sterk verbeterd. In 2014 stelden Ross Girshick [1] en anderen het R-CNN-algoritme voor om kandidaat-regio's te extraheren via een selectief zoekalgoritme, maar het algoritme is rekenintensief en traag. Vervolgens wordt het doeldetectiealgoritme SPP-Net voorgesteld, dat het probleem van objectvervorming oplost, en vervolgens wordt Fast R-CNN voorgesteld door de introductie van multi-task loss en RoI Pooling, waarbij multi-task leren wordt gebruikt om classificatie en regressie te voltooien.

De door het algoritme gehanteerde regionale methode zal echter nog steeds veel tijd in beslag nemen. Daarom stelde Ren [2] het Faster R-CNN-algoritme voor. Het algoritme introduceert het RPN-netwerk op basis van het Fast R-CNN-algoritme, dat qua snelheid en prestaties sterk is verbeterd. Het Faster R-CNN-algoritme kan betere resultaten behalen bij objectdetectie dan andere algoritmen.