Novi Common Rail ventil F00VC01362 za injektor 0445110302 0445110303 za iglu za ubrizgavanje

Zbog brzog razvoja društva, automobili su postali sve važnije sredstvo putovanja u svakodnevnom životu. Kao uređaj za ubrizgavanje benzina u automobilske cilindre, sjedište ventila automobilskih injektora igra vrlo važnu ulogu u kontroli količine goriva. Kako poboljšati kvalitet dijelova postalo je važno pitanje, ali zbog male veličine dijelova, lako je biti ograničen tehnologijom obrade. Tokom proizvodnog procesa, neizbježno će ostaviti ogrebotine, defekte, mrlje od rđe, bijele mrlje i druge vrste nedostataka u unutrašnjosti, što utječe na performanse sjedišta automobilskog injektora.

Stoga je odabir neispravnih dijelova iz mnogih dijelova postao neizbježan projekt. Sa brzim povećanjem podataka o slici i brzim napretkom hardverskih računarskih sposobnosti, tehnologija detekcije dubokog učenja, koju predstavlja konvoluciona neuronska mreža, primenjena je na srodne zadatke detekcije grešaka. U poređenju sa tradicionalnim algoritmom, performanse su znatno poboljšane. Godine 2014. Ross Girshick [1] i drugi su predložili R-CNN algoritam za izdvajanje regiona kandidata kroz algoritam selektivnog pretraživanja, ali algoritam je računski intenzivan i spor. Nakon toga se predlaže algoritam za detekciju ciljeva SPP-Net, koji rješava problem deformacije objekta, a zatim se predlaže Fast R-CNN uvođenjem gubitka više zadataka i RoI Pooling-a, koji koristi multi-task učenje za kompletiranje klasifikacije i regresije.

Međutim, regionalna metoda koju je usvojio algoritam i dalje će oduzimati dosta vremena. Stoga je Ren [2] predložio brži R-CNN algoritam. Algoritam uvodi RPN mrežu na osnovu brzog R-CNN algoritma, koji je znatno poboljšan u brzini i performansama. Brži R-CNN algoritam može postići bolje rezultate u detekciji objekata od drugih algoritama.