OEM novi sklop Common Rail ventila F00VC01329 za 0445110168 169 284 315 injektor

Detekcija kvara na sjedištu ventila injektora automobila na osnovu spajanja karakteristika(3. dio)

Kao rezultat toga, prilikom detekcije sjedišta ventila injektora, sliku je potrebno komprimirati, a veličina slike se obrađuje na 800 × 600, nakon dobijanja jedinstvenih standardnih podataka slike, koristi se metoda poboljšanja podataka kako bi se izbjegao nedostatak podataka, a sposobnost generalizacije modela je poboljšana. Poboljšanje podataka je važan dio obuke modela dubokog učenja [3]. Generalno, postoje dva načina za povećanje podataka. Jedan je dodati sloj perturbacije podataka u mrežni model kako bi se omogućilo da se slika trenira svaki put, postoji drugi način koji je jednostavniji i jednostavniji, uzorci slike su poboljšani obradom slike prije treninga, proširujemo skup podataka koristeći metode poboljšanja slike kao što su geometrija i prostor boja i koriste HSV u prostoru boja, kao što je prikazano na slici 1.

Poboljšanje bržeg R-CNN modela defekta U modelu bržeg R-CNN algoritma, prije svega, morate izdvojiti karakteristike ulazne slike, a ekstrahovane izlazne karakteristike mogu direktno uticati na konačni efekat detekcije. Srž detekcije objekata je ekstrakcija karakteristika. Mreža za ekstrakciju zajedničkih karakteristika u modelu Faster R-CNN algoritma je VGG-16 mreža. Ovaj mrežni model je prvo korišten u klasifikaciji slika [4], a zatim je bio odličan u semantičkoj segmentaciji [5] i detekciji istaknutosti [6].

Mreža ekstrakcije karakteristika u modelu Faster R-CNN algoritma je postavljena na VGG-16, iako model algoritma ima dobre performanse u detekciji, koristi samo izlaz mape karakteristika iz posljednjeg sloja u ekstrakciji karakteristika slike, tako da će biti neki gubici i mapa karakteristika se ne mogu u potpunosti kompletirati, što će dovesti do nepreciznosti u detekciji malih ciljnih objekata i uticati na konačni efekat prepoznavanja.