Enjeksiyon İğnesi için Enjektör 0445110302 0445110303 için Yeni Common Rail Vana F00VC01362

Toplumun hızla gelişmesi nedeniyle otomobiller günlük hayatta giderek daha önemli bir seyahat aracı haline geldi. Otomobil silindirlerine benzin enjekte etmeye yönelik bir cihaz olarak otomobil enjektörlerinin valf yuvası, yakıt miktarı kontrolünde çok önemli bir rol oynar. Parçaların kalitesinin nasıl artırılacağı önemli bir endişe konusu haline geldi, ancak parçaların küçük boyutu nedeniyle işleme teknolojisiyle sınırlandırılması kolaydır. Üretim sürecinde kaçınılmaz olarak içeride çizikler, kusurlar, pas lekeleri, beyaz noktalar ve diğer tür kusurlar bırakacak ve bu da otomotiv enjektör koltuğunun performansını etkileyecektir.

Bu nedenle birçok parçadan hatalı parçaların ayıklanması kaçınılmaz bir proje haline gelmiştir. Görüntü verilerinin hızlı bir şekilde artması ve donanım hesaplama yeteneğinin hızlı bir şekilde ilerlemesi ile birlikte, evrişimli sinir ağı tarafından temsil edilen derin öğrenme tespit teknolojisi, ilgili kusur tespit görevlerine uygulanmıştır. Geleneksel algoritmayla karşılaştırıldığında performans büyük ölçüde geliştirildi. 2014 yılında Ross Girshick [1] ve diğerleri aday bölgeleri seçici bir arama algoritması yoluyla çıkarmak için R-CNN algoritmasını önerdiler, ancak algoritma hesaplama açısından yoğun ve yavaştır. Daha sonra, nesne deformasyonu sorununu çözen hedef tespit algoritması SPP-Net önerildi ve ardından sınıflandırma ve regresyonu tamamlamak için çoklu görev öğrenmeyi kullanan çoklu görev kaybı ve RoI Havuzu oluşturmanın tanıtılmasıyla Hızlı R-CNN önerildi.

Ancak algoritmanın benimsediği bölgesel yöntem yine de çok fazla zaman tüketecektir. Bu nedenle Ren [2] Daha Hızlı R-CNN algoritmasını önerdi. Algoritma, hız ve performans açısından büyük ölçüde geliştirilmiş olan Hızlı R-CNN algoritmasını temel alan RPN ağını tanıtır. Faster R-CNN algoritması, nesne tespitinde diğer algoritmalara göre daha iyi sonuçlar elde edebilmektedir.