Yeni Common Rail Enjektör Aksesuarları Vana Düzeneği F00VC01317 Enjektör 0445110230 için

Özellik füzyonuna dayalı olarak otomotiv enjektör valf yuvasının kusur tespiti(bölüm 2)

Faster R-CNN algoritması nesnelerin tespitinde iyi bir algılama performansına sahip olmasına rağmen, otomobil yakıt enjektörünün koltuk kusur boyutu nispeten küçüktür ve birçok türde kusur vardır. Bu nedenle, süreçte Daha Hızlı R-CNN tespiti kullanıldığından, kusurların tanımlanmasını ve konumlandırılmasını doğru bir şekilde tamamlamak mümkün olmaz ve bu da muhtemelen incelemenin kaçırılmasına neden olur. Bu yazıda, Faster R-CNN algoritmasında özellik füzyonu fikrini tanıtıyoruz, farklı evrişim katmanlarının özelliklerini birleştiriyor, tespit algoritmasının ifade yeteneğini geliştiriyor ve valf yuvasındaki kusurları tespit etmeyi daha doğru hale getiriyoruz. otomobil enjektörü.

2. Veri Kümesi Yapımı

2.1 Görüntü Veri İşleme

Çevre, akım, çalışma ve diğer faktörlerin müdahalesi nedeniyle CCD endüstriyel kameralar, takımlar, PC vb. donanımların yardımıyla otomobil enjektörünün valf yuvasındaki kusurların toplanması sürecinde toplanan resimler basitleştirmek amacıyla sonraki işlemlerin zorluğunu artıracaktır Sonraki çalışmalar, gerçek üretimde görüntülerin ön işlenmesi için etkili yöntemler gerektirir.

Öncelikle görüntü alma işlemi sırasında görüntü fazlalığı, kaydetme sırasında isimlendirme düzensizlikleri gibi sorunlar yaşanacaktır. Yedekli görseller sadece işi etkilemekle kalmayacak, verimliliği de büyük ölçüde etkileyecek, aynı zamanda sonraki işlerin zorluğunu da arttıracaktır. Bu nedenle kopya resimlerin kaldırılması gerekir.

İkinci olarak, resim toplama sürecinde akım ve gürültünün etkisiyle alakasız bazı bilgiler üretilecektir. Bu nedenle, görüntüdeki gürültüyü gidermek ve algılama ve tanıma için yararlı bilgileri korumak amacıyla Gauss filtreleme yöntemini kullanmak gereklidir.