Nova válvula common rail f00vc01362 para injetor 0445110302 0445110303 para agulha de injeção

Devido ao rápido desenvolvimento da sociedade, os automóveis tornaram-se uma ferramenta de viagem cada vez mais importante na vida diária. Como dispositivo para injeção de gasolina em cilindros de automóveis, a sede da válvula dos injetores de automóveis desempenha um papel muito importante no controle da quantidade de combustível. Como melhorar a qualidade das peças tornou-se uma questão importante de preocupação, mas devido ao pequeno tamanho das peças, é fácil ficar limitado pela tecnologia de processamento. Durante o processo de produção, inevitavelmente deixará arranhões, defeitos, manchas de ferrugem, manchas brancas e outros tipos de defeitos em seu interior, o que afeta o desempenho da sede do injetor automotivo.

Portanto, selecionar peças defeituosas entre muitas peças tornou-se um projeto inevitável. Com o rápido aumento dos dados de imagem e o rápido progresso da capacidade de computação do hardware, a tecnologia de detecção de aprendizagem profunda, representada pela rede neural convolucional, tem sido aplicada às tarefas relacionadas de detecção de falhas. Comparado com o algoritmo tradicional, o desempenho foi bastante melhorado. Em 2014, Ross Girshick [1] e outros propuseram o algoritmo R-CNN para extrair regiões candidatas por meio de um algoritmo de busca seletiva, mas o algoritmo é computacionalmente intensivo e lento. Posteriormente, é proposto o algoritmo de detecção de alvo SPP-Net, que resolve o problema de deformação do objeto, e então Fast R-CNN é proposto introduzindo perda multitarefa e RoI Pooling, que usa aprendizado multitarefa para completar classificação e regressão.

Porém, o método regional adotado pelo algoritmo ainda consumirá muito tempo. Portanto, Ren [2] propôs o algoritmo Faster R-CNN. O algoritmo introduz a rede RPN com base no algoritmo Fast R-CNN, que foi bastante aprimorado em velocidade e desempenho. O algoritmo Faster R-CNN pode obter melhores resultados na detecção de objetos do que outros algoritmos.