<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=246923367957190&ev=PageView&noscript=1" /> China Nova válvula Common Rail F00VC01362 para injetor 0445110302 0445110303 para fábrica e fabricantes de agulha de injeção |Ruida
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Nova válvula common rail f00vc01362 para injetor 0445110302 0445110303 para agulha de injeção

Detalhes do produto:

A válvula Common Rail F00VC01362 é uma agulha no injetor, é adequada para o injetor Bosch 0445110302 0445110303.

  • Descrição:Válvula Common Rail
  • Lugar de origem:CHINA
  • Marca:VOVT
  • Códigos de referência:F00VC01362
  • Certificação:ISO 9001
  • Doença:Novo
  • Termos de pagamento e envio:

  • Quantidade mínima de pedido:10 PCS
  • Detalhes da embalagem:Embalagem Neutra
  • Prazo de entrega:7 a 10 dias úteis
  • Termos de pagamento:T/T, L/C, Paypal, Western Union, MoneyGram
  • Capacidade de fornecimento:10.000 por dia
  • Detalhes do produto

    Etiquetas de produto

    Descrição dos produtos

    Códigos de referência F00VC01362
    Aplicativo 0445110302
    0445110303
    Quantidade mínima 10 PCS
    Certificação ISO 9001
    Lugar de origem China
    Embalagem Embalagem neutra
    Controle de qualidade 100% testado antes do envio
    Tempo de espera 7 a 10 dias úteis
    Pagamento T/T, L/C, Paypal, Western Union, MoneyGram ou conforme sua exigência

    Detecção de defeitos na sede da válvula injetora automotiva com base na fusão de recursos (parte 1)

    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 apresenta 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.

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