Nýr Common Rail loki F00VC01362 fyrir inndælingartæki 0445110302 0445110303 fyrir inndælingarnál

Vegna örrar þróunar samfélagsins hafa bifreiðar orðið sífellt mikilvægara ferðatæki í daglegu lífi.Sem tæki til að sprauta bensíni í bifreiðarhylki, gegnir ventilsæti bifreiða innspýtingar mjög mikilvægu hlutverki við stjórnun eldsneytismagns.Hvernig á að bæta gæði hlutanna hefur orðið mikilvægt áhyggjuefni, en vegna smæðar hlutanna er auðvelt að takmarka vinnslutæknina.Meðan á framleiðsluferlinu stendur mun það óhjákvæmilega skilja eftir rispur, galla, ryðbletti, hvíta bletti og aðrar gerðir galla inni, sem hefur áhrif á frammistöðu inndælingarstólsins.

Þess vegna hefur það orðið óumflýjanlegt verkefni að velja gallaða hluta úr mörgum hlutum.Með hraðri aukningu á myndgögnum og hröðum framförum í tölvugetu vélbúnaðar hefur djúpnámsskynjunartækni, táknuð með snúningstauganeti, verið beitt við tengd verkefni við gallagreiningu.Í samanburði við hefðbundið reiknirit hefur frammistaðan verið stórbætt.Árið 2014 lögðu Ross Girshick [1] og fleiri til R-CNN reikniritið til að draga út umsækjendur svæði með sértæku leitarreikniriti, en reikniritið er reikningsfrekt og hægt.Í kjölfarið er lagt til markmiðsgreiningaralgrímið SPP-Net, sem leysir vandamál aflögunar hluta, og síðan er Fast R-CNN lagt til með því að innleiða fjölverkefnatap og RoI Pooling, sem notar fjölverkanám til að ljúka flokkun og aðhvarf.

Hins vegar mun svæðisbundna aðferðin sem reikniritið tekur upp samt taka mikinn tíma.Þess vegna lagði Ren [2] til hraðari R-CNN reikniritið.Reikniritið kynnir RPN netið á grundvelli Fast R-CNN reikniritsins, sem hefur verið stórbætt hvað varðar hraða og afköst.Faster R-CNN reikniritið getur náð betri árangri í hlutgreiningu en önnur reiknirit.