Van đường ray chung mới F00VC01362 cho kim phun 0445110302 0445110303 cho kim tiêm

Do sự phát triển nhanh chóng của xã hội, ô tô ngày càng trở thành một công cụ đi lại quan trọng trong cuộc sống hàng ngày. Là thiết bị phun xăng vào xi lanh ô tô, chân van của kim phun ô tô đóng vai trò rất quan trọng trong việc kiểm soát lượng nhiên liệu. Làm thế nào để cải thiện chất lượng của các bộ phận đã trở thành một vấn đề quan trọng, nhưng do kích thước của các bộ phận nhỏ nên dễ bị hạn chế bởi công nghệ xử lý. Trong quá trình sản xuất chắc chắn sẽ để lại vết xước, khuyết tật, vết rỉ sét, đốm trắng và các loại khuyết tật khác bên trong, ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động của ghế phun ô tô.

Vì vậy, việc chọn ra những bộ phận bị lỗi từ nhiều bộ phận đã trở thành một công việc tất yếu. Với sự gia tăng nhanh chóng của dữ liệu hình ảnh và sự tiến bộ nhanh chóng của khả năng tính toán phần cứng, công nghệ phát hiện học sâu, được biểu thị bằng mạng thần kinh tích chập, đã được áp dụng cho các nhiệm vụ liên quan đến phát hiện lỗ hổng. So với thuật toán truyền thống, hiệu suất đã được cải thiện rất nhiều. Vào năm 2014, Ross Girshick [1] và những người khác đã đề xuất thuật toán R-CNN để trích xuất các vùng ứng cử viên thông qua thuật toán tìm kiếm chọn lọc, nhưng thuật toán này tốn nhiều công sức tính toán và chậm. Sau đó, thuật toán phát hiện mục tiêu SPP-Net được đề xuất để giải quyết vấn đề biến dạng đối tượng, sau đó Fast R-CNN được đề xuất bằng cách giới thiệu tính năng mất đa tác vụ và RoI Pooling, sử dụng phương pháp học đa tác vụ để hoàn thành phân loại và hồi quy.

Tuy nhiên, phương pháp khu vực được thuật toán áp dụng vẫn sẽ tiêu tốn rất nhiều thời gian. Vì vậy, Ren [2] đã đề xuất thuật toán Faster R-CNN. Thuật toán giới thiệu mạng RPN trên cơ sở thuật toán Fast R-CNN, đã được cải thiện rất nhiều về tốc độ và hiệu suất. Thuật toán R-CNN nhanh hơn có thể đạt được kết quả phát hiện đối tượng tốt hơn so với các thuật toán khác.