Injap Common Rail Baharu F00VC01362 untuk Penyuntik 0445110302 0445110303 untuk Jarum Suntikan

Oleh kerana perkembangan pesat masyarakat, kereta telah menjadi alat perjalanan yang semakin penting dalam kehidupan seharian. Sebagai peranti untuk menyuntik petrol ke dalam silinder kereta, tempat duduk injap penyuntik kereta memainkan peranan yang sangat penting dalam kawalan kuantiti bahan api. Bagaimana untuk meningkatkan kualiti bahagian telah menjadi isu penting yang membimbangkan, tetapi kerana saiz bahagian yang kecil, ia mudah dihadkan oleh teknologi pemprosesan. Semasa proses pengeluaran, ia pasti akan meninggalkan calar, kecacatan, bintik karat, bintik putih dan lain-lain jenis kecacatan di dalamnya, yang menjejaskan prestasi tempat duduk penyuntik automotif.

Oleh itu, memilih bahagian yang rosak dari banyak bahagian telah menjadi projek yang tidak dapat dielakkan. Dengan peningkatan pesat data imej dan kemajuan pesat keupayaan pengkomputeran perkakasan, teknologi pengesanan pembelajaran mendalam, yang diwakili oleh rangkaian saraf konvolusi, telah digunakan untuk tugas-tugas berkaitan pengesanan kecacatan. Berbanding dengan algoritma tradisional, prestasi telah bertambah baik. Pada tahun 2014, Ross Girshick [1] dan yang lain mencadangkan algoritma R-CNN untuk mengekstrak kawasan calon melalui algoritma carian terpilih, tetapi algoritma ini adalah intensif dan perlahan dari segi pengiraan. Selepas itu, algoritma pengesanan sasaran SPP-Net dicadangkan, yang menyelesaikan masalah ubah bentuk objek, dan kemudian Fast R-CNN dicadangkan dengan memperkenalkan kehilangan berbilang tugas dan RoI Pooling, yang menggunakan pembelajaran berbilang tugas untuk melengkapkan klasifikasi dan regresi.

Walau bagaimanapun, kaedah serantau yang diguna pakai oleh algoritma masih akan memakan banyak masa. Oleh itu, Ren [2] mencadangkan algoritma Faster R-CNN. Algoritma ini memperkenalkan rangkaian RPN berdasarkan algoritma Fast R-CNN, yang telah dipertingkatkan dengan ketara dalam kelajuan dan prestasi. Algoritma R-CNN yang Lebih Pantas boleh mencapai hasil yang lebih baik dalam pengesanan objek berbanding algoritma lain.