Nouvelle vanne à rampe commune F00VC01362 pour injecteur 0445110302 0445110303 pour aiguille d'injection

En raison du développement rapide de la société, les automobiles sont devenues un outil de déplacement de plus en plus important dans la vie quotidienne.En tant que dispositif d'injection d'essence dans les cylindres automobiles, le siège de soupape des injecteurs automobiles joue un rôle très important dans le contrôle de la quantité de carburant.Comment améliorer la qualité des pièces est devenu un sujet de préoccupation important, mais en raison de la petite taille des pièces, il est facile d'être limité par la technologie de traitement.Au cours du processus de production, il laissera inévitablement des rayures, des défauts, des taches de rouille, des taches blanches et d'autres types de défauts à l'intérieur, ce qui affectera les performances du siège d'injecteur automobile.

Par conséquent, sélectionner les pièces défectueuses parmi de nombreuses pièces est devenu un projet inévitable.Avec l'augmentation rapide des données d'image et les progrès rapides de la capacité informatique du matériel, la technologie de détection d'apprentissage profond, représentée par le réseau neuronal convolutif, a été appliquée aux tâches connexes de détection de défauts.Par rapport à l'algorithme traditionnel, les performances ont été grandement améliorées.En 2014, Ross Girshick [1] et d'autres ont proposé l'algorithme R-CNN pour extraire les régions candidates via un algorithme de recherche sélective, mais l'algorithme est lent et gourmand en calcul.Par la suite, l'algorithme de détection de cible SPP-Net est proposé, qui résout le problème de déformation des objets, puis Fast R-CNN est proposé en introduisant la perte multitâche et le RoI Pooling, qui utilise l'apprentissage multitâche pour compléter la classification et la régression.

Cependant, la méthode régionale adoptée par l’algorithme prendra encore beaucoup de temps.Par conséquent, Ren [2] a proposé l’algorithme Faster R-CNN.L'algorithme introduit le réseau RPN sur la base de l'algorithme Fast R-CNN, qui a été considérablement amélioré en termes de vitesse et de performances.L'algorithme Faster R-CNN peut obtenir de meilleurs résultats en matière de détection d'objets que les autres algorithmes.