Nov ventil skupnega voda F00VC01362 za injektor 0445110302 0445110303 za injekcijsko iglo

Zaradi hitrega razvoja družbe postajajo avtomobili vedno bolj pomembno potovalno orodje v vsakdanjem življenju. Kot naprava za vbrizgavanje bencina v avtomobilske jeklenke ima sedež ventila avtomobilskih injektorjev zelo pomembno vlogo pri nadzoru količine goriva. Kako izboljšati kakovost delov, je postalo pomembno zaskrbljujoče vprašanje, vendar je zaradi majhnosti delov zlahka omejena s tehnologijo obdelave. Med proizvodnim procesom bo v notranjosti neizogibno pustil praske, napake, lise rje, bele lise in druge vrste napak, kar vpliva na delovanje sedeža avtomobilskega injektorja.

Zato je izločanje okvarjenih delov iz mnogih delov postalo neizogiben projekt. S hitrim naraščanjem slikovnih podatkov in hitrim napredkom računalniških zmožnosti strojne opreme je bila tehnologija zaznavanja globokega učenja, ki jo predstavlja konvolucijska nevronska mreža, uporabljena za sorodne naloge odkrivanja napak. V primerjavi s tradicionalnim algoritmom je bila zmogljivost močno izboljšana. Leta 2014 so Ross Girshick [1] in drugi predlagali algoritem R-CNN za ekstrahiranje kandidatnih regij s selektivnim iskalnim algoritmom, vendar je algoritem računsko intenziven in počasen. Nato je predlagan algoritem za odkrivanje ciljev SPP-Net, ki rešuje problem deformacije objekta, nato pa je predlagan Fast R-CNN z uvedbo večopravilne izgube in RoI Pooling, ki uporablja večopravilno učenje za dokončanje klasifikacije in regresije.

Vendar bo regionalna metoda, ki jo sprejme algoritem, še vedno vzela veliko časa. Zato je Ren [2] predlagal hitrejši algoritem R-CNN. Algoritem uvaja omrežje RPN na osnovi algoritma Fast R-CNN, ki je bil močno izboljšan v hitrosti in zmogljivosti. Algoritem Faster R-CNN lahko doseže boljše rezultate pri zaznavanju objektov kot drugi algoritmi.