इंजेक्शन सुईसाठी इंजेक्टर 0445110302 0445110303 साठी नवीन कॉमन रेल वाल्व F00VC01362

समाजाच्या जलद विकासामुळे, मोटारगाड्या हे दैनंदिन जीवनातील एक महत्त्वाचे प्रवास साधन बनले आहे. ऑटोमोबाईल सिलिंडरमध्ये गॅसोलीन इंजेक्ट करण्यासाठी एक उपकरण म्हणून, ऑटोमोबाईल इंजेक्टर्सची वाल्व सीट इंधन प्रमाण नियंत्रणात खूप महत्वाची भूमिका बजावते. भागांची गुणवत्ता कशी सुधारायची हा चिंतेचा महत्त्वाचा मुद्दा बनला आहे, परंतु भागांचा आकार लहान असल्याने, प्रक्रिया तंत्रज्ञानाद्वारे मर्यादित करणे सोपे आहे. उत्पादन प्रक्रियेदरम्यान, ते अपरिहार्यपणे स्क्रॅच, दोष, गंजचे डाग, पांढरे डाग आणि इतर प्रकारचे दोष आत सोडतील, ज्यामुळे ऑटोमोटिव्ह इंजेक्टर सीटच्या कार्यक्षमतेवर परिणाम होतो.

त्यामुळे अनेक भागांमधून सदोष भाग उचलणे हा एक अपरिहार्य प्रकल्प बनला आहे. प्रतिमा डेटाच्या जलद वाढीसह आणि हार्डवेअर संगणन क्षमतेच्या जलद प्रगतीसह, कंव्होल्युशनल न्यूरल नेटवर्कद्वारे प्रतिनिधित्व केलेले डीप लर्निंग डिटेक्शन तंत्रज्ञान, दोष शोधण्याच्या संबंधित कार्यांवर लागू केले गेले आहे. पारंपारिक अल्गोरिदमच्या तुलनेत, कार्यप्रदर्शन मोठ्या प्रमाणात सुधारले गेले आहे. 2014 मध्ये, रॉस गिरशिक [1] आणि इतरांनी निवडक शोध अल्गोरिदमद्वारे उमेदवार क्षेत्र काढण्यासाठी R-CNN अल्गोरिदम प्रस्तावित केले, परंतु अल्गोरिदम संगणकीयदृष्ट्या गहन आणि मंद आहे. त्यानंतर, लक्ष्य शोध अल्गोरिदम SPP-Net प्रस्तावित केले आहे, जे ऑब्जेक्ट विकृतीची समस्या सोडवते, आणि नंतर फास्ट R-CNN मल्टी-टास्क लॉस आणि RoI पूलिंग सादर करून प्रस्तावित आहे, जे वर्गीकरण आणि प्रतिगमन पूर्ण करण्यासाठी मल्टी-टास्क लर्निंग वापरते.

तथापि, अल्गोरिदमद्वारे अवलंबलेली प्रादेशिक पद्धत अद्याप बराच वेळ घेईल. म्हणून, रेन [२] ने वेगवान आर-सीएनएन अल्गोरिदम प्रस्तावित केला. अल्गोरिदम फास्ट आर-सीएनएन अल्गोरिदमच्या आधारे आरपीएन नेटवर्कची ओळख करून देतो, ज्यामध्ये गती आणि कार्यप्रदर्शनात मोठ्या प्रमाणात सुधारणा करण्यात आली आहे. वेगवान R-CNN अल्गोरिदम इतर अल्गोरिदमपेक्षा ऑब्जेक्ट शोधण्यात चांगले परिणाम प्राप्त करू शकते.