Klep Common Rail Anyar F00VC01362 pikeun Injector 0445110302 0445110303 pikeun Jarum Suntik

Kusabab perkembangan pesat masarakat, mobil parantos janten alat perjalanan anu langkung penting dina kahirupan sapopoe. Salaku alat pikeun nyuntik béngsin kana silinder mobil, korsi klep injectors mobil maénkeun peran anu penting dina kadali kuantitas bahan bakar. Kumaha carana ningkatkeun kualitas bagian geus jadi masalah penting perhatian, tapi kusabab ukuranana leutik bagian, éta gampang diwatesan ku téhnologi processing. Salila prosés produksi, éta inevitably bakal ninggalkeun goresan, cacad, bintik karat, bintik bodas jeung tipe séjén defects jero, nu mangaruhan kinerja korsi injector otomotif.

Ku alatan éta, picking kaluar bagian cacad tina loba bagian geus jadi hiji proyék dilawan. Kalayan paningkatan gancang data gambar sareng kamajuan gancang kamampuan komputasi hardware, téknologi deteksi pembelajaran jero, diwakilan ku jaringan neural convolutional, parantos dilarapkeun kana tugas anu aya hubunganana sareng deteksi cacad. Dibandingkeun jeung algoritma tradisional, kinerja geus greatly ningkat. Dina 2014, Ross Girshick [1] jeung nu lianna ngajukeun algoritma R-CNN pikeun nimba wewengkon calon ngaliwatan algoritma pilarian selektif, tapi algoritma komputasi intensif tur slow. Salajengna, algoritma deteksi target SPP-Net diusulkeun, anu ngarengsekeun masalah deformasi obyék, teras Fast R-CNN diusulkeun ku ngenalkeun leungitna multi-tugas sareng RoI Pooling, anu ngagunakeun pembelajaran multi-tugas pikeun ngalengkepan klasifikasi sareng régrési.

Sanajan kitu, métode régional diadopsi ku algoritma masih bakal meakeun loba waktu. Ku alatan éta, Ren [2] ngajukeun algoritma R-CNN gancang. Algoritma ngawanohkeun jaringan RPN dina dasar algoritma Fast R-CNN, nu geus greatly ningkat dina speed na kinerja. Algoritma R-CNN anu langkung gancang tiasa ngahontal hasil anu langkung saé dina deteksi obyék tibatan algoritma anu sanés.