Nova vàlvula Common Rail F00VC01362 per a injector 0445110302 0445110303 per a agulla d'injecció

A causa del ràpid desenvolupament de la societat, els automòbils s'han convertit en una eina de viatge cada cop més important a la vida quotidiana. Com a dispositiu per injectar gasolina als cilindres d'automòbil, el seient de la vàlvula dels injectors d'automòbil té un paper molt important en el control de la quantitat de combustible. Com millorar la qualitat de les peces s'ha convertit en un problema important, però a causa de la petita mida de les peces, la tecnologia de processament és fàcil limitar-se. Durant el procés de producció, inevitablement deixarà rascades, defectes, taques d'òxid, taques blanques i altres tipus de defectes a l'interior, cosa que afectarà el rendiment del seient de l'injector d'automòbil.

Per tant, escollir peces defectuoses de moltes parts s'ha convertit en un projecte inevitable. Amb el ràpid augment de les dades d'imatge i el ràpid progrés de la capacitat informàtica del maquinari, la tecnologia de detecció d'aprenentatge profund, representada per la xarxa neuronal convolucional, s'ha aplicat a les tasques relacionades amb la detecció de defectes. En comparació amb l'algorisme tradicional, el rendiment ha millorat molt. El 2014, Ross Girshick [1] i altres van proposar l'algoritme R-CNN per extreure regions candidates mitjançant un algorisme de cerca selectiva, però l'algoritme és lent i intensivament computacionalment. Posteriorment, es proposa l'algoritme de detecció d'objectius SPP-Net, que resol el problema de la deformació de l'objecte, i després es proposa Fast R-CNN introduint la pèrdua multitasca i el RoI Pooling, que utilitza l'aprenentatge multitasques per completar la classificació i la regressió.

Tanmateix, el mètode regional adoptat per l'algorisme encara consumirà molt de temps. Per tant, Ren [2] va proposar l'algorisme Faster R-CNN. L'algorisme introdueix la xarxa RPN sobre la base de l'algoritme Fast R-CNN, que s'ha millorat molt en velocitat i rendiment. L'algoritme Faster R-CNN pot aconseguir millors resultats en la detecció d'objectes que altres algorismes.