इंजेक्टर के लिए नया कॉमन रेल वाल्व F00VC01362 इंजेक्शन सुई के लिए 0445110302 0445110303

समाज के तेजी से विकास के कारण, ऑटोमोबाइल दैनिक जीवन में एक महत्वपूर्ण यात्रा उपकरण बन गया है। ऑटोमोबाइल सिलेंडर में गैसोलीन इंजेक्ट करने के लिए एक उपकरण के रूप में, ऑटोमोबाइल इंजेक्टर की वाल्व सीट ईंधन की मात्रा नियंत्रण में बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। भागों की गुणवत्ता में सुधार कैसे किया जाए यह चिंता का एक महत्वपूर्ण मुद्दा बन गया है, लेकिन भागों के छोटे आकार के कारण, प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी द्वारा इसे सीमित करना आसान है। उत्पादन प्रक्रिया के दौरान, यह अनिवार्य रूप से खरोंच, खराबी, जंग के धब्बे, सफेद धब्बे और अन्य प्रकार के दोष अंदर छोड़ देगा, जो ऑटोमोटिव इंजेक्टर सीट के प्रदर्शन को प्रभावित करता है।

इसलिए, कई हिस्सों में से ख़राब हिस्सों को चुनना एक अपरिहार्य परियोजना बन गई है। छवि डेटा की तीव्र वृद्धि और हार्डवेयर कंप्यूटिंग क्षमता की तीव्र प्रगति के साथ, कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क द्वारा प्रस्तुत गहन शिक्षण पहचान तकनीक को दोष का पता लगाने के संबंधित कार्यों पर लागू किया गया है। पारंपरिक एल्गोरिदम की तुलना में, प्रदर्शन में काफी सुधार हुआ है। 2014 में, रॉस गिर्शिक [1] और अन्य ने चयनात्मक खोज एल्गोरिदम के माध्यम से उम्मीदवार क्षेत्रों को निकालने के लिए आर-सीएनएन एल्गोरिदम का प्रस्ताव रखा, लेकिन एल्गोरिदम कम्प्यूटेशनल रूप से गहन और धीमा है। इसके बाद, लक्ष्य पहचान एल्गोरिथ्म एसपीपी-नेट प्रस्तावित है, जो वस्तु विरूपण की समस्या को हल करता है, और फिर फास्ट आर-सीएनएन को मल्टी-टास्क लॉस और आरओआई पूलिंग शुरू करके प्रस्तावित किया जाता है, जो वर्गीकरण और प्रतिगमन को पूरा करने के लिए मल्टी-टास्क लर्निंग का उपयोग करता है।

हालाँकि, एल्गोरिथम द्वारा अपनाई गई क्षेत्रीय पद्धति में अभी भी बहुत समय लगेगा। इसलिए, रेन [2] ने तेज़ आर-सीएनएन एल्गोरिदम का प्रस्ताव रखा। एल्गोरिदम फास्ट आर-सीएनएन एल्गोरिदम के आधार पर आरपीएन नेटवर्क पेश करता है, जिसकी गति और प्रदर्शन में काफी सुधार हुआ है। तेज़ आर-सीएनएन एल्गोरिदम अन्य एल्गोरिदम की तुलना में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन में बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकता है।