Neues Common-Rail-Ventil F00VC01362 für Injektor 0445110302 0445110303 für Einspritznadel

Aufgrund der rasanten Entwicklung der Gesellschaft sind Autos zu einem immer wichtigeren Reisemittel im täglichen Leben geworden. Als Vorrichtung zum Einspritzen von Benzin in Autozylinder spielt der Ventilsitz von Auto-Einspritzdüsen eine sehr wichtige Rolle bei der Kraftstoffmengensteuerung. Wie die Qualität der Teile verbessert werden kann, ist zu einem wichtigen Thema geworden, aber aufgrund der geringen Größe der Teile kann es leicht zu Einschränkungen durch die Verarbeitungstechnologie kommen. Während des Produktionsprozesses bleiben im Inneren unweigerlich Kratzer, Defekte, Rostflecken, weiße Flecken und andere Arten von Defekten zurück, die die Leistung des Kfz-Einspritzdüsensitzes beeinträchtigen.

Daher ist die Auswahl fehlerhafter Teile aus vielen Teilen zu einem unvermeidlichen Projekt geworden. Mit der rasanten Zunahme der Bilddaten und dem rasanten Fortschritt der Hardware-Rechenfähigkeiten wurde die Deep-Learning-Erkennungstechnologie, dargestellt durch ein Faltungs-Neuronales Netzwerk, auf die damit verbundenen Aufgaben der Fehlererkennung angewendet. Im Vergleich zum herkömmlichen Algorithmus wurde die Leistung erheblich verbessert. Im Jahr 2014 schlugen Ross Girshick [1] und andere den R-CNN-Algorithmus vor, um Kandidatenregionen durch einen selektiven Suchalgorithmus zu extrahieren, aber der Algorithmus ist rechenintensiv und langsam. Anschließend wird der Zielerkennungsalgorithmus SPP-Net vorgeschlagen, der das Problem der Objektverformung löst, und dann wird Fast R-CNN durch Einführung von Multitask-Verlust und RoI-Pooling vorgeschlagen, das Multitask-Lernen verwendet, um Klassifizierung und Regression abzuschließen.

Die vom Algorithmus verwendete regionale Methode wird jedoch immer noch viel Zeit in Anspruch nehmen. Daher schlug Ren [2] den Faster R-CNN-Algorithmus vor. Der Algorithmus führt das RPN-Netzwerk auf der Grundlage des Fast R-CNN-Algorithmus ein, der in Bezug auf Geschwindigkeit und Leistung erheblich verbessert wurde. Der Faster R-CNN-Algorithmus kann bessere Ergebnisse bei der Objekterkennung erzielen als andere Algorithmen.