صمام السكك الحديدية المشتركة الجديد F00VC01362 للحاقن 0445110302 0445110303 لإبرة الحقن

نظرًا للتطور السريع للمجتمع، أصبحت السيارات أداة سفر ذات أهمية متزايدة في الحياة اليومية. كجهاز لحقن البنزين في أسطوانات السيارات، يلعب مقعد الصمام لحاقنات السيارات دورًا مهمًا للغاية في التحكم في كمية الوقود. لقد أصبحت كيفية تحسين جودة الأجزاء مسألة مهمة مثيرة للقلق، ولكن نظرًا لصغر حجم الأجزاء، فمن السهل أن تكون مقيدة بتكنولوجيا المعالجة. أثناء عملية الإنتاج، سيترك حتماً خدوشًا وعيوبًا وبقع صدأ وبقع بيضاء وأنواع أخرى من العيوب بالداخل، مما يؤثر على أداء مقعد حاقن السيارة.

ولذلك، أصبح اختيار الأجزاء المعيبة من أجزاء كثيرة مشروعا لا مفر منه. مع الزيادة السريعة في بيانات الصور والتقدم السريع في قدرة حوسبة الأجهزة، تم تطبيق تقنية اكتشاف التعلم العميق، ممثلة بالشبكة العصبية التلافيفية، على المهام ذات الصلة باكتشاف العيوب. بالمقارنة مع الخوارزمية التقليدية، تم تحسين الأداء بشكل كبير. في عام 2014، اقترح روس جيرشيك [1] وآخرون خوارزمية R-CNN لاستخراج المناطق المرشحة من خلال خوارزمية بحث انتقائية، لكن الخوارزمية مكثفة حسابيًا وبطيئة. بعد ذلك، تم اقتراح خوارزمية الكشف عن الهدف SPP-Net، والتي تحل مشكلة تشوه الكائن، ثم تم اقتراح Fast R-CNN من خلال تقديم فقدان المهام المتعددة وتجميع RoI، الذي يستخدم التعلم متعدد المهام لإكمال التصنيف والانحدار.

ومع ذلك، فإن الطريقة الإقليمية التي تعتمدها الخوارزمية ستظل تستهلك الكثير من الوقت. ولذلك، اقترح رن [2] خوارزمية R-CNN الأسرع. تقدم الخوارزمية شبكة RPN على أساس خوارزمية Fast R-CNN، والتي تم تحسينها بشكل كبير من حيث السرعة والأداء. يمكن لخوارزمية Faster R-CNN تحقيق نتائج أفضل في اكتشاف الكائنات من الخوارزميات الأخرى.