Nueva válvula Common Rail F00VC01362 para inyector 0445110302 0445110303 para aguja de inyección

Debido al rápido desarrollo de la sociedad, los automóviles se han convertido en una herramienta de viaje cada vez más importante en la vida diaria. Como dispositivo para inyectar gasolina en cilindros de automóviles, el asiento de válvula de los inyectores de automóviles desempeña un papel muy importante en el control de la cantidad de combustible. Cómo mejorar la calidad de las piezas se ha convertido en un tema de preocupación importante, pero debido al pequeño tamaño de las piezas, es fácil verse limitado por la tecnología de procesamiento. Durante el proceso de producción, inevitablemente dejará rayones, defectos, manchas de óxido, manchas blancas y otros tipos de defectos en el interior, lo que afecta el rendimiento del asiento del inyector automotriz.

Por lo tanto, seleccionar piezas defectuosas entre muchas piezas se ha convertido en un proyecto inevitable. Con el rápido aumento de los datos de imágenes y el rápido progreso de la capacidad informática del hardware, la tecnología de detección de aprendizaje profundo, representada por una red neuronal convolucional, se ha aplicado a las tareas relacionadas de detección de fallas. En comparación con el algoritmo tradicional, el rendimiento ha mejorado enormemente. En 2014, Ross Girshick [1] y otros propusieron el algoritmo R-CNN para extraer regiones candidatas a través de un algoritmo de búsqueda selectiva, pero el algoritmo es computacionalmente intensivo y lento. Posteriormente, se propone el algoritmo de detección de objetivos SPP-Net, que resuelve el problema de la deformación del objeto, y luego se propone Fast R-CNN introduciendo pérdida multitarea y RoI Pooling, que utiliza el aprendizaje multitarea para completar la clasificación y la regresión.

Sin embargo, el método regional adoptado por el algoritmo seguirá consumiendo mucho tiempo. Por lo tanto, Ren [2] propuso el algoritmo Faster R-CNN. El algoritmo introduce la red RPN sobre la base del algoritmo Fast R-CNN, cuya velocidad y rendimiento se han mejorado enormemente. El algoritmo Faster R-CNN puede lograr mejores resultados en la detección de objetos que otros algoritmos.