< img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=246923367957190&ev=PageView&noscript=1" /> Kina nya Common Rail-injektortillbehör Ventilenhet F00VC01317 för injektor 0445110230 fabrik och tillverkare | Ruida
Fuzhou Ruida Machinery Co., Ltd.
KONTAKTA OSS

Nytt Common Rail-injektortillbehör Ventilenhet F00VC01317 för injektor 0445110230

Produktinformation:

  • Ursprungsort:KINA
  • Varumärke: CU
  • Certifiering:ISO9001
  • Modellnummer:F00VC01317
  • Skick:Ny
  • Betalnings- och fraktvillkor:

  • Minsta orderkvantitet:6 stycken
  • Förpackningsdetaljer:Neutral förpackning
  • Leveranstid:3-5 arbetsdagar
  • Betalningsvillkor:T/T, L/C, Paypal
  • Försörjningsförmåga:10 000
  • Produktdetaljer

    Produkttaggar

    produktdetaljer

    F00VC01033 5 F00VC01033 (4) F00VC01057 (2) F00VC01057 (4) F00VC01057 (3) F00VC01033 (3)

    Producera namn F00VC01317
    Kompatibel med injektor 0445110230
    Ansökan /
    MOQ 6 st / Förhandlat
    Förpackning White Box-förpackning eller kundens krav
    Ledtid 7-15 arbetsdagar efter bekräftad beställning
    Betalning T/T, PAYPAL, som din preferens

    Defektdetektering av insprutningsventilsäte för bilar baserat på funktionsfusion(del 2)

    Även om Faster R-CNN-algoritmen har bra detekteringsprestanda vid detektering av föremål, är storleken på sätesdefekten på bilbränsleinjektorn relativt liten och det finns många typer av defekter. Därför används snabbare R-CNN-detektering i processen, det är omöjligt att korrekt slutföra identifieringen och positioneringen av defekter, vilket sannolikt kommer att orsaka en missad inspektion. I den här artikeln introducerar vi idén med funktionssammanslagning på Faster R-CNN-algoritmen, sammansvetsar funktionerna i olika faltningslager, förbättrar uttrycksförmågan hos detektionsalgoritmen och gör det mer exakt att detektera defekterna i ventilsätet på bilinjektorn.

    2. Datauppsättningskonstruktion

    2.1 Bilddatabehandling

    I processen att samla in defekter i ventilsätet på bilinjektorn med hjälp av hårdvara som CCD-industrikameror, verktyg, PC, etc., på grund av störningar från miljön, ström, drift och andra faktorer, de insamlade bilderna kommer att öka svårigheten för efterföljande operationer, för att förenkla. Efterföljande arbete kräver effektiva metoder för att förbearbeta bilderna i själva produktionen.

    För det första, under bildinsamlingsprocessen, kommer det att uppstå problem som bildredundans och namngivningsfel vid lagring. Redundanta bilder kommer inte bara att påverka arbetet, effektiviteten har stor inverkan, och det kommer att öka svårigheten för efterföljande arbete. Därför är det nödvändigt att ta bort dubbletter av bilder.

    För det andra, i samlingen I processen med bilden, på grund av påverkan av ström och brus, kommer en del irrelevant information att genereras. Därför är det nödvändigt att använda den Gaussiska filtreringsmetoden för att försvaga bilden och behålla användbar information för upptäckt och igenkänning.


  • Tidigare:
  • Nästa:

  • Skriv ditt meddelande här och skicka det till oss