مونتاژ شیر لوازم جانبی انژکتور مشترک ریلی جدید F00VC01317 برای انژکتور 0445110230
جزئیات محصولات
| نام تولید | F00VC01317 |
| سازگار با انژکتور | 0445110230 |
| برنامه | / |
| MOQ | 6 عدد / توافقی |
| بسته بندی | بسته بندی جعبه سفید یا نیاز مشتری |
| زمان سرب | 7-15 روز کاری پس از تایید سفارش |
| پرداخت | T/T، PAYPAL، به عنوان ترجیح شما |
تشخیص عیب صندلی شیر انژکتور خودرو بر اساس فیوژن ویژگی(قسمت 2)
اگرچه الگوریتم سریعتر R-CNN عملکرد تشخیص خوبی در تشخیص اجسام دارد، اندازه نقص صندلی انژکتور سوخت خودرو نسبتاً کوچک است و انواع مختلفی از عیوب وجود دارد. بنابراین، تشخیص سریعتر R-CNN در این فرآیند استفاده می شود، تکمیل دقیق شناسایی و موقعیت یابی عیوب غیرممکن است، که احتمالاً باعث بازرسی از دست رفته می شود. در این مقاله، ایده همجوشی ویژگی‌ها را در الگوریتم سریعتر R-CNN معرفی می‌کنیم، ویژگی‌های لایه‌های پیچشی مختلف را ترکیب می‌کنیم، توانایی بیان الگوریتم تشخیص را بهبود می‌بخشیم و تشخیص عیوب صندلی شیر را دقیق‌تر می‌کنیم. انژکتور خودرو
2. ساخت مجموعه داده
2.1 پردازش داده های تصویر
در فرآیند جمع آوری عیوب در صندلی سوپاپ انژکتور خودرو با کمک سخت افزارهایی مانند دوربین های صنعتی CCD، ابزار، کامپیوتر و ... به دلیل تداخل محیط، جریان، عملکرد و سایر عوامل، تصاویر جمع آوری شده دشواری عملیات بعدی را افزایش می دهد، به منظور ساده کردن کار بعدی نیاز به روش های موثر برای پیش پردازش تصاویر در تولید واقعی دارد.
اولاً، در طول فرآیند جذب تصویر، مشکلاتی مانند افزونگی تصویر و نامنظمی در هنگام ذخیره سازی وجود خواهد داشت. تصاویر زائد نه تنها بر کار تأثیر می گذارد، بلکه کارایی تأثیر زیادی دارد و دشواری کار بعدی را افزایش می دهد. بنابراین، حذف تصاویر تکراری ضروری است.
ثانیاً در مجموعه در فرآیند تصویر، به دلیل تأثیر جریان و نویز، اطلاعات نامربوطی تولید خواهد شد. بنابراین لازم است از روش فیلتر گاوسی برای حذف نویز تصویر و حفظ اطلاعات مفید برای تشخیص و شناسایی استفاده شود.
