Injektor uchun yangi umumiy temir yo'l klapan F00VC01362 0445110302 0445110303 qarshi ignasi uchun

Jamiyatning jadal rivojlanishi tufayli avtomobillar kundalik hayotda tobora muhim sayohat vositasiga aylandi. Avtomobil tsilindrlariga benzin quyish moslamasi sifatida avtomobil injektorlarining valf o'rindig'i yoqilg'i miqdorini nazorat qilishda juda muhim rol o'ynaydi. Qismlarning sifatini qanday yaxshilash muhim masala bo'lib qoldi, ammo qismlarning kichik o'lchamlari tufayli ishlov berish texnologiyasi bilan cheklanishi oson. Ishlab chiqarish jarayonida u muqarrar ravishda chizish, nuqson, zang dog'lari, oq dog'lar va boshqa turdagi nuqsonlarni qoldiradi, bu esa avtomobil injektor o'rindig'ining ishlashiga ta'sir qiladi.

Shuning uchun, ko'p qismlardan nuqsonli qismlarni tanlash muqarrar loyihaga aylandi. Tasvir ma'lumotlarining tez o'sishi va apparatli hisoblash qobiliyatining jadal rivojlanishi bilan konvolyutsion neyron tarmog'i bilan ifodalangan chuqur o'rganishni aniqlash texnologiyasi nuqsonlarni aniqlashning tegishli vazifalariga qo'llanildi. An'anaviy algoritm bilan solishtirganda, ishlash sezilarli darajada yaxshilandi. 2014 yilda Ross Girshick [1] va boshqalar tanlovli qidiruv algoritmi orqali nomzod hududlarni ajratib olish uchun R-CNN algoritmini taklif qilishdi, ammo algoritm hisoblash intensiv va sekin. Keyinchalik, ob'ektning deformatsiyasi muammosini hal qiladigan maqsadni aniqlash algoritmi SPP-Net taklif etiladi, so'ngra tasniflash va regressiyani yakunlash uchun ko'p vazifalarni o'rganishdan foydalanadigan ko'p vazifalarni yo'qotish va RoI Poolingni joriy etish orqali Tez R-CNN taklif etiladi.

Biroq, algoritm tomonidan qabul qilingan mintaqaviy usul hali ham ko'p vaqtni oladi. Shuning uchun Ren [2] Faster R-CNN algoritmini taklif qildi. Algoritm RPN tarmog'ini Fast R-CNN algoritmi asosida taqdim etadi, u tezlik va unumdorlik jihatidan ancha yaxshilangan. Faster R-CNN algoritmi ob'ektni aniqlashda boshqa algoritmlarga qaraganda yaxshiroq natijalarga erishishi mumkin.