Katup Rel Umum Baru F00VC01362 untuk Injektor 0445110302 0445110303 untuk Jarum Injeksi
Deskripsi Produk
Kode Referensi | F00VC01362 |
Aplikasi | 0445110302 0445110303 |
MOQ | 10 buah |
Sertifikasi | ISO9001 |
Tempat Asal | Cina |
Kemasan | Pengepakan netral |
Kontrol Kualitas | 100% diuji sebelum pengiriman |
Waktu memimpin | 7 ~ 10 hari kerja |
Pembayaran | T/T, L/C, Paypal, Western Union, MoneyGram atau sesuai kebutuhan Anda |
Deteksi cacat dudukan katup injektor otomotif berdasarkan fusi fitur (bagian 1)
Karena pesatnya perkembangan masyarakat, mobil menjadi alat perjalanan yang semakin penting dalam kehidupan sehari-hari. Sebagai alat untuk menginjeksikan bensin ke dalam silinder mobil, dudukan katup pada injektor mobil memegang peranan yang sangat penting dalam pengendalian kuantitas bahan bakar. Cara meningkatkan kualitas suku cadang telah menjadi isu penting yang menjadi perhatian, namun karena ukuran suku cadang yang kecil, teknologi pemrosesan mudah dibatasi. Dalam proses produksi pasti akan meninggalkan goresan, cacat, bintik karat, bintik putih dan jenis cacat lainnya di dalamnya yang mempengaruhi kinerja jok injektor otomotif.
Oleh karena itu, memilih suku cadang yang rusak dari banyak suku cadang telah menjadi proyek yang tak terelakkan. Dengan pesatnya peningkatan data gambar dan pesatnya kemajuan kemampuan komputasi perangkat keras, teknologi deteksi pembelajaran mendalam, yang diwakili oleh jaringan saraf konvolusional, telah diterapkan pada tugas-tugas terkait deteksi cacat. Dibandingkan dengan algoritma tradisional, kinerjanya telah meningkat pesat. Pada tahun 2014, Ross Girshick [1] dan lainnya mengusulkan algoritma R-CNN untuk mengekstraksi wilayah kandidat melalui algoritma pencarian selektif, tetapi algoritma tersebut intensif secara komputasi dan lambat. Selanjutnya, diusulkan algoritma deteksi target SPP-Net, yang memecahkan masalah deformasi objek, dan kemudian Fast R-CNN diusulkan dengan memperkenalkan multi-task loss dan RoI Pooling, yang menggunakan pembelajaran multi-task untuk menyelesaikan klasifikasi dan regresi.
Namun metode regional yang diadopsi oleh algoritma tersebut masih akan memakan banyak waktu. Oleh karena itu, Ren [2] mengusulkan algoritma Faster R-CNN. Algoritme ini memperkenalkan jaringan RPN berdasarkan algoritma Fast R-CNN, yang telah ditingkatkan secara signifikan dalam kecepatan dan kinerja. Algoritma Faster R-CNN dapat mencapai hasil yang lebih baik dalam pendeteksian objek dibandingkan algoritma lainnya.
Produk terkait
TIDAK. | Bagian No. | Injektor yang Cocok | Aplikasi |
1 | F00RJ02130 | 0445120059 0445120060 0445120123 0445120151 0445120152 0445120208 0445120209 0445120210 0445120211 0445120212 0445120231 0445120238 0445120239 0445120250 0445120252 0445120254 0445120255 0445120256 0445120273 | Cummins |
2 | F00RJ01727 | 0445120086 0445120087 0445120127 0445120166 | Weichai WP10 Weichai WP12 |
3 | F00RJ02806 | 0445120110 0445120156 0445120164 | |
4 | F00RJ02056 | 0445120106 0445120142 0445120232 0445120261 0445120264 | |
5 | F00VC01365 | 0445110356 | |
6 | F00RJ02472 | 0445120183 0445120242 0445120289 | |
7 | F00VC01363 | 0445110304 0445110317 0445110348 | |
8 | F00RJ01726 | ||
9 | F00RJ01508 | ||
10 | F00RJ01278 | 0445120054 0445120057 0445120075 | |
11 | F00VC01368 | 0445110321 0445110390 | JME |
12 | F00RJ01451 | 0445120064 0445120065 0445120074 0445120136 0445120137 0445120138 0445120139 0445120234 0445120246 0445120362 0445120363 | |
13 | F00RJ01704 | 0445120110 0445120225 0445120111 0455120083 0445120141 0445120156 | |
14 | F00RJ01479 | 0445120066 0445120067 | Jerman |
15 | F00RJ01159 | 0445120024 0445120026 0445120027 0445120044 0445120045 0445120053 | |
16 | F00RJ02103 | 0445120134 0445120361 | |
17 | F00RJ01683 | 0445120080 0445120268 | |
18 | F00RJ01218 | 0445120030 0445120061 0445120100 | |
19 | F00RJ02175 | 0445120030 0445120044 0445120045 0445120053 0445120055 0445120056 0445120061 0445120068 0445120098 | KHD D0836 LOH60 |
20 | F00RJ02466 | 0445120030 0445120061 0445120100 0445120217 0445120218 0445120219 0445120219 |