Rakitan Katup Aksesori Injektor Rel Umum Baru F00VC01317 untuk Injektor 0445110230

Deteksi cacat dudukan katup injektor otomotif berdasarkan fusi fitur(bagian 2)

Meskipun algoritma Faster R-CNN memiliki kinerja deteksi yang baik dalam mendeteksi objek, ukuran cacat kursi pada injektor bahan bakar mobil relatif kecil dan jenis cacatnya banyak. Oleh karena itu, deteksi R-CNN yang lebih cepat digunakan dalam proses tersebut, tidak mungkin untuk menyelesaikan identifikasi dan penentuan posisi cacat secara akurat, yang kemungkinan besar akan menyebabkan pemeriksaan yang terlewat. Dalam makalah ini, kami memperkenalkan ide fusi fitur pada algoritma Faster R-CNN, memadukan fitur lapisan konvolusi yang berbeda, meningkatkan kemampuan ekspresi algoritma pendeteksian, dan membuatnya lebih akurat dalam mendeteksi cacat pada dudukan katup. injektor mobil.

2. Konstruksi Kumpulan Data

2.1 Pengolahan Data Gambar

Dalam proses pengumpulan cacat pada dudukan katup injektor mobil dengan bantuan perangkat keras seperti kamera industri CCD, perkakas, PC, dll., karena gangguan lingkungan, arus, pengoperasian, dan faktor lainnya, gambar yang dikumpulkan akan meningkatkan kesulitan operasi selanjutnya, untuk menyederhanakan Pekerjaan selanjutnya memerlukan metode yang efektif untuk melakukan pra-pemrosesan gambar dalam produksi sebenarnya.

Pertama, pada saat proses akuisisi citra akan terjadi permasalahan seperti redundansi citra dan ketidakteraturan penamaan pada saat penyimpanan. Gambar yang berlebihan tidak hanya akan mempengaruhi efisiensi pekerjaan, tetapi juga akan meningkatkan kesulitan pekerjaan selanjutnya. Oleh karena itu, gambar duplikat perlu dihilangkan.

Kedua, dalam pengumpulan Dalam proses pengambilan gambar, karena pengaruh arus dan kebisingan, beberapa informasi yang tidak relevan akan dihasilkan. Oleh karena itu, perlu menggunakan metode penyaringan Gaussian untuk menghilangkan noise pada gambar dan menyimpan informasi yang berguna untuk deteksi dan pengenalan.