इन्जेक्टरको लागि नयाँ साझा रेल भल्भ F00VC01362 0445110302 0445110303 इंजेक्शन सुईको लागि

समाजको द्रुत विकासको कारण, अटोमोबाइल दैनिक जीवनमा बढ्दो महत्त्वपूर्ण यात्रा उपकरण भएको छ। अटोमोबाइल सिलिन्डरहरूमा पेट्रोल इन्जेक्सन गर्ने उपकरणको रूपमा, अटोमोबाइल इन्जेक्टरहरूको भल्भ सीटले इन्धन मात्रा नियन्त्रणमा धेरै महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। पार्टपुर्जाको गुणस्तर कसरी सुधार गर्ने भन्ने चासोको विषय बनेको छ तर पार्टपुर्जाको आकार सानो भएकाले प्रशोधन प्रविधिबाट सिमित हुन सजिलो छ । उत्पादन प्रक्रियाको बखत, यसले अनिवार्य रूपमा स्क्र्याचहरू, दोषहरू, रस्ट स्पटहरू, सेतो दागहरू र अन्य प्रकारका दोषहरू भित्र छोड्नेछ, जसले मोटर वाहन इन्जेक्टर सीटको प्रदर्शनलाई असर गर्छ।

तसर्थ, धेरै भागहरूबाट दोषपूर्ण भागहरू छान्नु अपरिहार्य परियोजना भएको छ। छवि डेटाको द्रुत बृद्धि र हार्डवेयर कम्प्युटिङ क्षमताको द्रुत प्रगतिको साथ, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्कद्वारा प्रतिनिधित्व गरिएको गहिरो शिक्षा पत्ता लगाउने प्रविधि, दोष पत्ता लगाउने सम्बन्धित कार्यहरूमा लागू गरिएको छ। परम्परागत एल्गोरिदमको तुलनामा, प्रदर्शन धेरै सुधारिएको छ। 2014 मा, Ross Girshick [1] र अरूले R-CNN एल्गोरिदमलाई छनौट खोज एल्गोरिदम मार्फत उम्मेदवार क्षेत्रहरू निकाल्न प्रस्ताव गरे, तर एल्गोरिदम कम्प्युटेशनली गहन र ढिलो छ। पछि, लक्ष्य पत्ता लगाउने एल्गोरिदम SPP-Net प्रस्ताव गरिएको छ, जसले वस्तु विकृतिको समस्या समाधान गर्दछ, र त्यसपछि फास्ट R-CNN लाई बहु-कार्य घाटा र RoI पूलिङको परिचय दिएर प्रस्ताव गरिएको छ, जसले वर्गीकरण र रिग्रेसन पूरा गर्न बहु-कार्य सिकाइ प्रयोग गर्दछ।

यद्यपि, एल्गोरिदमले अपनाएको क्षेत्रीय विधिले अझै धेरै समय खर्च गर्नेछ। तसर्थ, रेन [२] ले फास्टर आर-सीएनएन एल्गोरिथ्म प्रस्ताव गरे। एल्गोरिदमले फास्ट आर-सीएनएन एल्गोरिदमको आधारमा RPN नेटवर्कको परिचय दिन्छ, जुन गति र कार्यसम्पादनमा धेरै सुधार गरिएको छ। द्रुत R-CNN एल्गोरिदमले अन्य एल्गोरिदमहरू भन्दा वस्तु पत्ता लगाउन राम्रो परिणामहरू प्राप्त गर्न सक्छ।