Жаңы Common Rail клапаны F00VC01362 инжектор үчүн 0445110302 0445110303 инъекциялык ийне үчүн

Коомдун тез өнүгүшүнө байланыштуу унаалар күнүмдүк жашоодо барган сайын маанилүү саякат куралы болуп калды. Автоунаа баллондоруна бензин куюу үчүн түзүлүш катары, унаа инжекторлорунун клапан отургучу күйүүчү майдын санын көзөмөлдөөдө абдан маанилүү ролду ойнойт. Тетиктердин сапатын кантип жогорулатуу маселеси тынчсыздандырган маанилүү маселе болуп калды, бирок тетиктердин көлөмү аз болгондуктан, аны иштетүү технологиясы менен чектөө оңой. Өндүрүш процессинде ал сөзсүз түрдө чийиктерди, кемчиликтерди, дат баскан тактарды, ак тактарды жана башка түрдөгү кемчиликтерди калтырат, бул унаа инжекторунун отургучунун иштешине таасирин тийгизет.

Ошондуктан, көп тетиктердин бузулган бөлүктөрүн тандап алуу сөзсүз долбоор болуп калды. Сүрөт маалыматтарынын тез өсүшү жана аппараттык эсептөө жөндөмдүүлүгүнүн тез прогресси менен, конволюциялык нейрон тармагы менен берилген терең үйрөнүү аныктоо технологиясы кемчиликтерди аныктоонун тиешелүү милдеттерине колдонулду. Салттуу алгоритм менен салыштырганда, аткаруу абдан жакшырды. 2014-жылы Росс Гиршик [1] ​​жана башкалар тандалма издөө алгоритми аркылуу талапкер аймактарды алуу үчүн R-CNN алгоритмин сунушташкан, бирок алгоритм эсептөө интенсивдүү жана жай. Кийинчерээк объекттин деформациясынын көйгөйүн чечүүчү SPP-Net максаттуу аныктоо алгоритми сунушталат, андан кийин классификацияны жана регрессияны аяктоо үчүн көп тапшырмалуу окутууну колдонгон көп тапшырманы жоготуу жана RoI Pooling киргизүү жолу менен Fast R-CNN сунушталат.

Бирок, алгоритм тарабынан кабыл алынган аймактык ыкма дагы эле көп убакытты талап кылат. Ошондуктан Рен [2] Faster R-CNN алгоритмин сунуштаган. Алгоритм RPN тармагын Fast R-CNN алгоритминин негизинде киргизет, ал ылдамдыгы жана иштеши абдан жакшыртылган. Faster R-CNN алгоритми объектти аныктоодо башка алгоритмдерге караганда жакшыраак натыйжаларга жетише алат.