ใหม่ Common Rail วาล์ว F00VC01362 สำหรับหัวฉีด 0445110302 0445110303 สำหรับฉีดเข็ม

เนื่องจากสังคมมีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว รถยนต์จึงกลายเป็นเครื่องมือการเดินทางที่สำคัญในชีวิตประจำวันมากขึ้น บ่าวาล์วของหัวฉีดรถยนต์มีบทบาทสำคัญในการควบคุมปริมาณน้ำมันเชื้อเพลิงในฐานะอุปกรณ์สำหรับฉีดน้ำมันเบนซินเข้าไปในกระบอกสูบรถยนต์ วิธีการปรับปรุงคุณภาพของชิ้นส่วนกลายเป็นประเด็นสำคัญที่น่ากังวล แต่เนื่องจากชิ้นส่วนมีขนาดเล็ก จึงง่ายต่อการถูกจำกัดด้วยเทคโนโลยีการประมวลผล ในระหว่างกระบวนการผลิตจะทิ้งรอยขีดข่วน ตำหนิ คราบสนิม จุดขาว และตำหนิอื่นๆ ไว้ภายในอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ซึ่งส่งผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของเบาะนั่งหัวฉีดรถยนต์

ดังนั้นการคัดแยกชิ้นส่วนที่ชำรุดออกจากหลายส่วนจึงกลายเป็นโครงการที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ ด้วยการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของข้อมูลภาพและความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของความสามารถในการประมวลผลด้วยฮาร์ดแวร์ เทคโนโลยีการตรวจจับการเรียนรู้เชิงลึกซึ่งแสดงโดยโครงข่ายประสาทเทียมแบบม้วนได้ถูกนำไปใช้กับงานที่เกี่ยวข้องกับการตรวจจับข้อบกพร่อง เมื่อเทียบกับอัลกอริธึมแบบเดิม ประสิทธิภาพได้รับการปรับปรุงอย่างมาก ในปี 2014 Ross Girshick [1] และคนอื่นๆ เสนออัลกอริธึม R-CNN เพื่อแยกภูมิภาคของผู้สมัครผ่านอัลกอริธึมการค้นหาแบบเลือก แต่อัลกอริธึมนั้นมีความเข้มข้นในการคำนวณและช้า ต่อจากนั้น มีการเสนออัลกอริธึมการตรวจจับเป้าหมาย SPP-Net ซึ่งแก้ปัญหาการเสียรูปของวัตถุ จากนั้นจึงเสนอ Fast R-CNN โดยแนะนำการสูญเสียงานหลายงานและการรวม RoI ซึ่งใช้การเรียนรู้แบบหลายงานเพื่อจำแนกประเภทและการถดถอยให้เสร็จสมบูรณ์

อย่างไรก็ตาม วิธีการระดับภูมิภาคที่อัลกอริทึมนำมาใช้จะยังคงใช้เวลานาน ดังนั้น Ren [2] จึงเสนออัลกอริธึม Faster R-CNN อัลกอริธึมแนะนำเครือข่าย RPN บนพื้นฐานของอัลกอริธึม Fast R-CNN ซึ่งได้รับการปรับปรุงความเร็วและประสิทธิภาพอย่างมาก อัลกอริธึม R-CNN ที่เร็วขึ้นสามารถให้ผลลัพธ์ในการตรวจจับวัตถุได้ดีกว่าอัลกอริธึมอื่นๆ