Baru Common Rail Injector Aksesoris Katup Majelis F00VC01317 kanggo Injector 0445110230

Deteksi cacat kursi katup injektor otomotif adhedhasar fusi fitur(bagean 2)

Sanajan algoritma R-CNN luwih cepet nduweni kinerja deteksi sing apik ing deteksi obyek, ukuran cacat jog injektor bahan bakar mobil relatif cilik lan ana macem-macem cacat. Mulane, deteksi R-CNN sing luwih cepet digunakake ing proses kasebut, ora bisa ngrampungake identifikasi lan posisi cacat kanthi akurat, sing bisa nyebabake inspeksi sing ora kejawab. Ing makalah iki, kita ngenalake ide fusi fitur ing algoritma R-CNN sing luwih cepet, nggabungake fitur lapisan konvolusi sing beda-beda, nambah kemampuan ekspresi algoritma deteksi, lan nggawe luwih akurat kanggo ndeteksi cacat tutup tutup. injektor mobil.

2. Konstruksi Dataset

2.1 Pangolahan Data Gambar

Ing proses ngumpulake cacat ing kursi tutup injektor mobil kanthi bantuan hardware kayata kamera industri CCD, perkakas, PC, lan liya-liyane, amarga gangguan lingkungan, saiki, operasi lan faktor liyane, gambar sing diklumpukake. bakal nambah kangelan saka operasi sakteruse, supaya menakake karya sakteruse mbutuhake cara efektif kanggo preprocess gambar ing produksi nyata.

Kaping pisanan, sajrone proses akuisisi gambar, bakal ana masalah kayata redundansi gambar lan jeneng irregularities nalika nyimpen. Gambar keluwih ora mung bakal mengaruhi karya efficiency wis impact gedhe, lan bakal nambah kangelan karya sakteruse. Mulane, perlu mbusak gambar duplikat.

Kapindho, ing koleksi Ing proses gambar, amarga pengaruh arus lan gangguan, sawetara informasi sing ora relevan bakal diasilake. Mulane, perlu nggunakake metode panyaring Gaussian kanggo ngilangi gambar lan nahan informasi sing migunani kanggo deteksi lan pangenalan.