OEM New Common Rail Valve Assembly F00VC01329 Kanggo 0445110168 169 284 315 injector

Deteksi cacat kursi katup injektor otomotif adhedhasar fusi fitur(bagean 3)

Akibaté, ing deteksi kursi katup injector, gambar kudu dikompres, lan ukuran gambar diproses dadi 800 × 600, sawise entuk data gambar standar sing digabungake, metode peningkatan data digunakake kanggo nyegah kekurangan data, lan kemampuan generalisasi model ditingkatake. Peningkatan data minangka bagean penting saka latihan model pembelajaran jero [3]. Umume ana rong cara kanggo nambah data. Salah sijine yaiku nambahake lapisan gangguan data menyang model jaringan supaya gambar bisa dilatih saben wektu, ana cara liyane sing luwih gampang lan prasaja, conto gambar ditingkatake kanthi pangolahan gambar sadurunge latihan, kita nggedhekake set data nggunakake cara nambah gambar kayata geometri lan spasi werna, lan nggunakake HSV ing spasi werna, minangka ditampilake ing Figure 1.

Dandan model defection R-CNN luwih cepet Ing model algoritma R-CNN luwih cepet, pisanan sampeyan kudu ngekstrak fitur gambar input, lan fitur output sing diekstrak bisa langsung mengaruhi efek deteksi pungkasan. Inti saka deteksi obyek yaiku ekstraksi fitur. Jaringan ekstraksi fitur umum ing model algoritma Faster R-CNN yaiku jaringan VGG-16. Model jaringan iki pisanan digunakake ing klasifikasi gambar [4], banjur wis apik banget ing segmentasi semantik [5] lan deteksi saliency [6].

Jaringan ekstraksi fitur ing model algoritma R-CNN luwih cepet disetel menyang VGG-16, sanajan model algoritma nduweni kinerja sing apik ing deteksi, mung nggunakake output peta fitur saka lapisan pungkasan ing ekstraksi fitur gambar, mula bakal ana sawetara losses lan peta fitur ora bisa rampung, kang bakal mimpin kanggo ora akurat ing deteksi obyek target cilik lan mengaruhi efek pangenalan final.