ઇન્જેક્ટર માટે નવો કોમન રેલ વાલ્વ F00VC01362 0445110302 0445110303 ઈન્જેક્શન નીડલ માટે

સમાજના ઝડપી વિકાસને કારણે, ઓટોમોબાઈલ રોજિંદા જીવનમાં વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ મુસાફરી સાધન બની ગયું છે.ઓટોમોબાઈલ સિલિન્ડરોમાં ગેસોલીન ઇન્જેક્ટ કરવા માટેના ઉપકરણ તરીકે, ઓટોમોબાઈલ ઈન્જેક્ટરની વાલ્વ સીટ ઈંધણના જથ્થાના નિયંત્રણમાં ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ ભૂમિકા ભજવે છે.ભાગોની ગુણવત્તા કેવી રીતે સુધારવી તે ચિંતાનો એક મહત્વપૂર્ણ મુદ્દો બની ગયો છે, પરંતુ ભાગોના કદ નાના હોવાને કારણે, પ્રોસેસિંગ તકનીક દ્વારા તેને મર્યાદિત કરવું સરળ છે.ઉત્પાદન પ્રક્રિયા દરમિયાન, તે અનિવાર્યપણે અંદર સ્ક્રેચમુદ્દે, ખામી, રસ્ટ ફોલ્લીઓ, સફેદ ફોલ્લીઓ અને અન્ય પ્રકારની ખામીઓ છોડી દેશે, જે ઓટોમોટિવ ઇન્જેક્ટર સીટની કામગીરીને અસર કરે છે.

તેથી, ઘણા ભાગોમાંથી ખામીયુક્ત ભાગોને પસંદ કરવાનું એક અનિવાર્ય પ્રોજેક્ટ બની ગયું છે.ઇમેજ ડેટાના ઝડપી વધારા અને હાર્ડવેર કમ્પ્યુટિંગ ક્ષમતાની ઝડપી પ્રગતિ સાથે, ડીપ લર્નિંગ ડિટેક્શન ટેક્નોલૉજી, કોન્વોલ્યુશનલ ન્યુરલ નેટવર્ક દ્વારા રજૂ કરવામાં આવી છે, જે ખામી શોધના સંબંધિત કાર્યોમાં લાગુ કરવામાં આવી છે.પરંપરાગત અલ્ગોરિધમની સરખામણીમાં, પ્રદર્શનમાં ઘણો સુધારો કરવામાં આવ્યો છે.2014 માં, રોસ ગીર્શિક [1] અને અન્યોએ પસંદગીયુક્ત શોધ અલ્ગોરિધમ દ્વારા ઉમેદવારોના પ્રદેશોને કાઢવા માટે R-CNN અલ્ગોરિધમનો પ્રસ્તાવ મૂક્યો હતો, પરંતુ એલ્ગોરિધમ ગણતરીની રીતે સઘન અને ધીમી છે.ત્યારબાદ, ટાર્ગેટ ડિટેક્શન અલ્ગોરિધમ SPP-Net પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવે છે, જે ઑબ્જેક્ટ ડિફોર્મેશનની સમસ્યાનું નિરાકરણ લાવે છે, અને પછી ફાસ્ટ R-CNN મલ્ટિ-ટાસ્ક લોસ અને RoI પૂલિંગ રજૂ કરીને પ્રસ્તાવિત છે, જે વર્ગીકરણ અને રીગ્રેશનને પૂર્ણ કરવા માટે મલ્ટી-ટાસ્ક લર્નિંગનો ઉપયોગ કરે છે.

જો કે, અલ્ગોરિધમ દ્વારા અપનાવવામાં આવેલી પ્રાદેશિક પદ્ધતિ હજુ પણ ઘણો સમય લેશે.તેથી, રેન [2] એ ઝડપી R-CNN અલ્ગોરિધમનો પ્રસ્તાવ મૂક્યો.અલ્ગોરિધમ ફાસ્ટ આર-સીએનએન અલ્ગોરિધમના આધારે આરપીએન નેટવર્કનો પરિચય આપે છે, જેમાં ઝડપ અને કામગીરીમાં ઘણો સુધારો કરવામાં આવ્યો છે.ઝડપી R-CNN અલ્ગોરિધમ અન્ય અલ્ગોરિધમ્સ કરતાં ઑબ્જેક્ટ શોધમાં વધુ સારા પરિણામો પ્રાપ્ત કરી શકે છે.