OEM Bag-ong Common Rail Valve Assembly F00VC01329 Para sa 0445110168 169 284 315 injector

Depekto detection sa automotive injector valve lingkoranan base sa feature fusion(bahin 3)

Ingon usa ka sangputanan, sa pagkakita sa lingkuranan sa balbula sa injector, ang litrato kinahanglan nga i-compress, ug ang gidak-on sa litrato giproseso sa 800 × 600, pagkahuman makuha ang hiniusa nga sumbanan nga datos sa imahe, ang pamaagi sa pagpauswag sa datos gigamit aron malikayan ang kakulang sa datos, ug ang abilidad sa pag-generalize sa modelo gipauswag. Ang pagpauswag sa datos usa ka hinungdanon nga bahin sa pagbansay sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on [3]. Sa kasagaran adunay duha ka mga paagi aron madugangan ang datos. Ang usa mao ang pagdugang ug data perturbation layer sa network model aron tugotan ang imahe nga mabansay sa matag higayon, adunay lain nga paagi nga mas prangka ug yano, ang mga sample sa imahe gipauswag pinaagi sa pagproseso sa imahe sa wala pa ang pagbansay, gipalapdan namon ang set sa datos gamit ang mga pamaagi sa pagpaayo sa imahe sama sa geometry ug color space, ug gamita ang HSV sa color space, sama sa gipakita sa Figure 1.

Pag-uswag sa Mas Paspas nga R-CNN defect defection model Sa Faster R-CNN algorithm nga modelo, una sa tanan, kinahanglan nimo nga i-extract ang mga feature sa input picture, ug ang nakuha nga output features mahimong direktang makaapekto sa final detection effect. Ang kinauyokan sa pag-detect sa butang mao ang feature extraction. Ang komon nga feature extraction network sa Faster R-CNN algorithm nga modelo mao ang VGG-16 network. Kini nga modelo sa network una nga gigamit sa klasipikasyon sa imahe [4], ug pagkahuman kini maayo kaayo sa semantic segmentation [5] ug saliency detection [6].

Ang feature extraction network sa Faster R-CNN algorithm nga modelo gitakda sa VGG-16, bisan tuod ang algorithm nga modelo adunay maayo nga performance sa detection, kini naggamit lamang sa feature nga output sa mapa gikan sa katapusang layer sa image feature extraction, mao nga adunay ang pipila ka mga pagkawala ug ang feature nga mapa dili hingpit nga makompleto, nga mosangpot sa pagkadili tukma sa pag-ila sa gagmay nga target nga mga butang ug makaapekto sa katapusan nga epekto sa pag-ila.