Nuwe Common Rail Injector Toebehore Klep Samestelling F00VC01317 vir Injector 0445110230

Defektopsporing van motor-inspuitklepsitplek gebaseer op kenmerksamesmelting(deel 2)

Alhoewel die Faster R-CNN-algoritme goeie opsporingsprestasie in die opsporing van voorwerpe het, is die sitplekdefekgrootte van 'n motorbrandstofinspuiter relatief klein en daar is baie soorte defekte. Daarom word die vinniger R-CNN-opsporing in die proses gebruik, dit is onmoontlik om die identifikasie en posisionering van defekte akkuraat te voltooi, wat waarskynlik 'n gemiste inspeksie sal veroorsaak. In hierdie artikel stel ons die idee van kenmerksamesmelting op die Faster R-CNN-algoritme bekend, versmelt die kenmerke van verskillende konvolusielae, verbeter die uitdrukkingsvermoë van die opsporingsalgoritme, en maak dit meer akkuraat om die defekte van die klepsitplek van die motor inspuiter.

2. Datastelkonstruksie

2.1 Beelddataverwerking

In die proses om defekte in die klepsitplek van die motorinspuiter te versamel met behulp van hardeware soos CCD industriële kameras, gereedskap, rekenaar, ens., As gevolg van die inmenging van die omgewing, stroom, werking en ander faktore, word die versamelde foto's sal die moeilikheid van daaropvolgende operasies verhoog, ten einde te vereenvoudig. Opvolgende werk vereis effektiewe metodes om die beelde in werklike produksie vooraf te verwerk.

Eerstens, tydens die beeldverkrygingsproses, sal daar probleme wees soos beeldoortolligheid en naamonreëlmatighede tydens stoor. Oortollige beelde sal nie net die werk beïnvloed nie, maar die doeltreffendheid het 'n groot impak, en dit sal die moeilikheid van daaropvolgende werk verhoog. Daarom is dit nodig om duplikaatprente te verwyder.

Tweedens, in die versameling In die proses van die prent, as gevolg van die invloed van stroom en geraas, sal sommige irrelevante inligting gegenereer word. Daarom is dit nodig om die Gaussiese filtermetode te gebruik om die beeld te verkleur en die nuttige inligting vir opsporing en herkenning te behou.