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Rilevazione di difetti di u sediu di a valvola di l'iniettore di l'automobile basatu nantu à a fusione di caratteristiche(parte 2)

Ancu se l'algoritmu Faster R-CNN hà una bona prestazione di rilevazione in a rilevazione di l'uggetti, a dimensione di difettu di u sediu di l'iniettore di carburante di l'automobile hè relativamente chjuca è ci sò parechji tipi di difetti.Dunque, a rilevazione Faster R-CNN hè aduprata in u prucessu, hè impussibile di cumplettà accuratamente l'identificazione è u posizionamentu di i difetti, chì hè prubabile di causà una ispezione mancata.In questu articulu, introducemu l'idea di a fusione di funzioni nantu à l'algoritmu Faster R-CNN, fusione e caratteristiche di diverse strati di cunvoluzione, migliurà a capacità di espressione di l'algoritmu di rilevazione, è rende più precisa per detectà i difetti di u sediu di a valvula. l'iniettore di l'automobile.

2. Dataset Construction

2.1 Trattamentu di Dati Image

In u prucessu di cullezzione di difetti in u sediu di a valvula di l'iniettore di l'automobile cù l'aiutu di hardware cum'è camere industriali CCD, arnesi, PC, etc., per via di l'interferenza di l'ambiente, corrente, operazione è altri fattori, i ritratti cullati. Aumenterà a difficultà di l'operazioni sussegwente, per simplificà u travagliu Successu necessita di metudi efficaci per preprocessà l'imaghjini in a produzzione attuale.

Prima, durante u prucessu di acquisizione di l'imaghjini, ci saranu prublemi cum'è a redundanza di l'imaghjini è l'irregularità di nomi durante a salvezza.L'imaghjini redundanti ùn anu micca solu affettà u travagliu, l'efficienza hà un grande impattu, è aumenterà a difficultà di u travagliu dopu.Dunque, hè necessariu di sguassà e foto duplicate.

Siconda, in a cullizzioni In u prucessu di a stampa, per via di l'influenza di l'attuali è di u rumore, alcuni infurmazioni irrilevanti seranu generati.Per quessa, hè necessariu di utilizà u metudu di filtru gaussianu per denoise l'imaghjini è mantene l'infurmazioni utili per a deteczione è u ricunniscenza.