OEM New Common Rail Valve Assemblea F00VC01329 Per 0445110168 169 284 315 injector

Rilevazione di difetti di u sediu di a valvola di l'iniettore di l'automobile basatu nantu à a fusione di caratteristiche(parte 3)

In u risultatu, in a rilevazione di u sediu di a valvula di l'iniettore, a stampa deve esse cumpressa, è a dimensione di l'immagine hè trattata à 800 × 600, dopu avè ottenutu i dati di l'imaghjini standard unificati, u metudu di valurizazione di dati hè utilizatu per evità a mancanza di dati, è a capacità di generalizazione di u mudellu hè rinfurzata.A valurizazione di dati hè una parte impurtante di a furmazione di mudelli di apprendimentu profondu [3].Ci sò generalmente duie manere di aumentà i dati.Unu hè di aghjunghje una strata di perturbazione di dati à u mudellu di rete per permette à l'imaghjini di esse furmatu ogni volta, ci hè un altru modu chì hè più simplice è simplice, i campioni di l'imaghjini sò rinfurzati da a trasfurmazioni di l'imaghjini prima di a furmazione, espansione u settore di dati usendu. metudi di migliuramentu di l'imagine cum'è a geometria è u spaziu di culore, è utilizate HSV in u spaziu di culore, cum'è mostra in Figura 1.

Migliuramentu di u mudellu di difettu Faster R-CNN In u mudellu d'algoritmu Faster R-CNN, prima di tuttu, avete bisognu di estrae e caratteristiche di l'immagine di input, è e funzioni di output estratti ponu influenzà direttamente l'effettu di deteczione finali.U core di a rilevazione di l'ughjettu hè l'estrazione di funziunalità.A rete di estrazione di funzioni cumuni in u mudellu di algoritmu Faster R-CNN hè a reta VGG-16.Stu mudellu di rete hè stata utilizata prima in a classificazione di l'imaghjini [4], è dopu hè stata eccellente in a segmentazione semantica [5] è a rilevazione di salienza [6].

A rete di estrazione di funzioni in u mudellu di l'algoritmu Faster R-CNN hè stabilitu à VGG-16, ancu s'ellu u mudellu di l'algoritmu hà un bonu rendimentu in a rilevazione, usa solu l'output di a mappa di caratteristiche da l'ultimu stratu in l'estrazione di e funzioni di l'imaghjini, cusì ci sarà. qualchi perditi è a mappa di funziunalità ùn pò esse cumpletamenti cumplettamente, chì hà da purtà à imprecisioni in a rilevazione di uggetti chjuchi di destinazione è affettanu l'effettu di ricunniscenza finali.