Nové příslušenství vstřikovače Common Rail Sestava ventilu F00VC01317 pro vstřikovač 0445110230

Detekce defektu sedla ventilu automobilového vstřikovače na základě fúze funkcí(část 2)

Přestože algoritmus Faster R-CNN má dobrý detekční výkon při detekci objektů, velikost defektu sedla automobilového vstřikovače paliva je relativně malá a existuje mnoho druhů defektů. Proto se v procesu používá detekce Faster R-CNN, není možné přesně dokončit identifikaci a umístění defektů, což pravděpodobně způsobí zmeškanou kontrolu. V tomto článku představujeme myšlenku fúze funkcí na algoritmu Faster R-CNN, fúzujeme vlastnosti různých konvolučních vrstev, zlepšujeme expresní schopnost detekčního algoritmu a zpřesňujeme detekci defektů sedla ventilu. automobilový vstřikovač.

2. Konstrukce datového souboru

2.1 Zpracování obrazových dat

V procesu shromažďování závad v sedle ventilu automobilového vstřikovače pomocí hardwaru, jako jsou průmyslové kamery CCD, nástroje, PC atd., v důsledku rušení prostředí, proudu, provozu a dalších faktorů, shromážděné obrázky zvýší obtížnost následných operací, aby se zjednodušila Následná práce vyžaduje účinné metody pro předzpracování obrázků ve skutečné produkci.

Za prvé, během procesu získávání obrazu se vyskytnou problémy, jako je redundance obrazu a nesrovnalosti pojmenování během ukládání. Nadbytečné obrázky nejen ovlivní práci, ale efektivita má velký vliv a zvýší obtížnost následné práce. Proto je nutné duplicitní obrázky odstranit.

Za druhé, ve sbírce V procesu obrazu se vlivem proudu a šumu vygenerují některé nepodstatné informace. Proto je nutné použít metodu Gaussova filtrování pro odšumování obrazu a zachování užitečných informací pro detekci a rozpoznání.