OEM 0445110168 169 284 315 인젝터용 새로운 커먼 레일 밸브 어셈블리 F00VC01329
제품 세부정보
| 생산 이름 | F00VC01329 |
| 인젝터와 호환 가능 | 0445110168 0445110169 0445110284 0445110315 |
| 애플리케이션 | / |
| MOQ | 6개 / 협상됨 |
| 포장 | 흰색 상자 포장 또는 고객 요구 사항 |
| 리드타임 | 주문 확인 후 영업일 기준 7~15일 |
| 지불 | T/T, PAYPAL을 원하는 대로 선택하세요. |
기능 융합 기반 자동차 인젝터 밸브 시트의 결함 검출(3부)
결과적으로 인젝터 밸브 시트 검출에 있어서는 사진을 압축해야 하며 사진 크기를 800×600으로 처리하고 통일된 표준 영상 데이터를 얻은 후 데이터 부족을 피하기 위해 데이터 향상 방법을 사용하며, 모델 일반화 능력이 향상됩니다. 데이터 향상은 딥러닝 모델 훈련에 있어 중요한 부분입니다[3]. 일반적으로 데이터를 늘리는 방법에는 두 가지가 있습니다. 하나는 네트워크 모델에 데이터 교란 계층을 추가하여 이미지가 매번 훈련될 수 있도록 하는 것이고, 더 간단하고 간단한 또 다른 방법은 훈련 전에 이미지 처리를 통해 이미지 샘플을 향상시키고 다음을 사용하여 데이터 세트를 확장하는 것입니다. 그림 1과 같이 기하학 및 색 공간과 같은 이미지 향상 방법을 사용하고 색 공간에서 HSV를 사용합니다.
Faster R-CNN 결함 결함 모델의 개선 Faster R-CNN 알고리즘 모델에서는 우선 입력 사진의 특징을 추출해야 하며, 추출된 출력 특징은 최종 탐지 효과에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다. 객체 검출의 핵심은 특징 추출입니다. Faster R-CNN 알고리즘 모델의 공통 특징 추출 네트워크는 VGG-16 네트워크입니다. 이 네트워크 모델은 이미지 분류[4]에서 처음 사용되었으며 이후 의미론적 분할[5] 및 돌출성 탐지[6]에서 탁월한 성능을 발휘했습니다.
Faster R-CNN 알고리즘 모델의 특징 추출 네트워크는 VGG-16으로 설정되어 있습니다. 알고리즘 모델은 탐지 성능이 좋지만 이미지 특징 추출에서는 마지막 레이어의 특징 맵 출력만 사용하므로 일부 손실과 특징 맵이 완전히 완료될 수 없으므로 작은 대상 개체를 감지하는 데 부정확성이 발생하고 최종 인식 효과에 영향을 미칩니다.
