ഇൻജക്ടറിനായുള്ള പുതിയ കോമൺ റെയിൽ ഇൻജക്ടർ ആക്സസറീസ് വാൽവ് അസംബ്ലി F00VC01317 0445110230

ഫീച്ചർ ഫ്യൂഷൻ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഓട്ടോമോട്ടീവ് ഇൻജക്ടർ വാൽവ് സീറ്റിൻ്റെ വൈകല്യം കണ്ടെത്തൽ(ഭാഗം 2)

ഫാസ്റ്റർ ആർ-സിഎൻഎൻ അൽഗോരിതം ഒബ്‌ജക്‌റ്റുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിൽ മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവെക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, ഓട്ടോമൊബൈൽ ഫ്യൂവൽ ഇൻജക്‌ടറിൻ്റെ സീറ്റ് വൈകല്യത്തിൻ്റെ വലുപ്പം താരതമ്യേന ചെറുതാണ്, കൂടാതെ പല തരത്തിലുള്ള തകരാറുകളും ഉണ്ട്. അതിനാൽ, വേഗതയേറിയ R-CNN കണ്ടെത്തൽ പ്രക്രിയയിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു, വൈകല്യങ്ങളുടെ തിരിച്ചറിയലും സ്ഥാനനിർണ്ണയവും കൃത്യമായി പൂർത്തിയാക്കുന്നത് അസാധ്യമാണ്, ഇത് ഒരു നഷ്‌ട പരിശോധനയ്ക്ക് കാരണമാകും. ഈ പേപ്പറിൽ, വേഗതയേറിയ R-CNN അൽഗോരിതത്തിൽ ഫീച്ചർ ഫ്യൂഷൻ എന്ന ആശയം ഞങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു, വ്യത്യസ്ത കൺവ്യൂഷൻ ലെയറുകളുടെ സവിശേഷതകൾ ഫ്യൂസ് ചെയ്യുന്നു, ഡിറ്റക്ഷൻ അൽഗോരിതത്തിൻ്റെ എക്സ്പ്രഷൻ കഴിവ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, വാൽവ് സീറ്റിൻ്റെ തകരാറുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതാക്കുന്നു. ഓട്ടോമൊബൈൽ ഇൻജക്ടർ.

2. ഡാറ്റാസെറ്റ് നിർമ്മാണം

2.1 ഇമേജ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്

പരിസ്ഥിതി, കറൻ്റ്, ഓപ്പറേഷൻ, മറ്റ് ഘടകങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഇടപെടൽ കാരണം സിസിഡി വ്യാവസായിക ക്യാമറകൾ, ടൂളിംഗ്, പിസി മുതലായ ഹാർഡ്‌വെയറുകളുടെ സഹായത്തോടെ ഓട്ടോമൊബൈൽ ഇൻജക്ടറിൻ്റെ വാൽവ് സീറ്റിലെ തകരാറുകൾ ശേഖരിക്കുന്ന പ്രക്രിയയിൽ, ശേഖരിച്ച ചിത്രങ്ങൾ തുടർന്നുള്ള പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ ബുദ്ധിമുട്ട് വർദ്ധിപ്പിക്കും, തുടർന്നുള്ള ജോലികൾ ലളിതമാക്കുന്നതിന് യഥാർത്ഥ നിർമ്മാണത്തിൽ ഇമേജുകൾ മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഫലപ്രദമായ രീതികൾ ആവശ്യമാണ്.

ആദ്യം, ഇമേജ് ഏറ്റെടുക്കൽ പ്രക്രിയയിൽ, ഇമേജ് റിഡൻഡൻസി, സേവിംഗ് സമയത്ത് പേരിടൽ ക്രമക്കേടുകൾ തുടങ്ങിയ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകും. അനാവശ്യ ചിത്രങ്ങൾ ജോലിയെ ബാധിക്കുക മാത്രമല്ല, കാര്യക്ഷമതയ്ക്ക് വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തുകയും, തുടർന്നുള്ള ജോലിയുടെ ബുദ്ധിമുട്ട് വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യും. അതിനാൽ, ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചിത്രങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.

രണ്ടാമതായി, ശേഖരത്തിൽ, ചിത്രത്തിൻ്റെ പ്രക്രിയയിൽ, കറൻ്റിൻ്റെയും ശബ്ദത്തിൻ്റെയും സ്വാധീനം കാരണം, ചില അപ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കപ്പെടും. അതിനാൽ, ഇമേജ് ഡിനോയിസ് ചെയ്യുന്നതിനും കണ്ടെത്തുന്നതിനും തിരിച്ചറിയുന്നതിനും ഉപയോഗപ്രദമായ വിവരങ്ങൾ നിലനിർത്തുന്നതിനും ഗാസിയൻ ഫിൽട്ടറിംഗ് രീതി ഉപയോഗിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.