ఇంజెక్టర్ కోసం కొత్త కామన్ రైల్ వాల్వ్ F00VC01362 0445110302 0445110303 ఇంజెక్షన్ నీడిల్ కోసం

సమాజం యొక్క వేగవంతమైన అభివృద్ధి కారణంగా, ఆటోమొబైల్స్ రోజువారీ జీవితంలో ఒక ముఖ్యమైన ప్రయాణ సాధనంగా మారాయి. ఆటోమొబైల్ సిలిండర్లలో గ్యాసోలిన్ ఇంజెక్ట్ చేసే పరికరంగా, ఇంధన పరిమాణ నియంత్రణలో ఆటోమొబైల్ ఇంజెక్టర్ల వాల్వ్ సీటు చాలా ముఖ్యమైన పాత్ర పోషిస్తుంది. భాగాల నాణ్యతను ఎలా మెరుగుపరచాలనేది ఆందోళన కలిగించే ముఖ్యమైన సమస్యగా మారింది, కానీ చిన్న పరిమాణంలో ఉన్నందున, ప్రాసెసింగ్ టెక్నాలజీ ద్వారా పరిమితం చేయడం సులభం. ఉత్పత్తి ప్రక్రియలో, ఇది అనివార్యంగా గీతలు, లోపం, రస్ట్ మచ్చలు, తెల్లని మచ్చలు మరియు ఇతర రకాల లోపాలను లోపల వదిలివేస్తుంది, ఇది ఆటోమోటివ్ ఇంజెక్టర్ సీటు యొక్క పనితీరును ప్రభావితం చేస్తుంది.

అందువల్ల, అనేక భాగాల నుండి లోపభూయిష్ట భాగాలను ఎంచుకోవడం అనివార్యమైన ప్రాజెక్ట్‌గా మారింది. ఇమేజ్ డేటా యొక్క వేగవంతమైన పెరుగుదల మరియు హార్డ్‌వేర్ కంప్యూటింగ్ సామర్థ్యం యొక్క వేగవంతమైన పురోగతితో, కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ద్వారా ప్రాతినిధ్యం వహించే డీప్ లెర్నింగ్ డిటెక్షన్ టెక్నాలజీ, లోపాలను గుర్తించే సంబంధిత పనులకు వర్తించబడుతుంది. సాంప్రదాయ అల్గారిథమ్‌తో పోలిస్తే, పనితీరు బాగా మెరుగుపడింది. 2014లో, రాస్ గిర్షిక్ [1] మరియు ఇతరులు ఎంపిక చేసిన శోధన అల్గారిథమ్ ద్వారా అభ్యర్థి ప్రాంతాలను సంగ్రహించడానికి R-CNN అల్గారిథమ్‌ను ప్రతిపాదించారు, అయితే అల్గోరిథం గణనపరంగా ఇంటెన్సివ్ మరియు నెమ్మదిగా ఉంటుంది. తదనంతరం, లక్ష్య గుర్తింపు అల్గోరిథం SPP-Net ప్రతిపాదించబడింది, ఇది ఆబ్జెక్ట్ వైకల్యం యొక్క సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది, ఆపై బహుళ-పని నష్టం మరియు RoI పూలింగ్‌ను ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా ఫాస్ట్ R-CNN ప్రతిపాదించబడింది, ఇది వర్గీకరణ మరియు తిరోగమనాన్ని పూర్తి చేయడానికి మల్టీ-టాస్క్ లెర్నింగ్‌ను ఉపయోగిస్తుంది.

అయినప్పటికీ, అల్గోరిథం ద్వారా అనుసరించబడిన ప్రాంతీయ పద్ధతి ఇప్పటికీ చాలా సమయాన్ని వినియోగిస్తుంది. అందువల్ల, రెన్ [2] వేగవంతమైన R-CNN అల్గోరిథంను ప్రతిపాదించారు. అల్గోరిథం ఫాస్ట్ R-CNN అల్గోరిథం ఆధారంగా RPN నెట్‌వర్క్‌ను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది వేగం మరియు పనితీరులో బాగా మెరుగుపడింది. వేగవంతమైన R-CNN అల్గోరిథం ఇతర అల్గారిథమ్‌ల కంటే ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్‌లో మెరుగైన ఫలితాలను సాధించగలదు.