0445110230 injektorerako F00VC01317 balbula-multzo berria.

Automobilgintzako injektoreen balbula-eserlekuaren akatsak hautematea ezaugarrien fusioan oinarrituta(2. zatia)

Faster R-CNN algoritmoak objektuak detektatzeko detekzio-errendimendu ona badu ere, automobilen erregai-injektorearen eserlekuaren akatsen tamaina nahiko txikia da eta mota askotako akatsak daude. Hori dela eta, prozesuan Faster R-CNN detekzioa erabiltzen da, ezinezkoa da akatsen identifikazioa eta kokatzea zehaztasunez osatzea, litekeena den ikuskapena galduko duena. Artikulu honetan, Faster R-CNN algoritmoaren ezaugarrien fusioaren ideia aurkezten dugu, konboluzio geruza ezberdinen ezaugarriak fusionatzen ditugu, detekzio algoritmoaren adierazpen gaitasuna hobetzen dugu eta balbula-eserlekuaren akatsak detektatzeko zehatzagoa egiten dugu. automobil-injektorea.

2. Datu multzoen eraikuntza

2.1 Irudien datuen tratamendua

Automobil injektorearen balbula-eserlekuan akatsak biltzeko prozesuan, hala nola, CCD kamera industrialak, tresneria, ordenagailua eta abar bezalako hardwarearen laguntzarekin, ingurunearen, korrontearen, funtzionamenduaren eta beste faktore batzuen interferentziaren ondorioz, bildutako irudiak. ondorengo eragiketen zailtasuna areagotuko du, sinplifikatzeko Ondorengo lanek metodo eraginkorrak behar dituzte irudiak benetako ekoizpenean aurreprozesatzeko.

Lehenik eta behin, irudiak eskuratzeko prozesuan, arazoak izango dira, hala nola, irudien erredundantzia eta izendatzeko irregulartasunak gordetzean. Irudi erredundanteek ez dute bakarrik eragingo lanari eraginkortasunak eragin handia du, eta geroko lanaren zailtasuna areagotuko du. Hori dela eta, beharrezkoa da irudi bikoiztuak kentzea.

Bigarrenik, bilduman Irudiaren prozesuan, korrontearen eta zarataren eraginez, garrantzirik gabeko informazio batzuk sortuko dira. Hori dela eta, beharrezkoa da iragazki gaussarren metodoa erabiltzea irudia zarata kentzeko eta detektatzeko eta ezagutzeko informazio baliagarria gordetzeko.