ಇಂಜೆಕ್ಟರ್ 0445110230 ಗಾಗಿ ಹೊಸ ಕಾಮನ್ ರೈಲ್ ಇಂಜೆಕ್ಟರ್ ಪರಿಕರಗಳ ವಾಲ್ವ್ ಅಸೆಂಬ್ಲಿ F00VC01317

ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆಟೋಮೋಟಿವ್ ಇಂಜೆಕ್ಟರ್ ವಾಲ್ವ್ ಸೀಟಿನ ದೋಷ ಪತ್ತೆ(ಭಾಗ 2)

ವೇಗವಾದ R-CNN ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ವಸ್ತುಗಳ ಪತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಪತ್ತೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ಇಂಧನ ಇಂಜೆಕ್ಟರ್‌ನ ಸೀಟ್ ದೋಷದ ಗಾತ್ರವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ರೀತಿಯ ದೋಷಗಳಿವೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ವೇಗವಾದ R-CNN ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ದೋಷಗಳ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾನೀಕರಣವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ತಪ್ಪಿದ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ವೇಗವಾದ R-CNN ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನಲ್ಲಿ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದ ಸಮ್ಮಿಳನದ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ನಾವು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತೇವೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಕನ್ವಲ್ಯೂಷನ್ ಲೇಯರ್‌ಗಳ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಸೆಯುತ್ತೇವೆ, ಪತ್ತೆ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ನ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ಕವಾಟದ ಸೀಟಿನ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ. ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ಇಂಜೆಕ್ಟರ್.

2. ಡೇಟಾಸೆಟ್ ನಿರ್ಮಾಣ

2.1 ಇಮೇಜ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ

CCD ಕೈಗಾರಿಕಾ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳು, ಉಪಕರಣಗಳು, PC, ಇತ್ಯಾದಿಗಳಂತಹ ಯಂತ್ರಾಂಶದ ಸಹಾಯದಿಂದ ಆಟೋಮೊಬೈಲ್ ಇಂಜೆಕ್ಟರ್ನ ಕವಾಟದ ಸೀಟಿನಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಸರ, ಪ್ರಸ್ತುತ, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಅಂಶಗಳ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದಿಂದಾಗಿ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಚಿತ್ರಗಳು ನಂತರದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳ ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರದ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುವ ಸಲುವಾಗಿ ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಪೂರ್ವಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಇಮೇಜ್ ಸ್ವಾಧೀನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಉಳಿಸುವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇಮೇಜ್ ರಿಡಂಡೆನ್ಸಿ ಮತ್ತು ಹೆಸರಿಸುವ ಅಕ್ರಮಗಳಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿರುತ್ತವೆ. ಅನಗತ್ಯ ಚಿತ್ರಗಳು ಕೆಲಸದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವುದಿಲ್ಲ, ದಕ್ಷತೆಯು ಉತ್ತಮ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಕೆಲಸದ ತೊಂದರೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ನಕಲಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಸಂಗ್ರಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಮತ್ತು ಶಬ್ದದ ಪ್ರಭಾವದಿಂದಾಗಿ, ಕೆಲವು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ಡಿನೋಯಿಸ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಪತ್ತೆ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಗಾಸಿಯನ್ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ.