ইনজেকশন সূচের জন্য ইনজেক্টর 0445110302 0445110303 এর জন্য নতুন কমন রেল ভালভ F00VC01362

সমাজের দ্রুত বিকাশের কারণে, অটোমোবাইল দৈনন্দিন জীবনে একটি ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ ভ্রমণ সরঞ্জাম হয়ে উঠেছে। অটোমোবাইল সিলিন্ডারে পেট্রল ইনজেকশনের জন্য একটি যন্ত্র হিসাবে, অটোমোবাইল ইনজেক্টরের ভালভ সিট জ্বালানীর পরিমাণ নিয়ন্ত্রণে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। যন্ত্রাংশের গুণমান কীভাবে উন্নত করা যায় তা উদ্বেগের একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হয়ে দাঁড়িয়েছে, কিন্তু যন্ত্রাংশের আকার ছোট হওয়ার কারণে প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তির দ্বারা সীমিত করা সহজ। উত্পাদন প্রক্রিয়া চলাকালীন, এটি অনিবার্যভাবে ভিতরে স্ক্র্যাচ, ত্রুটি, মরিচা দাগ, সাদা দাগ এবং অন্যান্য ধরণের ত্রুটি রেখে যাবে, যা স্বয়ংচালিত ইনজেক্টর আসনের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে।

অতএব, অনেক অংশ থেকে ত্রুটিপূর্ণ অংশ বাছাই একটি অনিবার্য প্রকল্প হয়ে উঠেছে। ইমেজ ডেটার দ্রুত বৃদ্ধি এবং হার্ডওয়্যার কম্পিউটিং ক্ষমতার দ্রুত অগ্রগতির সাথে, গভীর শিক্ষা সনাক্তকরণ প্রযুক্তি, কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক দ্বারা উপস্থাপিত, ত্রুটি সনাক্তকরণ সম্পর্কিত কাজগুলিতে প্রয়োগ করা হয়েছে। ঐতিহ্যগত অ্যালগরিদমের সাথে তুলনা করে, কর্মক্ষমতা ব্যাপকভাবে উন্নত করা হয়েছে। 2014 সালে, রস গিরশিক [1] এবং অন্যরা R-CNN অ্যালগরিদমকে একটি নির্বাচনী অনুসন্ধান অ্যালগরিদমের মাধ্যমে প্রার্থী অঞ্চলগুলি বের করার জন্য প্রস্তাব করেছিলেন, কিন্তু অ্যালগরিদমটি গণনাগতভাবে নিবিড় এবং ধীর। পরবর্তীকালে, লক্ষ্য শনাক্তকরণ অ্যালগরিদম SPP-নেট প্রস্তাবিত হয়, যা বস্তুর বিকৃতির সমস্যা সমাধান করে এবং তারপরে দ্রুত R-CNN-কে মাল্টি-টাস্ক লস এবং RoI পুলিং প্রবর্তনের প্রস্তাব করা হয়, যা শ্রেণীবিভাগ এবং রিগ্রেশন সম্পূর্ণ করতে মাল্টি-টাস্ক লার্নিং ব্যবহার করে।

যাইহোক, অ্যালগরিদম দ্বারা গৃহীত আঞ্চলিক পদ্ধতি এখনও অনেক সময় গ্রাস করবে। অতএব, রেন [২] দ্রুত আর-সিএনএন অ্যালগরিদম প্রস্তাব করেছেন। অ্যালগরিদম ফাস্ট আর-সিএনএন অ্যালগরিদমের ভিত্তিতে RPN নেটওয়ার্কের সাথে পরিচয় করিয়ে দেয়, যা গতি এবং কর্মক্ষমতাতে ব্যাপকভাবে উন্নত করা হয়েছে। দ্রুততর R-CNN অ্যালগরিদম অন্যান্য অ্যালগরিদমগুলির তুলনায় বস্তু সনাক্তকরণে ভাল ফলাফল অর্জন করতে পারে।