انجیکٹر 0445110230 کے لیے نیا کامن ریل انجیکٹر لوازمات والو اسمبلی F00VC01317

فیچر فیوژن کی بنیاد پر آٹوموٹو انجیکٹر والو سیٹ کی خرابی کا پتہ لگانا(حصہ 2)

اگرچہ تیز R-CNN الگورتھم اشیاء کی کھوج میں اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، لیکن آٹوموبائل فیول انجیکٹر کی سیٹ ڈیفیکٹ سائز نسبتاً چھوٹا ہے اور اس میں کئی قسم کے نقائص ہیں۔ لہذا، اس عمل میں تیز تر R-CNN کا پتہ لگانے کا استعمال کیا جاتا ہے، نقائص کی شناخت اور پوزیشننگ کو درست طریقے سے مکمل کرنا ناممکن ہے، جس کی وجہ سے معائنہ چھوٹ جانے کا امکان ہے۔ اس مقالے میں، ہم تیز R-CNN الگورتھم پر فیچر فیوژن کا خیال متعارف کراتے ہیں، مختلف کنولوشن لیئرز کی خصوصیات کو فیوز کرتے ہیں، پتہ لگانے والے الگورتھم کی اظہار کی صلاحیت کو بہتر بناتے ہیں، اور والو سیٹ کے نقائص کا پتہ لگانے کے لیے اسے زیادہ درست بناتے ہیں۔ آٹوموبائل انجیکٹر.

2. ڈیٹا سیٹ کی تعمیر

2.1 امیج ڈیٹا پروسیسنگ

ہارڈ ویئر جیسے سی سی ڈی انڈسٹریل کیمروں، ٹولنگ، پی سی وغیرہ کی مدد سے آٹوموبائل انجیکٹر کی والو سیٹ میں نقائص کو اکٹھا کرنے کے عمل میں ماحول، کرنٹ، آپریشن اور دیگر عوامل کی مداخلت کی وجہ سے جمع کی گئی تصاویر بعد کے کاموں کی دشواری میں اضافہ کرے گا، اس کے بعد کے کام کو آسان بنانے کے لیے اصل پروڈکشن میں تصاویر کو پہلے سے پروسیس کرنے کے لیے موثر طریقوں کی ضرورت ہے۔

سب سے پہلے، تصویر کے حصول کے عمل کے دوران، محفوظ کرنے کے دوران تصویر کی فالتو پن اور نام دینے میں بے قاعدگی جیسے مسائل ہوں گے۔ بے کار تصاویر نہ صرف کام پر اثر انداز ہوں گی بلکہ اس کی کارکردگی پر بہت اثر پڑے گا، اور اس سے بعد کے کام کی دشواری بڑھ جائے گی۔ اس لیے ڈپلیکیٹ تصویروں کو ہٹانا ضروری ہے۔

دوسرا، مجموعہ میں تصویر کے عمل میں، کرنٹ اور شور کے اثر کی وجہ سے، کچھ غیر متعلقہ معلومات پیدا ہوں گی۔ لہٰذا، تصویر کی تردید کرنے اور کھوج اور پہچان کے لیے مفید معلومات کو برقرار رکھنے کے لیے Gaussian فلٹرنگ کا طریقہ استعمال کرنا ضروری ہے۔