গাড়ির এয়ার কন্ডিশনিং রেডিয়েটরের পৃষ্ঠতল প্রক্রিয়া, হ্যান্ডлин্গ এবং অন্যান্য কারণে দোষাক্রান্ত হতে পারে, এবং হাতেমুখে পরীক্ষা করা অপরিশ্রম এবং ভুল বিচার করার সম্ভাবনা আছে। এখন গভীর শিখানা ব্যবহার করে হাতেমুখে পরীক্ষার পরিবর্তে এই কাজ করা হচ্ছে।
ভাগ করে নিন1). প্রজেক্ট পটভূমি:
প্রয়োজন বর্ণনা:
1. উৎপাদন এবং হ্যান্ডлин্গ শেষে এয়ার কন্ডিশনারে ডিফেক্ট হতে পারে, এবং তাই ময়লা, ক্ষতি, বিস্থাপন এবং ইনডেনশন এমন ডিফেক্ট ডিটেক্ট করা প্রয়োজন।
2. হাতে করে ডিটেকশনের কম দক্ষতা এবং কম সঠিকতা পরিবর্তন করুন।
তেকনিক্যাল প্রয়োজন:
1. বিভিন্ন দোষ শ্রেণীবদ্ধকরণ এবং শ্রেণীবিন্যাস করা প্রয়োজন।
2. ডিটেকশন হারটি 99.95% এর উপরে থাকতে হবে, এবং মিথ্যা ডিটেকশন হারটি 1% এর নিচে রাখা হবে।
3. বিভিন্ন পণ্য ধরনের সঙ্গে সpatible হতে হবে।
2). সমাধান আর্কিটেকচার:
পণ্যের আকৃতি এবং সাইটের সংগঠনের উপর ভিত্তি করে, ম্যাপ সংগ্রহের জন্য 2K লিনিয়ার অ্যারে ক্যামেরা নির্বাচন করা হয়েছে, উচ্চ-আলোক লিনিয়ার অ্যারে আলোক উৎস সহ, যা পণ্য ডিটেকশন বৈশিষ্ট্য প্রদর্শন করে।
3). প্রোগ্রামের সুবিধা:
1. গভীর শিখায় অ্যালগরিদম ব্যবহার করে দোষ ডিটেকশন এবং দোষ শ্রেণীবদ্ধকরণ বিচার করা হয়। দোষ সংগ্রহ এবং মডেল পুনরাবৃত্তির মাধ্যমে, সম্পূর্ণ চিহ্নিতকরণ হার 99% এর বেশি হয় এবং পরীক্ষা নিয়ন্ত্রণ 2% এর কম হয়।
2. দোষের শ্রেণীবদ্ধকরণ, উল্টো দিকে গ্রাহকের প্রক্রিয়া উন্নয়ন এবং প্রচারণায় উৎসাহিত করে।