[发明专利]电子元件极性方向的快速识别、标注的方法和系统

权利要求书

1.一种电子元件极性方向的快速识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取包含目标电子元件的图像；

利用训练后的卷积神经网络对包含目标电子元件的图像数据作前向计算，获得所述目标电子元件的极性方向类别的分类特征，根据所述分类特征获取所述目标电子元件属于各类电子元件的各种极性方向类别的概率分布；其中，所述各种极性方向类别包括多种电子元件的极性方向类别；所述前向计算包括对所述目标电子元件的极性方向进行识别；

选取概率最大的极性方向类别作为所述目标电子元件的极性方向类别。

2.根据权利要求1所述的电子元件极性方向的快速识别方法，其特征在于，所述利用训练后的卷积神经网络对包含目标电子元件的图像数据作前向计算，获得所述目标电子元件的极性方向类别的分类特征的步骤包括以下步骤：

通过卷积层对所述图像数据进行卷积运算，接着通过激活函数层进行非线性变换，再通过池化层进行池化操作，然后通过全连接层获得所述目标电子元件的极性方向类别的分类特征，其中，所述卷积神经网络包括卷积模块和全连接层，所述卷积模块包括依次连接的所述卷积层、所述激活函数层和所述池化层。

3.根据权利要求1所述的电子元件极性方向的快速识别方法，其特征在于，所述训练后的卷积神经网络通过以下步骤获得：

建立各类电子元件的各种极性方向的图像样本集；

利用卷积神经网络中相互连接的卷积模块和全连接层对所述图像样本集的各图像样本数据分别进行前向计算，获得各类电子元件的各种极性方向类别的分类特征，根据各所述分类特征训练所述卷积神经网络，使所述卷积神经网络识别所述各类电子元件的各种极性方向。

4.根据权利要求3所述的电子元件极性方向的快速识别方法，其特征在于，建立各类电子元件的各种极性方向的样本集的步骤包括以下步骤：

获取PCB板卡图像和PCB模板图，并以所述PCB模板图为参考，对所述PCB板卡图像进行位置配准；

截取位置配准后PCB板卡图像上的各类电子元件图像，以所述PCB模板图中的各类电子元件对所述各类电子元件图像中相应的电子元件进行匹配，获得所述各类电子元件图像中相应电子元件的精确位置，根据所述相应电子元件的精确位置对所述相应电子元件进行调整，使所述相应电子元件位于各类电子元件图像的中心，获得所述各类电子元件的各种极性方向的图像样本集。

5.根据权利要求2所述的电子元件极性方向的快速识别方法，其特征在于，所述卷积模块为5个，其中，5个所述卷积层的卷积核数目分别为24，64，96，96和64，5个所述卷积层的卷积核大小分别为7×7，5×5，3×3，3×3，3×3，5个所述卷积层的步长均为1；所述全连接层为2个，其中，2个所述全连接层的隐节点数分别为512和4。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的电子元件极性方向的快速识别方法，其特征在于，在所述获取包含目标电子元件的图像的步骤之后，包括以下步骤：

获取所述目标电子元件的模板图，以所述目标电子元件的模板图对所述图像中的目标电子元件进行匹配，获得所述图像中的目标电子元件的精确位置，根据所述精确位置对所述图像中的目标电子元件进行调整，使所述图像中的目标电子元件位于所述图像的中心，调整后的图像供所述训练后的卷积神经网络作前向计算。

7.一种电子元件极性方向的标注方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据权利要求1至6中任意一项所述的电子元件极性方向的快速识别方法确定的目标电子元件的极性方向，在板式文件中标注所述目标电子元件的极性方向信息，所述板式文件用于保存电子元件的各种属性信息。