[发明专利]一种元器件检测方法、系统、设备及介质

权利要求书

1.一种元器件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取需要进行元器件检测的原始图像；

对所述原始图像进行分割，获取多个分割图像以及每个分割图像在所述原始图像中的位置信息；

将每个分割图像输入至元器件检测模型中进行元器件检测，获取所述元器件检测模型对每个分割图像的元器件标注信息；

将每个分割图像的元器件标注信息以及每个分割图像在所述原始图像中的位置信息进行关联，并将关联结果还原至所述原始图像中，得到所述原始图像的元器件检测结果。

2.根据权利要求1所述的元器件检测方法，其特征在于，所述元器件标注信息包括：是否存在元器件、存在元器件时元器件的位置和类别；

所述原始图像的元器件检测结果包括：不存在元器件、存在元器件以及对应元器件的位置、存在元器件以及对应元器件的类别。

3.根据权利要求1所述的元器件检测方法，其特征在于，对所述原始图像进行分割前，还包括对所述原始图像进行预处理，所述预处理包括以下至少之一：调节所述原始图像的亮度、调整所述原始图像的白平衡、淡化所述原始图像的背景。

4.根据权利要求1所述的元器件检测方法，其特征在于，所述元器件检测模型包括：YOLO模型或区域卷积神经网络模型。

5.根据权利要求2所述的元器件检测方法，其特征在于，若所述分割图像中存在某元器件，则还包括：

获取该元器件在所述分割图像中的位置，并根据该元器件在所述分割图像中的长和宽确定该元器件在所述分割图像中的比例；

获取该元器件的类别，以及与该元器件类别对应的标准尺寸模板；

根据所述标准尺寸模板、该元器件在所述分割图像中的位置以及该元器件在所述分割图像中的比例来对该元器件进行缩放裁剪，获取仅包含该元器件的标准图像。

6.根据权利要求5所述的元器件检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所有仅包含单个元器件的标准图像；

对这些标准图像进行无损压缩编码或有损压缩编码，并存储编码后的所有图像。

7.根据权利要求1所述的元器件检测方法，其特征在于，所述元器件检测模型包括主干网络和辅助网络；所述主干网络包括：跨阶段局部网络和Focus结构；所述辅助网络包括：基于特征金字塔网络的路径聚合网络结构。

8.一种元器件检测系统，其特征在于，包括有：

采集模块，用于获取需要进行元器件检测的原始图像；

分割模块，用于对所述原始图像进行分割，获取多个分割图像以及每个分割图像在所述原始图像中的位置信息；

检测标注模块，用于将每个分割图像输入至元器件检测模型中进行元器件检测，获取所述元器件检测模型对每个分割图像的元器件标注信息；

检测还原模块，用于将每个分割图像的元器件标注信息以及每个分割图像在所述原始图像中的位置信息进行关联，并将关联结果还原至所述原始图像中，得到所述原始图像的元器件检测结果。

9.根据权利要求8所述的元器件检测系统，其特征在于，所述元器件标注信息包括：是否存在元器件、存在元器件时元器件的位置和类别；

所述原始图像的元器件检测结果包括：不存在元器件、存在元器件以及对应元器件的位置、存在元器件以及对应元器件的类别。

10.根据权利要求8所述的元器件检测系统，其特征在于，所述元器件检测模型包括：YOLO模型或区域卷积神经网络模型；

所述元器件检测模型包括主干网络和辅助网络；所述主干网络包括：跨阶段局部网络和Focus结构；所述辅助网络包括：基于特征金字塔网络的路径聚合网络结构。

11.一种元器件识别设备，其特征在于，包括有：

一个或多个处理器；和

存储有指令的计算机可读介质，当所述一个或多个处理器执行所述指令时，使得所述设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法。

12.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有指令，当由一个或多个处理器执行所述指令时，使得设备执行如权利要求1至7中任意一项所述的方法。