[发明专利]一种电子元器件分类识别处理方法及装置在审
| 申请号： | 202211323967.4 | 申请日： | 2022-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN115546560A | 公开（公告）日： | 2022-12-30 |
| 发明（设计）人： | 何昊瀚 | 申请（专利权）人： | 中国银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/762;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 樊一槿;张祥意 |
| 地址： | 100818 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 电子元器件 分类 识别 处理 方法 装置 | ||
1.一种电子元器件分类识别处理方法，其特征在于，包括：
获取包含有批量待识别电子元器件的图片；
基于预设电子元器件分类识别模型对所述图片进行分类识别，得到电子元器件的分类识别结果；
其中，所述预设电子元器件分类识别模型根据电子元器件样本数据训练YOLO V3模型得到。
2.根据权利要求1所述的电子元器件分类识别处理方法，其特征在于，所述获取包含有批量待识别电子元器件的图片，包括：
获取拍摄的安装有所述批量待识别电子元器件的电路板的图片。
3.根据权利要求1所述的电子元器件分类识别处理方法，其特征在于，所述YOLO V3模型为以Darknet-53网络为特征提取网络的多层级全卷积架构。
4.根据权利要求1所述的电子元器件分类识别处理方法，其特征在于，所述YOLO V3模型通过K-means聚类得到先验框的尺寸，在COCO数据集这9个先验框的大小为：(10×13)，(16×30)，(33×23)，(30×61)，(62×45)，(59×119)，(116×90)，(156×198)，(373×326)。
5.一种电子元器件分类识别处理装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取包含有批量待识别电子元器件的图片；
识别单元，用于基于预设电子元器件分类识别模型对所述图片进行分类识别，得到电子元器件的分类识别结果；
其中，所述预设电子元器件分类识别模型根据电子元器件样本数据训练YOLO V3模型得到。
6.根据权利要求5所述的电子元器件分类识别处理装置，其特征在于，所述获取单元具体用于：
获取拍摄的安装有所述批量待识别电子元器件的电路板的图片。
7.根据权利要求5所述的电子元器件分类识别处理装置，其特征在于，所述YOLO V3模型为以Darknet-53网络为特征提取网络的多层级全卷积架构。
8.根据权利要求5所述的电子元器件分类识别处理装置，其特征在于，所述YOLO V3模型通过K-means聚类得到先验框的尺寸，在COCO数据集这9个先验框的大小为：(10×13)，(16×30)，(33×23)，(30×61)，(62×45)，(59×119)，(116×90)，(156×198)，(373×326)。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4任一所述方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。
11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4任一所述方法。
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