[发明专利]电子元件极性的识别方法和系统、标注方法和系统有效
| 申请号： | 201510822818.6 | 申请日： | 2015-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN105513046B | 公开（公告）日： | 2019-03-01 |
| 发明（设计）人： | 杨铭 | 申请（专利权）人： | 广州视源电子科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 周清华 |
| 地址： | 510663 广东省广州市广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种电子元件极性方向的识别方法和系统、标注方法和系统。现在的电子元件极性方向判断准确率较低，可扩展性受限。本发明是先获取包含电子元件的图像，再利用训练后的卷积神经网络对其作前向计算，得到电子元件的极性方向类别的概率分布，选择其中概率最大的极性方向类别作为电子元件的极性方向类别，由于使用了卷积神经网络，能自动精准地识别电子元件的极性方向，而且并不针对特定的电子元件结构，适用于各种带极性的电子元件，实现跨类别的电子元件的极性方向识别，适用性较广。根据确定的目标电子元件的极性方向，可以应用于板式制作，对电子元件进行极性方向标注，从而提升板式制作的自动化水平，改善板式制作的效率与准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 极性方向 板式 标注 卷积神经网络 制作 电子元件结构 目标电子元件 自动化水平 概率分布 可扩展性 前向计算 再利用 准确率 受限 图像 概率 应用 | ||
【主权项】：
1.一种电子元件极性方向的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取包含目标电子元件的图像；使用训练后的卷积神经网络对所述图像作前向计算，得到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。
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