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申请/专利权人：东北石油大学
摘要：本发明提供了基于改进RetinaNet及Canny‑Franklin矩亚像素的表面贴装异形元件参数提取方法及系统。为解决现有的方法存在检测精度低、不具有泛化性及检测效率低的问题。包括如下步骤：S1、采集表面贴装异形元件图像；S2、构建元件参数提取模型，该模型基于改进的RetinaNet网络，并构建有空间与通道注意力模块，使网络更加关注引脚区域，基于差分聚类算法求解anchor比例，以预测引脚类型及引脚初始位置；同时该模型基于双边滤波与动态阈值的Canny算子以实现图像像素级边缘的提取，并基于Franklin矩实现像素级边缘的亚像素边缘检测，以提取引脚最终位置信息；S3、采用所述元件参数提取模型对表面贴装异形元件图像的元件参数进行提取。本发明方法具有更好的鲁棒性、更高的精度和速度。
主权项：1.基于改进RetinaNet及Canny-Franklin矩亚像素的表面贴装异形元件参数提取方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集表面贴装异形元件图像；S2、构建元件参数提取模型，该模型基于改进的RetinaNet网络，并构建有空间与通道注意力模块，使网络更加关注引脚区域，基于差分聚类算法求解anchor比例，以预测引脚类型及引脚初始位置；同时该模型基于双边滤波与动态阈值的Canny算子以实现图像像素级边缘的提取，并基于Franklin矩实现像素级边缘的亚像素边缘检测，以提取引脚最终位置信息；S3、采用所述元件参数提取模型对表面贴装异形元件图像的元件参数进行提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北石油大学 基于改进RetinaNet及Canny-Franklin矩亚像素的表面贴装异形元件参数提取方法及系统
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