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申请/专利权人：湖南航天天麓新材料检测有限责任公司
摘要：本发明涉及一种针对PCBA板的元器件识别方法、介质及设备，通过构建并训练以PCBA板的图像数据为输入，PCBA板上各元器件的目标类别、目标框数据和置信度为输出的神经网络模型，获取当前待识别PCBA板的原始图像，并将其分割为若干分割图像，并输入神经网络模型，得到各分割图像上各元器件的目标类别、目标框数据和置信度，然后将各目标框映射于原始图像对应位置，并对重叠的目标框进行冗余更新，得到更新后的目标框，将更新后的目标框的目标类别、目标框数据和置信度以目标标签标注在原始图像的对应目标框上。解决了现有技术计算资源消耗高，数据处理量大，识别误差大和识别精度低等问题。
主权项：1.一种针对PCBA板的元器件识别方法，其特征在于，包括：构建并训练以PCBA板的图像数据为输入，PCBA板上各元器件的目标类别、目标框数据和置信度为输出的神经网络模型；获取当前待识别PCBA板的原始图像，并将其分割为若干分割图像；相邻分割图像之间存在重叠区域；将各分割图像，输入神经网络模型，得到各分割图像上各元器件的目标类别、目标框数据和置信度；根据各分割图像上各元器件的目标框数据，将各目标框映射于原始图像对应位置；根据各元器件的目标类别、目标框数据和置信度，对重叠的目标框进行冗余更新，得到更新后的目标框；将更新后的目标框的目标类别、目标框数据和置信度以目标标签标注在原始图像的对应目标框上。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南航天天麓新材料检测有限责任公司 针对PCBA板的元器件识别方法、介质及设备
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