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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；包括：目标框数据，包括目标框位置和目标框大小；根据目标框数据，计算两两重叠目标框之间的重叠指数，并将重叠指数大于重叠阈值的目标框，设定为同一重叠目标框组；判断各重叠目标框组中各目标框对应的目标类别是否相同，若是，则保留置信度最高的目标框，去除该组其他目标框；若否，则保留目标框大小最大的目标框，去除该组其他目标框；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。
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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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