[00246697]一种基于卷积神经网络检测电路板元器件极性方法和装置
交易价格：
面议
所属行业：
硬件/数码
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201711189432.1
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
科小易
进入空间
所在地：福建厦门市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本[发明专利]公开一种基于卷积神经网络检测电路板元器件极性方法，调整相机安装高度和拍摄参数以及调整照明光源，选取一定数量电路板并建立极性正确和错误的目标元器件图像数据库，将所得极性正确和极性错误的电路板的目标元器件图像作为卷积神经网络的输入图像进行训练优化，得到最优化极性特征分类器，相机对待检测电路板拍摄并高斯滤波处理得到消除噪声的待测目标元器件图像，极性特征分类器对滤波后的目标元器件图像判断得到最终检测结果，判断后的目标元器件图像又作为极性特征分类器的学习对象。本[发明专利]还公开使用基于卷积神经网络检测电路板元器件极性方法的装置。相对现有技术，本[发明专利]具有快速、精准、可靠等优点，可加快电路板元器件检测速度。
本[发明专利]公开一种基于卷积神经网络检测电路板元器件极性方法，调整相机安装高度和拍摄参数以及调整照明光源，选取一定数量电路板并建立极性正确和错误的目标元器件图像数据库，将所得极性正确和极性错误的电路板的目标元器件图像作为卷积神经网络的输入图像进行训练优化，得到最优化极性特征分类器，相机对待检测电路板拍摄并高斯滤波处理得到消除噪声的待测目标元器件图像，极性特征分类器对滤波后的目标元器件图像判断得到最终检测结果，判断后的目标元器件图像又作为极性特征分类器的学习对象。本[发明专利]还公开使用基于卷积神经网络检测电路板元器件极性方法的装置。相对现有技术，本[发明专利]具有快速、精准、可靠等优点，可加快电路板元器件检测速度。
