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面向废线路板拆解的高值电子器件自动识别方法研究
面向废线路板拆解的高值电子器件自动识别方法研究
作者:
何枝蔚
张屹
徐道猛
戴国洪
李游
邓扬
陈从平
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
废线路板
高值电子器件
识别
YOLOv3-Darknet62网络模型
摘要:
针对现有对线路板上电子器件采用自定义特征进行机器视觉识别方法的不足,设计开发了一种基于深度学习的多类高值电子器件自动识别方法,通过对典型YOLOv3网络模型结构进行改进,构造新的YOLOv3-Darknet62网络模型,以提高对多类尺寸、形状差异较大的高值电子器件检出能力.经对网络参数优化、网络训练与实测,结果表明,该方法对所关注的废线路板上6类高值电子器件的平均识别精度高达79.23%,同等条件下识别率明显高于YOLOv2、YOLOv3、Faster-RCNN等深度学习网络的识别率,且较人工定义特征的识别方法具有更好的可移植性.
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文献信息
篇名
面向废线路板拆解的高值电子器件自动识别方法研究
来源期刊
三峡大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
废线路板
高值电子器件
识别
YOLOv3-Darknet62网络模型
年,卷(期)
2020,(2)
所属期刊栏目
机电工程
研究方向
页码范围
87-92
页数
6页
分类号
TP391
字数
3799字
语种
中文
DOI
10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2020.02.016
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈从平
三峡大学机械与动力学院
50
189
7.0
11.0
3
张屹
常州大学机械工程学院
6
2
1.0
1.0
4
戴国洪
常州大学机械工程学院
9
11
2.0
3.0
7
邓扬
三峡大学机械与动力学院
5
1
1.0
1.0
8
何枝蔚
三峡大学机械与动力学院
6
1
1.0
1.0
9
徐道猛
三峡大学机械与动力学院
4
1
1.0
1.0
10
李游
三峡大学机械与动力学院
4
1
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(33)
共引文献
(12)
参考文献
(4)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
1988(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2001(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2002(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2003(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2004(1)
参考文献(0)
二级参考文献(1)
2005(1)
参考文献(0)
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2006(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2007(3)
参考文献(1)
二级参考文献(2)
2008(2)
参考文献(1)
二级参考文献(1)
2009(1)
参考文献(0)
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2010(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2011(2)
参考文献(0)
二级参考文献(2)
2012(3)
参考文献(0)
二级参考文献(3)
2013(5)
参考文献(0)
二级参考文献(5)
2014(5)
参考文献(0)
二级参考文献(5)
2015(2)
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2016(2)
参考文献(2)
二级参考文献(0)
2020(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
废线路板
高值电子器件
识别
YOLOv3-Darknet62网络模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
三峡大学学报(自然科学版)
主办单位:
三峡大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1672-948X
CN:
42-1735/TV
开本:
大16开
出版地:
湖北省宜昌市大学路8号
邮发代号:
创刊时间:
1979
语种:
chi
出版文献量(篇)
3272
总下载数(次)
3
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