典型文献
基于深度学习的电子元器件快速检测算法研究
文献摘要：
针对电子元器件装配过程中由于元器件体积小、外观相似,导致工人在长期高强度的工作下极易误识别、误装配元器件的问题,提出了一种基于深度学习的检测算法ETS-Net实现电子元器件的快速准确检测.算法引入深度可分离卷积,减少模型参数量和运算量,降低了模型的复杂度.提出一个轻量化高性能卷积神经网络提取具有分辨力的抽象特征,采用K-Means聚类并微调得到适合本场景的锚框,使用高效率的区域提议网络获取高质量的预选框.其次利用两个并联的全连接层预测类别并再次调整预选框,采用非极大抑制排除冗余检测结果.实验结果表明,该算法在电子元器件装配机器人视觉检测任务上具有较高的鲁棒性和实时性.
文献关键词：
目标检测;机器视觉;智能装配;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
张志杰;顾寄南;李静;余雪飞
作者机构：
江苏大学 镇江212001
文献出处：
引用格式：
[1]张志杰;顾寄南;李静;余雪飞-.基于深度学习的电子元器件快速检测算法研究)[J].电子测量技术,2022(10):93-101
A类：
B类：
电子元器件,快速检测,检测算法,算法研究,装配过程,体积小,误识,ETS,Net,快速准确,深度可分离卷积,模型参数量,运算量,分辨力,Means,微调,调得,本场,锚框,区域提议网络,预选框,全连接层,非极大抑制,冗余检测,装配机器人,机器人视觉,视觉检测,目标检测,机器视觉,智能装配
AB值：
0.371498
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