摘要
本发明提供一种基于颜色组合的电容元器件识别方法及系统,涉及工业质检技术领域,所述方法流程为:将待检测的电容元器件图像输入目标分割模型,通过目标分割模型提取阴极线轮廓和胶管本体轮廓;基于阴极线轮廓和胶管本体轮廓对电容元器件进行尺寸检测和颜色组合检测,以得到尺寸标记参数和颜色组合标记参数;基于尺寸标记参数和颜色组合标记参数对电容元气件进行分类检测,以得到分类检测结果;其中,所述分类检测结果包括电容元器件的型号以及类别;本发明基于深度学习技术和图像处理技术,并且结合电容元器件的实际尺寸和颜色进行综合判定,解决了现有电容元器件分类质检存在效率低和准确率低的问题。
技术关键词
元器件识别方法
阴极线
电容
轮廓
颜色
深度学习网络模型
胶管
标记
参数
尺寸
图像特征提取
工业质检
深度学习技术
可读存储介质
编码
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图像处理技术
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