摘要
本发明属于电子废弃物回收处理技术领域,公开一种废旧电路板高值元器件智能识别方法及系统,包括:获取原始图像,并进行预处理,得到最终图像;构建并训练目标检测模型,并对最终图像进行检测,得到初始检测结果;基于最终图像和初始检测结果,并结合阈值过滤和非极大值抑制算法,得到最终检测结果;利用OCR识别算法,对最终检测结果进行识别,得到识别结果;构建元器件数据库,并结合相似度算法,对识别结果进行匹配,得到匹配结果,并利用时序预测模型和图神经网络模型,得到评估结果;整合检测结果、识别结果和评估结果,进行输出。本发明能够在废旧电路板回收时,精准识别评估其中的高值元器件,并对整块废旧电路板进行价值评估。
技术关键词
废旧电路板
智能识别方法
元器件
图像
时序预测模型
神经网络模型
抑制算法
识别算法
直方图均衡化算法
有损压缩算法
检测头
智能识别系统
阈值分割算法
样本
后处理模块
置信度阈值
参数
动态
网络优化
系统为您推荐了相关专利信息
输电设备
缺陷规则
图像分割算法
缺陷识别方法
模糊参数
棉田害虫
图像采集单元
数据传输模块
监测终端
控制单元
智能识别方法
半监督方法
道路特征识别
道路特征提取
生成训练数据