基于卷积神经网络的散点透镜识别方法

刘宇飞; 黄秋实; 霍彦明; 王昱

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基于卷积神经网络的散点透镜识别方法

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目前国内外的电路板焊接技术正处在飞速发展阶段.贴片机是用来实现高速、高精度贴放元器件的关键的设备,但贴片机对不同器件的识别能力亟待提高.本文针对此问题提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的识别方法,旨在提高贴片的速率、精度和稳定性.经过大量测试得出,本文提出的这种包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络识别方法得到的识别精度远高于现在工业化生产常用的激光识别和相机识别,与此同时此方法的应用也大大提高了贴片速率和稳定性.

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来源
《日用电器》 |2021年第5期|60-64|共5页
作者
刘宇飞; 黄秋实; 霍彦明; 王昱;
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作者单位

河北科技大学电气工程学院石家庄 050018;

河北科技大学电气工程学院石家庄 050018;

河北科技大学电气工程学院石家庄 050018;

河北科技大学电气工程学院石家庄 050018;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
CNN; 识别; 贴片机; 透镜; 目标检测;

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