【摘 要】
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贴片电阻由于其体积微小、性能稳定等独特的性质,在当今智能化的电子设备中被广泛使用。为保证贴片电阻的出厂质量,需要对其进行缺陷识别、极性方向识别、正反面识别和种类识
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目(2016GZ0107);四川省教育厅重点项目(16ZA0065);南充市重点科技项目(NC17SY4001)
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贴片电阻由于其体积微小、性能稳定等独特的性质,在当今智能化的电子设备中被广泛使用。为保证贴片电阻的出厂质量,需要对其进行缺陷识别、极性方向识别、正反面识别和种类识别,目前很大程度上依靠人工肉眼进行识别检测,效率低、容易误检、成本高。本文针对传统图像识别方法的局限性,结合近年来卷积神经网络在图像识别方面所取得的巨大成就,基于AlexNet模型、GoogLeNet模型、ResNet模型思想设计了3种深度适宜、可训练参数约4×10~6(百万)的卷积神经网络,克服了当前主流卷积神经网络模型由于可训练参数
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