基于深度学习的色环电阻检测与判读方法研究

作     者：张可 顾寄南 夏子林 李静 Zhang Ke;Gu Jinan;Xia Zilin;Li Jing

作者机构：江苏大学机械工程学院镇江212013 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2022年第45卷第11期

页      面：126-133页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 0835[工学-软件工程] 081102[工学-检测技术与自动化装置] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(51875266)项目资助 

主　　题：目标检测 色环电阻 深度学习 

摘      要：色环电阻作为常用的电子元器件,其阻值主要通过色环颜色表示。色环颜色依靠人工判断,效率低且误检率高。传统基于图像处理的色环判断,鲁棒性不高、受光照等物理因素影响较大。基于此,提出了一种基于深度学习的色环检测及判读方法。首先利用提出的目标检测算法实现色环检测和电阻本体检测,其次利用提出的颜色关系匹配方法结合检测结果,判断色环与电阻本体的从属关系并进行色环排序。最后利用提出的阻值推断方法,结合色码表,完成色环电阻的实时检测与判读。实验结果显示,相较于其他检测算法,该算法在色环检测的准确度上有更好的表现,达到98.71%,且网络的参数量仅10.61 M、计算量仅31.68 GMAC。在测试集上随机抽取20张图片进行验证,阻值判读的准确率高达98.59%。