基于深度学习的色环电阻检测与判读方法研究

来源：电子测量技术杂志2022年第11期北京时间：

作者：张 可，顾寄南，夏子林，李 静

单位：江苏大学机械工程学院 镇江 212001

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10.61M、计算量仅31.68GMAC。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%。

关键词：目标检测;色环电阻;深度学习

基金资助：国家自然科学基金（51875266）资助