基于卷积神经网络的电子元器件分类研究

作者:陈翔; 俞建定; 陈晓爱; 翟影 宁波大学信息科学与工程学院; 宁波315211

摘要:为了简单高效地对电子元器件进行识别分类,本文提出了一种基于卷积神经网络的电子元器件的识别方法。该方法只需对图像进行简单的预处理,其网络模型能够自动提取图像特征,而且卷积神经网络能减少参数数量,降低计算的复杂度。实验结果表明,该方法无需对图像进行复杂的预处理,其网络模型能自动进行特征提取,能识别多种元器件,精度较高且复杂度较小,能够克服传统图像分类算法的诸多缺点。

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国际刊号:1003-8329

国内刊号:61-1361/TN

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