面向機械分揀系統(tǒng)的電子元件自動識別算法

潘美蓮，陳 潔，陳贛浪

（1.廣州工程技術(shù)職業(yè)學(xué)院信息工程學(xué)院，廣東廣州 510000；2.華南師范大學(xué)軟件學(xué)院，廣東佛山 528225）

1 引言

現(xiàn)今家電產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，產(chǎn)品的更新迭代速度也隨之加快，造成大量廢棄家電產(chǎn)品的堆積。為了避免資源浪費，組件級別的電子廢物管理正引起研究人員的關(guān)注[1]。在組件級別進行電子廢物管理的方法之一是促進再利用。重復(fù)使用電子元件有助于減少電子廢物。由于手工分揀的效率較低，機械化分揀電子器件的研發(fā)與應(yīng)用成為主流趨勢。

在相關(guān)研究中，文獻[2]設(shè)計了一種插件元器件分揀機器人系統(tǒng)，采用了改進的自適應(yīng)閾值的Canny算子提取了目標的邊緣信息，利用采用SURF算法進行二進制元件描述，實現(xiàn)了器件分揀。文獻[3]設(shè)計了基于樹莓派的元器件檢測系統(tǒng)，在電路板圖像預(yù)處理的基礎(chǔ)上讀取坐標文件，通過霍夫變換檢測圖像定位點，再采用圖像分割方法提取器件表面文字，完成了電子元件的識別。但器件圖像灰度值沿半徑方向的分布識別精度有待完善。文獻[4]提出了一種利用轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電子樣機上的分立元件和表面貼裝元件進行分類的方法。使用這種方法提供了便捷的部署，實現(xiàn)了電子器件分類，但在分類精度上有待提高。

針對上述問題，為了進一步提高電子元件的機械分揀效率，提出了一種利用監(jiān)督式機器學(xué)習(xí)識別電子元件參數(shù)的方法。通過分割圖像和標記色號，來修正圖像的灰度形態(tài)，計算坐標系，來獲得圖像具體坐標系與電子元件邊緣輪廓。……