An Electronic Component Recognition Algorithm Based on Deep Learning with a Faster SqueezeNet
المؤلفون المشاركون
Yang, Genke
Xu, Yuanyuan
Luo, Jiliang
He, Jianan
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Electronic component recognition plays an important role in industrial production, electronic manufacturing, and testing.
In order to address the problem of the low recognition recall and accuracy of traditional image recognition technologies (such as principal component analysis (PCA) and support vector machine (SVM)), this paper selects multiple deep learning networks for testing and optimizes the SqueezeNet network.
The paper then presents an electronic component recognition algorithm based on the Faster SqueezeNet network.
This structure can reduce the size of network parameters and computational complexity without deteriorating the performance of the network.
The results show that the proposed algorithm performs well, where the Receiver Operating Characteristic Curve (ROC) and Area Under the Curve (AUC), capacitor and inductor, reach 1.0.
When the FPR is less than or equal 10−6 level, the TPR is greater than or equal to 0.99; its reasoning time is about 2.67 ms, achieving the industrial application level in terms of time consumption and performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xu, Yuanyuan& Yang, Genke& Luo, Jiliang& He, Jianan. 2020. An Electronic Component Recognition Algorithm Based on Deep Learning with a Faster SqueezeNet. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194127
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xu, Yuanyuan…[et al.]. An Electronic Component Recognition Algorithm Based on Deep Learning with a Faster SqueezeNet. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194127
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xu, Yuanyuan& Yang, Genke& Luo, Jiliang& He, Jianan. An Electronic Component Recognition Algorithm Based on Deep Learning with a Faster SqueezeNet. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1194127
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1194127
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر