Electronic-Component-Sorter
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Electronic Component Sorter
簡介 :
Vanguard-s/Electronic-Component-Sorter是一個利用機器學習和人工智能自動化識別和分類電子元件的項目。該項目通過深度學習模型,能夠將電子元件分為電阻、電容、LED、晶體管等七大類,並通過OCR技術進一步獲取元件的詳細信息。它的重要性在於減少人工分類錯誤,提高效率,確保安全性,並幫助視覺障礙人士更便捷地識別電子元件。
需求人群 :
目標受眾為電子工程師、愛好者以及視覺障礙人士。電子工程師和愛好者可以通過該產品快速準確地識別和分類電子元件,減少人為錯誤。視覺障礙人士可以利用該技術非視覺地識別電子元件,提高他們的工作效率和生活質量。
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佔比最多地區: US(19.34%)
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使用場景
電子工程師使用該模型快速分類大量新採購的電子元件。
教育機構利用該模型教學生如何識別和分類電子元件。
視覺障礙人士使用該技術在家中自行識別和使用電子元件。
產品特色
組件分類:能夠識別和分類電阻、電容、LED、晶體管等七種電子元件。
詳細信息查詢:一鍵查詢集成電路、晶體管和電容的詳細信息。
用戶友好設計:界面簡潔易用,具有清晰的標題、按鈕和文本框。
即時圖像捕捉與處理:通過攝像頭即時捕捉圖像並進行處理。
模型集成:將訓練好的模型集成到Flask web應用中,實現用戶友好的交互界面。
挑戰性問題解決:針對電阻顏色識別和阻值計算等挑戰性問題進行了探索和嘗試。
擴展性:項目計劃擴展到更多元件類別,並考慮實現SMD元件的識別。
移動應用開發:未來可能開發移動應用,以利用手機攝像頭的高畫質優勢。
使用教程
1. 確保已安裝Python 3.11.4,並根據需要設置虛擬環境。
2. 下載並解壓TRANSISTOR_OCR.rar文件。
3. 修改img_classf.py和capacitors.py中的模型及標籤路徑。
4. 打開trans.py文件,修改recognition_model_path和detection_model_path路徑。
5. 更改main.py中的輸出目錄路徑。
6. 安裝requirements.txt文件中列出的庫,並運行python app.py啟動應用。
7. 打開應用界面,使用攝像頭捕捉電子元件圖像。
8. 應用將顯示識別結果,指示具體是哪種電子元件。
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