基于优化度量学习算法的电子元件智能分栋系统的实现  

Implementation of an Intelligent Sorting System for Electronic Components Utilizing Optimized Metric Learning Algorithms

作　　者：潘美莲[1] 林启英 Pan Meilian;Lin Qiying(College of Information Engineering,Guangzhou Institute of Technology,Guangzhou 510000,China;Guangzhou Branch,Hangzhou Hikvision Digital Technology Co.,Ltd.,Guangzhou 510000,China)

机构地区：[1]广州工程技术职业学院信息工程学院,广州510000 [2]杭州海康威视数字技术股份有限公司广州分公司,广州510000

出　　处：《办公自动化》2024年第16期4-6,10,共4页Office Informatization

基　　金：广东高校2022年度科研项目及项目编号,基于优化度量学习算法的电子元件分栋系统的研究与实现(2022KTSCX296);广州工程技术职业学院精品在线开发课程《VUE应用程序开发》项目(XKC202203)。

摘　　要：当今社会电子产品的更新迭代速度加快,造成大量电子废弃物,为避免资源浪费,回收可重复利用的电子元件的分栋工作变得日益重要。传统的分栋方法效率低并易受人为因素的影响。现开发一种基于优化度量学习算法的电子元件智能分栋系统。该系统引用核分类器改进优化度量学习模型,可提高电子元件识别效率和精度,能充分挖掘电子废弃物中可回收利用价值,并带来巨大的循环经济效益。Nowadays,the rapid update and iteration of electronic products have led to a large amount of electronic waste.In order to avoid resource waste,the sorting work of recycling reusable electronic components has become in-creasingly important.Traditional sorting methods are inefficient and easily affected by human factors.Therefore,an intelligent sorting system for electronic components based on an optimized metric learning algorithm has been devel-oped.This system improves the optimized metric learning model by introducing a kernel classifier,which can enhance the recognition efficiency and accuracy of electronic components,fully explore the recyclable value of electronic waste,and bring tremendous recycling economic benefits.

关 键 词：电子废弃物 电子元件 核分类器 度量学习 分抹系统 

分 类 号：TH16[机械工程—机械制造及自动化] TP241[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]