使用场景

电子工程师使用该模型快速分类大量新采购的电子元件。

教育机构利用该模型教学生如何识别和分类电子元件。

视觉障碍人士使用该技术在家中自行识别和使用电子元件。

产品特色

组件分类：能够识别和分类电阻、电容、LED、晶体管等七种电子元件。

详细信息查询：一键查询集成电路、晶体管和电容的详细信息。

用户友好设计：界面简洁易用，具有清晰的标题、按钮和文本框。

实时图像捕捉与处理：通过摄像头实时捕捉图像并进行处理。

模型集成：将训练好的模型集成到Flask web应用中，实现用户友好的交互界面。

挑战性问题解决：针对电阻颜色识别和阻值计算等挑战性问题进行了探索和尝试。

扩展性：项目计划扩展到更多元件类别，并考虑实现SMD元件的识别。

移动应用开发：未来可能开发移动应用，以利用手机摄像头的高画质优势。

使用教程

1. 确保已安装Python 3.11.4，并根据需要设置虚拟环境。

2. 下载并解压TRANSISTOR_OCR.rar文件。

3. 修改img_classf.py和capacitors.py中的模型及标签路径。

4. 打开trans.py文件，修改recognition_model_path和detection_model_path路径。

5. 更改main.py中的输出目录路径。

6. 安装requirements.txt文件中列出的库，并运行python app.py启动应用。

7. 打开应用界面，使用摄像头捕捉电子元件图像。

8. 应用将显示识别结果，指示具体是哪种电子元件。