本發(fā)明涉及電子元件真實性驗證的，尤其是涉及一種電子元件認(rèn)證方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備以及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著科技的發(fā)展，電子元件在工業(yè)生產(chǎn)和日常生活中扮演著至關(guān)重要的角色。然而，市場上充斥著大量的偽造電子元件，這些劣質(zhì)元件可能給使用者帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失，并威脅到整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性。因此，如何有效地驗證電子元件的真實性成為一個急需解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了實現(xiàn)對電子元件真實性的快速準(zhǔn)確判斷，本技術(shù)提供一種電子元件認(rèn)證方法、裝置、計算機(jī)設(shè)備以及存儲介質(zhì)。

2、本技術(shù)的上述發(fā)明目的一是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

3、一種電子元件認(rèn)證方法，所述電子元件認(rèn)證方法包括：

4、獲取實時電子元件圖像，利用訓(xùn)練好的espcn模型對所述實時電子元件圖像進(jìn)行重建，得到處理后的電子元件圖像；

5、通過訓(xùn)練好的cnn模型對所述處理后的電子元件圖像進(jìn)行特征提取，生成待認(rèn)證電子元件的深度特征向量；

6、將所述待認(rèn)證電子元件的深度特征向量與標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)特征向量進(jìn)行比對，計算相似度，得到電子元件相似度值；

7、根據(jù)所述電子元件相似度值，判斷電子元件的真實性，得到電子元件認(rèn)證結(jié)果。

8、通過采用上述技術(shù)方案，通過利用訓(xùn)練好的espcn模型對實時電子元件圖像進(jìn)行超分辨率重建，能夠顯著提升圖像質(zhì)量。這使得圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰，從而為后續(xù)的特征提取提供了更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。提高圖像分辨率，確保細(xì)微特征能夠被充分捕捉和分析，增強(qiáng)了整個過程的精度和可靠性。使用訓(xùn)練好的cnn模型對處理后的高分辨率圖像進(jìn)行特征提取，可以自動、高效地生成待認(rèn)證電子元件的深度特征向量。深度學(xué)習(xí)模型擅長從圖像中提取復(fù)雜的、高度區(qū)分性的特征，這些特征向量能夠更準(zhǔn)確地表征電子元件的獨特性，確保特征提取的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。將待認(rèn)證電子元件的深度特征向量與標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)特征向量進(jìn)行比對，計算相似度值。利用如余弦相似度這樣的計算方法，能夠精確地評估兩組特征向量之間的相似性。精確的相似度計算可以有效區(qū)分真實元件與偽造元件，減少誤判和漏判的可能性，提高認(rèn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。

9、本技術(shù)在一較佳示例中可以進(jìn)一步配置為：所述獲取實時電子元件圖像，利用訓(xùn)練好的espcn模型對所述實時電子元件圖像進(jìn)行重建，得到處理后的電子元件圖像，包括：基于所述實時電子元件圖像與預(yù)設(shè)的圖像分辨率閾值進(jìn)行比對，得到高分辨率電子元件圖像和低分辨率電子元件圖像；

10、將所述低分辨率電子元件圖像輸入所述訓(xùn)練好的espcn模型，得到所述處理后的電子元件圖像。

11、通過采用上述技術(shù)方案，對于低分辨率的電子元件圖像，利用訓(xùn)練好的espcn模型進(jìn)行重建，可以顯著提升圖像質(zhì)量，生成高分辨率的處理后的圖像。通過重建低分辨率圖像，提高了圖像的清晰度和細(xì)節(jié)，使得深度學(xué)習(xí)模型在后續(xù)的特征提取和相似度計算中能夠更加準(zhǔn)確地判斷電子元件的真實性。

12、本技術(shù)在一較佳示例中可以進(jìn)一步配置為：所述將所述低分辨率電子元件圖像輸入所述訓(xùn)練好的espcn模型，得到所述處理后的電子元件圖像，之前包括：

13、獲取歷史低分辨率圖像；

14、將所述低分辨率圖像輸入預(yù)設(shè)的espcn模型中，生成重建的高分辨率圖像；

15、使用mse損失函數(shù)計算重建的高分辨率圖像與所述歷史高分辨率電子元件圖像之間的誤差，得到圖像頻率損失誤差結(jié)果；

16、通過反向傳播算法，根據(jù)所述圖像頻率損失誤差結(jié)果更新預(yù)設(shè)的espcn模型的權(quán)重，直至所述預(yù)設(shè)的espcn模型收斂，得到所述訓(xùn)練好的espcn模型。

17、通過采用上述技術(shù)方案，使用mse損失函數(shù)計算重建的高分辨率圖像與歷史高分辨率電子元件圖像之間的誤差，確保模型能夠精準(zhǔn)捕捉圖像的細(xì)節(jié)和特征。通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型權(quán)重，使模型在處理低分辨率圖像時能夠生成更精確的高分辨率圖像，提升整體識別和認(rèn)證的準(zhǔn)確性。

18、本技術(shù)在一較佳示例中可以進(jìn)一步配置為：所述通過訓(xùn)練好的cnn模型對所述處理后的電子元件圖像進(jìn)行特征提取，生成待認(rèn)證電子元件的深度特征向量，之前包括：

19、構(gòu)建cnn模型，將電子元件歷史圖像信息分成訓(xùn)練集和測試集，使用所述訓(xùn)練集對所述cnn模型進(jìn)行訓(xùn)練，利用所述測試集評估所述cnn模型的性能，并生成評估結(jié)果，根據(jù)所述評估結(jié)果，得到所述訓(xùn)練好的cnn模型。

20、通過采用上述技術(shù)方案，構(gòu)建cnn模型并將電子元件歷史圖像信息分為訓(xùn)練集和測試集，通過訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，并利用測試集評估模型性能。這一方法顯著提高了對電子元件圖像特征的提取精度和認(rèn)證判斷的準(zhǔn)確性。通過系統(tǒng)化的訓(xùn)練和持續(xù)性能評估，優(yōu)化了模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，確保了系統(tǒng)在不同應(yīng)用場景中的穩(wěn)定性和快速響應(yīng)能力，從而實現(xiàn)了對電子元件真實性的快速準(zhǔn)確判斷。

21、本技術(shù)在一較佳示例中可以進(jìn)一步配置為：所述通過訓(xùn)練好的cnn模型對所述處理后的電子元件圖像進(jìn)行特征提取，生成待認(rèn)證電子元件的深度特征向量，包括：

22、將所述處理后的電子元件圖像輸入所述訓(xùn)練好的cnn模型中，得到圖像的高維特征圖，將所述高維特征圖展平，生成所述待認(rèn)證電子元件的深度特征向量。

23、通過采用上述技術(shù)方案，通過深度學(xué)習(xí)模型的高維特征提取能力，可以捕捉到電子元件圖像中的細(xì)微特征，提高對元件真實性的判斷準(zhǔn)確性。

24、本技術(shù)在一較佳示例中可以進(jìn)一步配置為：將所述待認(rèn)證電子元件的深度特征向量與標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)特征向量進(jìn)行比對，計算相似度，得到電子元件相似度值，包括：計算所述待認(rèn)證電子元件深度特征向量和所述標(biāo)準(zhǔn)特征向量之間的余弦相似度，得到所述電子元件相似度值。

25、通過采用上述技術(shù)方案，余弦相似度可以精確地度量兩個向量之間的相似性，提高了對電子元件真實性判斷的準(zhǔn)確性。

26、本技術(shù)在一較佳示例中可以進(jìn)一步配置為：所述根據(jù)所述電子元件相似度值，判斷電子元件的真實性，得到電子元件認(rèn)證結(jié)果，包括：

27、將計算得到的所述電子元件相似度值與預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)相似度閾值進(jìn)行比較；

28、若所述電子元件相似度值高于或等于標(biāo)準(zhǔn)相似度閾值，則判定該電子元件為真實元件；

29、若所述電子元件相似度值低于標(biāo)準(zhǔn)相似度閾值，則判定該電子元件為偽造元件。

30、通過采用上述技術(shù)方案，通過預(yù)設(shè)的標(biāo)準(zhǔn)相似度閾值，系統(tǒng)能夠自動判斷電子元件的真實性，減少了人為干預(yù)，提高了判斷的效率和一致性。比較相似度值的過程計算量小，能夠在短時間內(nèi)完成，適用于需要快速響應(yīng)的生產(chǎn)線和物流環(huán)節(jié)。預(yù)設(shè)的相似度閾值基于大量歷史數(shù)據(jù)和實驗結(jié)果設(shè)定，能夠有效區(qū)分真實元件和偽造元件，提高判斷的準(zhǔn)確性。

31、本技術(shù)的上述發(fā)明目的二是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

32、一種電子元件認(rèn)證裝置，所述電子元件認(rèn)證裝置包括：

33、圖像處理模塊，用于獲取實時電子元件圖像，利用訓(xùn)練好的espcn模型對所述實時電子元件圖像進(jìn)行重建，得到處理后的電子元件圖像；

34、特征向量模塊，用于通過訓(xùn)練好的cnn模型對所述處理后的電子元件圖像進(jìn)行特征提取，生成待認(rèn)證電子元件的深度特征向量；

35、相似度模塊，用于將所述待認(rèn)證電子元件的深度特征向量與標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)特征向量進(jìn)行比對，計算相似度，得到電子元件相似度值；

36、電子元件比對模塊，用于根據(jù)所述電子元件相似度值，判斷電子元件的真實性，得到電子元件認(rèn)證結(jié)果。

37、通過采用上述技術(shù)方案，通過利用訓(xùn)練好的espcn模型對實時電子元件圖像進(jìn)行超分辨率重建，能夠顯著提升圖像質(zhì)量。這使得圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰，從而為后續(xù)的特征提取提供了更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。提高圖像分辨率，確保細(xì)微特征能夠被充分捕捉和分析，增強(qiáng)了整個過程的精度和可靠性。使用訓(xùn)練好的cnn模型對處理后的高分辨率圖像進(jìn)行特征提取，可以自動、高效地生成待認(rèn)證電子元件的深度特征向量。深度學(xué)習(xí)模型擅長從圖像中提取復(fù)雜的、高度區(qū)分性的特征，這些特征向量能夠更準(zhǔn)確地表征電子元件的獨特性，確保特征提取的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。將待認(rèn)證電子元件的深度特征向量與標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)特征向量進(jìn)行比對，計算相似度值。利用如余弦相似度這樣的計算方法，能夠精確地評估兩組特征向量之間的相似性。精確的相似度計算可以有效區(qū)分真實元件與偽造元件，減少誤判和漏判的可能性，提高認(rèn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性。

38、本技術(shù)的上述目的三是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

39、一種計算機(jī)設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)上述電子元件認(rèn)證方法的步驟。

40、本技術(shù)的上述目的四是通過以下技術(shù)方案得以實現(xiàn)的：

41、一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述電子元件認(rèn)證方法的步驟。

42、綜上所述，本技術(shù)包括以下至少一種有益技術(shù)效果：

43、1、通過利用訓(xùn)練好的espcn模型對實時電子元件圖像進(jìn)行超分辨率重建，能夠顯著提升圖像質(zhì)量。這使得圖像中的細(xì)節(jié)更加清晰，從而為后續(xù)的特征提取提供了更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。提高圖像分辨率，確保細(xì)微特征能夠被充分捕捉和分析，增強(qiáng)了整個過程的精度和可靠性。使用訓(xùn)練好的cnn模型對處理后的高分辨率圖像進(jìn)行特征提取，可以自動、高效地生成待認(rèn)證電子元件的深度特征向量。深度學(xué)習(xí)模型擅長從圖像中提取復(fù)雜的、高度區(qū)分性的特征，這些特征向量能夠更準(zhǔn)確地表征電子元件的獨特性，確保特征提取的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。將待認(rèn)證電子元件的深度特征向量與標(biāo)準(zhǔn)特征數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)特征向量進(jìn)行比對，計算相似度值。利用如余弦相似度這樣的計算方法，能夠精確地評估兩組特征向量之間的相似性。精確的相似度計算可以有效區(qū)分真實元件與偽造元件，減少誤判和漏判的可能性，提高認(rèn)證結(jié)果的準(zhǔn)確性；

44、2、構(gòu)建cnn模型并將電子元件歷史圖像信息分為訓(xùn)練集和測試集，通過訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練，并利用測試集評估模型性能。這一方法顯著提高了對電子元件圖像特征的提取精度和認(rèn)證判斷的準(zhǔn)確性。通過系統(tǒng)化的訓(xùn)練和持續(xù)性能評估，優(yōu)化了模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，確保了系統(tǒng)在不同應(yīng)用場景中的穩(wěn)定性和快速響應(yīng)能力，從而實現(xiàn)了對電子元件真實性的快速準(zhǔn)確判斷；

45、3、使用mse損失函數(shù)計算重建的高分辨率圖像與歷史高分辨率電子元件圖像之間的誤差，確保模型能夠精準(zhǔn)捕捉圖像的細(xì)節(jié)和特征。通過反向傳播算法不斷調(diào)整模型權(quán)重，使模型在處理低分辨率圖像時能夠生成更精確的高分辨率圖像，提升整體識別和認(rèn)證的準(zhǔn)確性。