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极性电子元器件的类别、方向识别、定位在工业生产、焊接和检测等领域发挥着至关重要的作用.本文首先将极性电子元器件的方向识别问题转化为一个分类问题,然后,采用Faster RCNN(Region convolutional neural network)与YOLOv3方法实现了极性电子元器件的准确分类、方向识别和精准定位.实验取得良好的效果,两种算法的平均准确率(Mean average precision,mAP)分别达到97.05%、99.22%.此外,我们通过数据集目标框的长宽分布,利用K-means算