回收电子垃圾有助于消除对环境的污染，并将关键材料作为资源之一进行回收。印刷电路板（PCB）是所有电子垃圾的重要组成部分，其中含有宝贵但危险的元素，当它们达到使用寿命时将被回收。对于废弃PCB的回收，电子元件（EC）从基板中释放出来，并进行单独处理以回收元素。由于元素组成的多样性，EC值得进一步分类和分类，以提高回收效率，实现准确回收的概念。目前，回收行业只粗略地由劳动力手动筛选EC，这增加了暴露在危险环境中的健康风险。自动解决方案是更换劳动力对废弃EC进行分类和分类的必要条件，从而保护它们免受工厂环境的危害。在这项工作中，利用新兴的图像检测算法YOLO-V3来训练自制的数据集，并将EC分类到特定的类别中。为了避免削弱物体检测精度的表面损伤，通过在脱焊过程中建立氮气气氛来改进分离EC的技术流程，这对EC具有很大的保护作用。YOLO-V3检测模型的结果对所有类别的EC都具有令人满意的分类能力，并提出了一种智能在线分拣系统来自动分离从WPCB分离的EC。