El reconocimiento rápido de objetos en el campo industrial es la clave para la fabricación inteligente. La investigación sobre métodos rápidos de reconocimiento basados en aprendizaje profundo fue el foco de los investigadores en los últimos años, pero el equilibrio entre la velocidad de detección y la precisión no se resolvió bien. En este documento se presenta un método rápido de reconocimiento para componentes electrónicos en un fondo complejo. En primer lugar, construimos el conjunto de datos de imágenes, que incluye la adquisición de imágenes, la ampliación de imágenes y el etiquetado de imágenes. En segundo lugar, se propuso un método rápido de reconocimiento basado en aprendizaje profundo. El equilibrio entre la precisión de detección y la velocidad de detección se resolvió a través de la mejora ligera del modelo de red YOLO (You Only Look Once)-V3. Finalmente, se completó el experimento y se comparó el método propuesto con varios métodos de detección populares. Los resultados mostraron que la precisión alcanzó el 95.21% y la velocidad fue de 0.0794 s, lo que demostró la superioridad de este método para la detección de componentes electrónicos.