論文の概要: PCB Defect Detection Using Denoising Convolutional Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.12589v1
• Date: Fri, 28 Aug 2020 11:38:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-24 02:42:14.913446
• Title: PCB Defect Detection Using Denoising Convolutional Autoencoders
• Title（参考訳）: Denoising Convolutional Autoencoders を用いたPCB欠陥検出
• Authors: Saeed Khalilian, Yeganeh Hallaj, Arian Balouchestani, Hossein Karshenas, Amir Mohammadi
• Abstract要約: プリント回路基板(PCB)の小さな欠陥は、最終製品に重大な欠陥を引き起こす可能性がある。 そこで本研究では,PCBの欠陥検出と欠陥発見のための畳み込みオートエンコーダのデノベートに基づく手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.386911608328309
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Printed Circuit boards (PCBs) are one of the most important stages in making electronic products. A small defect in PCBs can cause significant flaws in the final product. Hence, detecting all defects in PCBs and locating them is essential. In this paper, we propose an approach based on denoising convolutional autoencoders for detecting defective PCBs and to locate the defects. Denoising autoencoders take a corrupted image and try to recover the intact image. We trained our model with defective PCBs and forced it to repair the defective parts. Our model not only detects all kinds of defects and locates them, but it can also repair them as well. By subtracting the repaired output from the input, the defective parts are located. The experimental results indicate that our model detects the defective PCBs with high accuracy (97.5%) compare to state of the art works.
• Abstract（参考訳）: プリント回路基板(pcb)は電子製品製造において最も重要な段階の一つである。 PCBの小さな欠陥は最終製品に重大な欠陥を引き起こす可能性がある。 したがって、PCBのすべての欠陥を検出し、それらを見つけることが不可欠である。 本稿では,不良pcbの検出と欠陥の同定のための畳み込みオートエンコーダのデノイジングに基づく手法を提案する。 denoising autoencoderは、腐敗した画像を撮り、無傷の画像を復元しようとする。 私たちは、欠陥PCBでモデルをトレーニングし、欠陥部分の修復を強制しました。 私たちのモデルは、あらゆる種類の欠陥を検出して発見するだけでなく、修復することもできます。 入力から修理された出力を減じることで、欠陥部が配置される。 実験結果から,本モデルが不良pcbを高い精度(97.5%)で検出できることが判明した。

関連論文リスト

• A Coin Has Two Sides: A Novel Detector-Corrector Framework for Chinese Spelling Correction [79.52464132360618]
  中国語のSpelling Correction(CSC)は、自然言語処理(NLP)の基本課題である。 本稿では,エラー検出・相関器の枠組みに基づく新しい手法を提案する。 我々の検出器は2つのエラー検出結果を得るように設計されており、それぞれ高精度とリコールが特徴である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-06T09:26:45Z)
• CINFormer: Transformer network with multi-stage CNN feature injection for surface defect segmentation [73.02218479926469]
  表面欠陥分割のための多段CNN特徴注入を用いた変圧器ネットワークを提案する。 CINFormerは、入力画像のマルチレベルCNN機能をエンコーダ内のトランスフォーマーネットワークの異なるステージに注入する、シンプルだが効果的な機能統合機構を提供する。 さらに、CINFormerはTop-Kセルフアテンションモジュールを提供し、欠陥に関するより重要な情報を持つトークンにフォーカスする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T06:12:02Z)
• Detecting Manufacturing Defects in PCBs via Data-Centric Machine Learning on Solder Paste Inspection Features [0.0]
  SPI(Solder Paste Inspection)とAOI(Automated Optical Inspection)を用いたプリント基板(PCB)製造における欠陥の自動検出は、作業効率の向上と手作業による介入の必要性の低減に寄与する。 我々は、PCB製造の3段階において、PCB欠陥を検出するために機械学習(ML)モデルを訓練するためのデータ中心のアプローチを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T15:52:55Z)
• Few-Shot Defect Image Generation via Defect-Aware Feature Manipulation [19.018561017953957]
  そこで本研究では, 難易度の高いいくつかの症例において, 第一の欠陥画像生成法を提案する。 まず、欠陥のない画像をバックボーンとしてデータ効率の良いStyleGAN2をトレーニングする。 第二に、欠陥を意識した残留ブロックを背骨に取り付け、適切な欠陥マスクを生成することを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-04T11:43:08Z)
• SolderNet: Towards Trustworthy Visual Inspection of Solder Joints in Electronics Manufacturing Using Explainable Artificial Intelligence [70.60433013657693]
  エレクトロニクス製造において、半田接合部の欠陥は様々なプリント基板部品に影響を及ぼす一般的な問題である。 半田関節の欠陥を特定・修正するために、回路基板上の半田関節は通常、訓練された人間の検査官によって手動で検査される。 本研究では,半田関節の視覚検査に適した,説明可能な深層学習に基づく視覚品質検査システムについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-18T15:02:59Z)
• ChangeChip: A Reference-Based Unsupervised Change Detection for PCB Defect Detection [0.8057006406834467]
  そこで本研究では,PCBの欠陥検出システムであるChangeChipを紹介する。 また,欠陥検出アルゴリズムの評価のために,20対のPCB画像からなるラベル付きデータセットであるCD-PCBを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T07:10:07Z)
• Performance of teleportation-based error correction circuits for bosonic codes with noisy measurements [58.720142291102135]
  テレポーテーションに基づく誤り訂正回路を用いて、回転対称符号の誤り訂正能力を解析する。 マイクロ波光学における現在達成可能な測定効率により, ボソニック回転符号の破壊ポテンシャルは著しく低下することが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-02T16:12:13Z)
• Fault-tolerant parity readout on a shuttling-based trapped-ion quantum computer [64.47265213752996]
  耐故障性ウェイト4パリティチェック測定方式を実験的に実証した。 フラグ条件パリティ測定の単発忠実度は93.2(2)%である。 このスキームは、安定化器量子誤り訂正プロトコルの幅広いクラスにおいて必須な構成要素である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-13T20:08:04Z)
• PCB-Fire: Automated Classification and Fault Detection in PCB [0.0]
  著者らは、欠落したコンポーネントを検出し、それらを資源的に分類する新しいソリューションを提案する。 提案アルゴリズムは、与えられたデータセットの結果の最適化に使用される画素理論とオブジェクト検出に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T05:19:22Z)
• Salvage Reusable Samples from Noisy Data for Robust Learning [70.48919625304]
  本稿では,Web画像を用いた深部FGモデルのトレーニングにおいて,ラベルノイズに対処するための再利用可能なサンプル選択と修正手法を提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、再利用可能なサンプルの追加と修正を行い、それらをクリーンな例とともに活用してネットワークを更新することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-06T02:07:21Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。