Details

Title: Распознавание конструктивных элементов на техническом изображении-снимке ИК-камеры: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_02 «Системное программирование»
Creators: Сергеев Георгий Константинович
Scientific adviser: Баженов Александр Николаевич
Other creators: Арефьева Людмила Анатольевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: машинное зрение; распознавание объекта на снимке; инфракрасный спектр; машинное обучение; сomputer vision; snapshot recognition; infrared spectrum; machine learning
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 01.03.02
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
Links: Отзыв руководителя; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1502
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\8220

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена алгоритму детектирования конструктивных элементов печатной платы по ее инфракрасному снимку. В ходе исследования решались следующие задачи: 1. Подготовка информационной базы снимков печатных плат 2. Исследование методов детектирования структурных элементов на изображении 3. Построение алгоритмов детектирования и классификации элементов на ИК снимке 4. Анализ применимости алгоритма по результатам его работы В работе представлен метод перевода ИК снимка из файла формата "BMT" в изображение в градациях серого и в псевдоцветное изображение с последующим улучшением его визуальных характеристик. Для формата изображений "в градациях серого цвета" представлен алгоритм детектирования структурных элементов высокой и низкой температуры. Результаты алгоритма являются промежуточными и используются в алгоритме классификации. В работе исследуются два различных классификатора, основанных на нейронных сетях: линейный классификатор с обучением методом SGD и классификатор на основе сверточной нейронной сети. По результатам работы классификатора для пользователя строится изображение с выделенными структурными элементами. Работа алгоритма детектирования и классификации проверена на тестовом наборе данных и по результатам проверки определены точность и ограничения в применимости алгоритма.

This work is devoted to an algorithm for detecting structural elements of a printed circuit board by its IR image. During the study, the following problems were solved: 1. Preparation of an information database of printed circuit boards IR snapshots 2. Research of the methods for detecting structural elements in the image 3. Construction of the algorithms for detecting and classifying elements in an infrared image 4. Analysis of the applicability of the algorithm according to the results of its work The paper presents a method for translating an IR image from a file of the "BMT" format into a grayscale image and into a pseudo-color image with subsequent improvement of its visual characteristics. For the image format "grayscale" an algorithm for detecting structural elements of high and low temperature is presented. The results of the algorithm are intermediate and are used in the classification algorithm. Two different classifiers based on neural networks are investigated in the work: a linear classifier with training by the SGD method and a classifier based on a convolutional neural network. Based on the results of the classifier, an image with selected structural elements is built and presented for the user. The detection and classification algorithm was tested on a test data set and the accuracy and limitations of the applicability of the algorithm were determined from the test results.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Распознавание конструктивных элементов на техническом изображении-снимке ИК-камеры
    • Введение
    • 1. Теоретическое обоснование алгоритма детектирования и классификации элементов печатной платы
    • 2. Разработка алгоритма детектирования и классификации элементов печатной платы
    • 3. Разработка программного обеспечения для реализации алгоритма детектирования и классификации
    • 4. Апробация алгоритма детектирования и классификации
    • Заключение
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Графические результаты работы алгоритмов

Usage statistics

stat Access count: 8
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics