Details

Контроль качества печатных плат (PCB) традиционно требует значительных ручных усилий, что приводит к ошибкам и низкой производительности. Данная работа направлена на решение этой проблемы путем разработки интерактивного инструмента «линейка» для полуавтоматической сегментации дефектов типов «раковина» и «скол» на микроскопических изображениях PCB. Оператор задает направление сегментации, проводя линию через дефект, и регулирует точность выделения с помощью параметра чувствительности. На основе принципа работы «линейки» также предложены автоматические алгоритмы для сегментации раковин и сколов, способные работать без участия человека. Результаты работы демонстрируют практическую применимость как интерактивного инструмента для ускорения и повышения точности разметки данных, так и автоматических алгоритмов для задач контроля качества в условиях ограниченных ресурсов. Разработанные решения служат мостом между трудоемким ручным контролем и полностью автоматизированными системами на базе глубокого обучения, упрощая внедрение автоматизации на производствах печатных плат.

Quality control of printed circuit boards (PCBs) traditionally requires significant manual effort, leading to errors and low productivity. This work aims to solve this problem by developing an interactive "ruler"tool for semi-automatic segmentation of "shell"and "chipping"defects in microscopic PCB images. The operator sets the segmentation direction by drawing a line through the defect and adjusts the extraction accuracy using a sensitivity parameter. Based on the operating principle of the "ruler automatic algorithms for segmenting shells and chippings capable of operating without human involvement are also proposed. The results demonstrate the practical applicability of both the interactive tool for accelerating and improving data labeling accuracy, and the automatic algorithms for quality control tasks in resource-constrained environments. The developed solutions serve as a bridge between labor-intensive manual inspection and fully automated deep learning systems, simplifying the implementation of automation in PCB manufacturing.

• Разработка интерактивного инструмента сегментации дефектов на базе «линейки»
  • Разработка интерактивного инструмента для сегментации дефектов печатных плат на основе «линейки»
    • Введение
    • 1. Постановка задачи и обзор существующих решений
    • 2. Разработка методов сегментации дефектов печатных плат
    • 3. Результаты экспериментов и их сравнительный анализ
    • Заключение
    • Список использованных источников
• fd667f6a71c5622959537ba89d683a6cc66c747cc48c9f461df13881a2f4302c.pdf
  • Физико-механический институт
  • ЗАДАНИЕ
• Разработка интерактивного инструмента сегментации дефектов на базе «линейки»
  • Разработка интерактивного инструмента для сегментации дефектов печатных плат на основе «линейки»
    • Введение
    • 1. Постановка задачи и обзор существующих решений
    • 2. Разработка методов сегментации дефектов печатных плат
    • 3. Результаты экспериментов и их сравнительный анализ
    • Заключение
    • Список использованных источников