Details

{Целью выпускной квалификационной работы является разработка эффективного программного обеспечения, предназначенного для автоматизации процесса визуальной инспекции печатных плат с целью выявления производственных дефектов. Повышение точности и скорости инспекции способствует снижению влияния человеческого фактора и повышению качества выпускаемой продукции. В рамках работы было спроектировано, реализовано и протестировано программное обеспечение, выполняющее автоматизированное сканирование изображений печатных плат и последующий анализ полученных данных. Был исследован тип дефекта - раковины, представляющие из себя мелкие вмятины или углубления. Для решения этой задачи был предложен алгоритм автоматического обнаружения и сегментации раковин на изображениях плат. Алгоритм использует методы компьютерного зрения и элементы машинного обучения. Разработанное приложение позволяет управлять микроскопом в пространстве, анализировать отснятые платы, использовать различные инструменты для полуавтоматического и автоматического выделения дефектов. Результатом разработки стало программное обеспечение, способное существенно сократить участие человека в процессе контроля качества и повысить достоверность выявления дефектов. Внедрение такой системы в производственный процесс может привести к снижению затрат, уменьшению брака и повышению надежности конечных изделий.

The purpose of the final qualification is to develop effective software designed to automate the process of visual inspection of printed circuit boards in order to identify manufacturing defects. Improving the accuracy and speed of inspection helps to reduce the influence of the human factor and improve the quality of products. As part of the work, software was designed, implemented and tested that performs automated scanning of printed circuit board images and subsequent analysis of the data obtained. The type of defect was investigated - shells consisting of small dents or depressions. To solve this problem, an algorithm for automatic detection and segmentation of shells on board images was proposed. The algorithm uses computer vision techniques and machine learning elements. The developed application allows you to control the microscope in space, analyze the captured boards, and use various tools for semi-automatic and automatic defect detection. The result of the development was software that can significantly reduce human involvement in the quality control process and increase the reliability of defect detection. The introduction of such a system into the production process can lead to lower costs, reduced defects and increased reliability of the final products.

• Программное обеспечение микроскопа для автоматического сканирования и поиска дефектов печатных плат
• Программное обеспечение микроскопа для автоматического сканирования и поиска дефектов печатных плат
  • Введение
  • 1. Описание исходных данных
  • 2. Практическая реализация программного обеспечения
  • 3. Иструмент дефектовки раковин
  • 4. Результаты
  • Заключение
  • Список использованных источников