Comparação de modelos emergentes para classificação de pequenos elementos em placas de circuito impresso (PCB) em tempo real
Leandro de Sousa Silva
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP Si38c
[Comparison of emerging models for real-time classification of small elements on printed circuit board (PCB)]
Limeira, SP : [s.n.], 2023.
1 recurso online (106 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Rangel Arthur
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia
Resumo: Nos últimos anos placas de circuito impresso vem sendo cada dia mais utilizadas em diversos equipamentos e sua fabricação ainda enfrenta algumas dificuldades quanto ao controle de qualidade das peças. Assim como o descarte de placas obsoletas, que podem gerar excesso de materiais...
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Resumo: Nos últimos anos placas de circuito impresso vem sendo cada dia mais utilizadas em diversos equipamentos e sua fabricação ainda enfrenta algumas dificuldades quanto ao controle de qualidade das peças. Assim como o descarte de placas obsoletas, que podem gerar excesso de materiais contaminantes como, por exemplo, a presença de metais pesados que fazem parte de alguns componentes eletrônicos, assunto este que vem capturando a atenção da União Europeia e outros governos. Este trabalho traz um estudo sobre os principais modelos Single Shot Detection (SSD), ou em tradução livre, detecção com único disparo contidos no estado da arte em sistemas de visão computacional. O trabalho realiza uma comparação direta entre os modelos Detectron 2, Faster R-CNN, RTMDet, YOLO NAS e YOLO v8. A comparação considera duas métricas de avaliação principais de modelos como o mAP-50 e loss, aplicados sobre uma base de dados de placas de aparelhos celulares, onde o principal objetivo é a detecção e identificação de defeitos, como no caso a ausência de um ou mais parafusos. Os modelos obtiveram excelentes resultados de precisão e perdas
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Abstract: In recent years, printed circuit boards have been increasingly used in various equipment and their manufacturing still faces some difficulties regarding the quality control of the parts. As well as the disposal of obsolete boards, which can generate an excess of contaminating materials...
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Abstract: In recent years, printed circuit boards have been increasingly used in various equipment and their manufacturing still faces some difficulties regarding the quality control of the parts. As well as the disposal of obsolete boards, which can generate an excess of contaminating materials such as, for example, the presence of heavy metals that are part of some electronic components, a subject that has been capturing the attention of the European Union and other governments. This work presents a study on the main single-shot detection models SSD, contained in the state of the art in computer vision systems. The work performs a direct comparison between the Detectron 2, Faster R-CNN, RTMDet, YOLO NAS and YOLO v8 models. The comparison considers two main evaluation metrics for models such as mAP-50 and Loss, applied to a database of cell phone boards, where the main objective is the detection and identification of defects, as in the case the absence of one or more screws. The models achieved excellent accuracy and loss results
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Aberto
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Leandro de Sousa Silva
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