學位論文

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Has files: YesSubject: search.filters.subject.元件檢測

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    基於熱點圖標記法則發展元件佈局檢測系統應用於PCB之研究
    (2022) 古佳儫; Koo, Jia-Hao
    Printed Circuit Board(PCB)是電子元件的支撐體，上面存在許多元件，且每個元件都非常重要，因此工廠在生產PCB的過程中，品質管理也是一大考驗。元件佈局檢測是自動光學檢測(Automated Optical Inspection)中重要的檢測項目之一，透過元件佈局檢測能夠快速掌握整個PCB所有目標元件的座標位置，從這些座標中可以統計出目標元件數量以及位置是否正確，對於PCB的品質管理有極大的幫助。本論文以CenterNet神經網路架構為基礎，開發一套元件佈局檢測系統，在 PCB的元件佈局檢測中，提出熱點圖(Heatmap)標記法則，使得各類元件在佈局檢測上都能有不錯的準確度，在多種類元件佈局檢測中，提出獨立特徵擷取層(Frontend)的架構，使模型具備彈性，不需要重新訓練，並且根據熱點圖標記法則，對於相同類型的熱點可以將特徵擷取層共享，來減少模型參數。本論文使用的神經網路架構，簡化了CenterNet原本的模型，並對訓練好的模型進行優化，使其能在邊緣裝置上實現即時檢測，並維持不錯的準確度，使其能夠更方便應用於工廠的檢測。
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    以 Centernet 為基礎開發 AOI 輔助系統之研究
    (2021) 蔡陳杰; Tsai, Chen-Chieh
    自動光學檢測(AOI)為結合電腦視覺與自動化等多種技術的自動檢測方法，並且廣泛使用於產品製造的品質管理上，而元件檢測是自動光學檢測中的重要檢測項目之一。近年來，由於工業產業的變化，產品生產走向了少量多樣化，而在檢測上也改以邊緣運算的裝置運行，因此除了傳統元件檢測要求的準確率外，理想的元件檢測方法還必須要運算複雜度夠低與模型小才能在邊緣運算裝置上運行，而常見的元件檢測方法並不能完全達到這些要求。本論文使用Centernet作為新建立的AOI元件檢測系統的核心演算法。其優點為應用廣泛以及容易簡化與縮小模型，讓模型足夠輕量在工廠上的邊緣運算裝置上運行，且在通用物件檢測有良好的檢測效果。而本論文完成之元件檢測系統能夠快速偵測出元件，以及將其系統應用於嵌入式系統上，以達到工業上減少成本的需求，也可以應用在客製化的元件檢測上。