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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.10
- 수록면
- 1,236 - 1,243 (8page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2019.68.10.1236
이용수
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In this paper, we propose the classification method of assembly defects in the surface mount technology process. We used a cascade convolution neural network which two convolutional neural networks were merged into one network, for assembly defect classification. The first network classifies whether the surface mount device (SMD) is defect or not. The second network classify the result of the first network more detail. We classified the SMD defects as six types using a cascade convolution neural network. Experiment result shows that the proposed method can optimize memory usage and improve classification accuracy compared to previous methods.
목차
Abstract
1. 서론
2. 시스템 구성
3. 불량 분류 네트워크
3. 실험 결과
4. 실험 결과
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
M. Moganti / 1998 / A Subpattern Level Inspection System for Printed Circuit Boards / International Journal of Computer Vision and Image Understanding 70(1):51~62
Y. Hara / 1988 / A System for PCB Automated Inspection using Fluorescent Light / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 10(1):69~78
T. Hidvegi / 2002 / Some New Analogic CNN Algorithms for PCB Quality Control / International Journal of Circuit Theory and Applications 30(2-3):231~245
K. Fredrilsson / 2001 / Faster Template Matching without FFT / Proceedings of International Conference on Image Processing :678~681
H. J. Cho / 2010 / Wavelet Transform based Image Template Matching for Automatic Component Inspection / International Journal of Advanced Manufacturing Technology 50(17):1033~1039
Y. Hara / 1988 / A System for PCB Automated Inspection using Fluorescent Light / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 10(1):69~78
T. Hidvegi / 2002 / Some New Analogic CNN Algorithms for PCB Quality Control / International Journal of Circuit Theory and Applications 30(2-3):231~245
K. Fredrilsson / 2001 / Faster Template Matching without FFT / Proceedings of International Conference on Image Processing :678~681
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