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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김호중 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학과) 조태훈 (한국기술교육대학교 컴퓨터공학부)
저널정보
한국반도체디스플레이기술학회 반도체디스플레이기술학회지 반도체디스플레이기술학회지 제15권 제3호
발행연도
2016.1
수록면
18 - 23 (6page)

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QFN (Quad Flat No-leads Package) is one of the SMD (Surface Mount Device). Since there is no lead in QFN, there are many defects on solder. Therefore, we propose an efficient mechanism for QFN solder defect detection at this paper. For this, we employ Convolutional Neural Network (CNN) of the Machine Learning algorithm. QFN solder's color multi-layer images are used to train CNN. Since these images are 3-channel color images, they have a problem with applying to CNN. To solve this problem, we used each 1-channel grayscale image (Red, Green, Blue) that was separated from 3-channel color images. We were able to detect QFN solder defects by using this CNN. In this paper, it is shown that the CNN is superior to the conventional multi-layer neural networks in detecting QFN solder defects. Later, further research is needed to detect other QFN.
#Machine Learning #Convolutional Neural Network #QFN #solder #Dicing #Punch

목차

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참고문헌 (13)

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https://ko.wikipedia.org/ google schola Chwee Liong, Tee / 2007 / Impact of Quad Flat No Lead package (QFN) on automated X-ray inspection (AXI) / IEEE International Test Conference :1~10 google schola Y. LeCun / 1998 / Gradient-Based Learning applied to Document Recognition / Proceedings of the IEEE 86(11):2278~2324 google schola P. Y. Simard / 2003 / Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis / IEEE Computer Society External Link International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR) :958~962 google schola Alex Krizhevsky / 2012 / ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks / Advances in Neural Information Processing Systems 25 google schola

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