Штучний інтелект

Анотація: У статті пропонується алгоритм контролю топології друкованих плат, що ґрунтується на декомпозиції зображення друкованої плати на елементарні фрагменти й перевірці зв’язків між тими елементами, які є ключовими для аналізу форми доріжок. Особливістю алгоритму є велика кількість типів дефектів, що виявляються, класифікація яких здійснюється одночасно з їх пошуком.

Ключові слова:

Посилання:

1. Lecklider T. PCB Inspection Outlook for 2005.www.evaluationengineering.com/archive/articles/1204/1204pcb_inspection.asp
2. Elias N. A survey on industrial vision systems, applications, tools. Vol 21. Issue 2. Image Vision Computing2003. P 171-188
3. K. C. Fan. Strategic planning of developing automatic optical inspection (AOI) technologies in Taiwan,J. Phys.: Conf. 2005 Ser. 13. 2005. P 394-397
4. Zipunnikov V. Komponenty i tehnologii http://www.kit-e.ru/assets/files/pdf/2004_04_208.pdf
5. Kucherjavyj A. Komponenty i tehnologii http://www.kit-e.ru/assets/files/pdf/2006_06_8.pdf
6. Galeckij F. Jelektronnye komponenty. №8. 2003. S 51-55
7. GOST 20406-75 Platy pechatnye. Terminy i opredelenija
8. GOST27716-88 Fotoshablony pechatnyh plat. Obshhie tehnicheskie uslovija
9. Moganti M. A Survey, Computer Vision and Image Understanding № 63. 1996. P 287-313
10. Pirogova E. V. Proektirovanie i tehnologija pechatnyh plat: Uchebnik. M.: FORUM: INFRA-M. 2005. 560 s.
11. Efrat T. Printed Circuit Board Inspection http://visl.technion.ac.il/projects/2002w23
12. Jae-Young Pyun. Real-Time Machine Vision System for Printed Circuit Boards. http://dali.korea.ac.kr/publication/int_pro/paper/6.pdf
13. Zuwairie I. Wavelet-Based Printed Circuit Board Inspection System, International Journal of SignalProcessing (IJSP). № 1. 2004. P 65-71
14. Fuming Wang. Proc. SPIE. Vol 6357, 635719. 2006
15. Masayasu I., Pattern Inspection of a Printed Circuit Board using Graph Information, Transaction of IEEJapan, 112-C (2). 1992. P 102-111
16. Ahmed M. A Rule Based Approach for Visual Pattern Inspection, IEEE Transactions of Pattern Analysisand Machine Intelligence, PAMI10 (1). 1988. P. 56-68
17. Yung-Nien Sun. A New ModelBased Approach for Industrial Visual Inspection, Pattern Recognition. №25 (11). 1992. P 1327-1336
18. Heriansyah R. Jurnal Teknologi. 39 (D). 2003. P 84-104
19. Tatibana M. H. Proceedings of “X Brazilian Symposium Computer Graphics and Image ProcessingSIBGRAPI'97”. Campos de Jordgo. 1997. P 187-194
20. Göktürk, S.B. Proceedings of IEEE/EURASIP Workshop “Nonlinear Signal Processing and ImageProcessing”. Antalya. 1999
21. Fabiana R. ABCM Symposium Series in Mechatronics. № 3. 2008. P 623-632
22. Szolgay P. International Journal of Circuit Theory and Applications. № 27. 1999. P 103-116
23. Hidvegi Т. Int. J. of Circuit Theory and Applications. № 30. 2002. P.231-245.
24. Feijun Song. Opt. Eng. № 41 (1). 2002.
25. F. Ercal, F. In Proc. “SPIE Conf. On Architectures, networks, and intelligent systems for manufacturingintegration”. Pittsburg: PA. Oct. 1997. P. 49-59.
26. Ercal F. Proc. “SPIE Conf. on Intelligent systems in design and manufacturing”. Boston: MA. Nov.1998. P. 286-293.
27. Abdelhameed I. Opt. Eng. № 49. 2010.
28. Mandeville J. R. IBM J. Res. Develop. № 29 (1). 1985. P. 73-86.
29. Benhabib B. An Experimental System, International Journal of Robotic and Automation. № 5 (2). 1990
30. Dougherty E.R. An introduction to morphological image processing. Washington: Bellingham. 1992. 161 p.
31. Doudkin A.A. International Journal of Computing. № 5 (3). 2006. P. 107-111.