Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 68 trang
Dung lượng: 1 MB

Giới thiệu nội dung

Các giải pháp tối ưu hóa dây chuyền sản xuất trong phát hiện linh kiện bản mạch in sử dụng trí tuệ nhân tạo và thị giác máy

Tác giả: Đinh Hữu Đức

Lĩnh vực: Điện tử – Viễn thông, Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử

Nội dung tài liệu: Luận văn này tập trung nghiên cứu các giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy để tối ưu hóa quy trình phát hiện linh kiện trên bản mạch in (PCB). Nghiên cứu nhằm mục đích cải thiện độ chính xác, tốc độ và độ tin cậy trong quá trình kiểm tra chất lượng sản phẩm, giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Các phương pháp học máy, học sâu và xử lý ảnh được đề xuất và áp dụng để tự động hóa việc kiểm tra, đảm bảo chất lượng sản phẩm đầu ra trong dây chuyền sản xuất tự động.

Mục lục chi tiết:

  • DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ CHỮ VIẾT TẮT
  • DANH MỤC HÌNH ẢNH/ HÌNH VẼ
  • DANH MỤC BẢNG BIỂU
  • PHẦN MỞ ĐẦU
    • 1. Lý do chọn đề tài
    • 2. Mục đích nghiên cứu
    • 3. Nhiệm vụ nghiên cứu
    • 4. Phạm vi nghiên cứu
    • 5. Đóng góp của luận văn
    • 6. Cấu trúc luận văn
  • CHƯƠNG 1. GIỚI THIỆU CHUNG
    • 1.1. Bản mạch in PCB
    • 1.2. Giới thiệu chung về xử lý ảnh thị giác máy tính
      • 1.2.1. Thị giác máy tính
      • 1.2.2. Trí tuệ nhân tạo
      • 1.2.3. Xử lý ảnh
  • CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ CÁC THUẬT TOÁN SỬ DỤNG TRONG LUẬN VĂN
    • 2.1. Thuật toán trích chọn đặc trưng bất biến SIFT
    • 2.2. Ma trận homography Homography và thuật toán RANSAC
    • 2.3. Thuật toán contour
    • 2.4. Thuật toán so sánh mẫu
    • 2.5. Thuật toán K-means clustering
    • 2.6. Mô hình học sâu YOLO
  • CHƯƠNG 3. CÁC GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT
    • 3.1. Tiền xử lý
    • 3.2. Giải pháp template matching
    • 3.3. Giải pháp XOR ảnh kết hợp K-Means clusstering
    • 3.4. Giải pháp sử dụng mô hình YOLO
  • CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ
    • 4.1. Xây dựng hệ thống Vision
    • 4.2. Kết quả đánh giá
  • KẾT LUẬN
  • THAM KHẢO