Автоматическое обнаружение дефектов печатных плат (PCB) в реальном времени

1.

Легковесный фреймворк компьютерного зрения для обнаружения дефектов при производстве печатных плат
(PCB)
• Обзор статьи Singh et al. (2025), Multidisciplinary Science Journal.
•Докладчик: (минетчик)
•Я не ебу как оформляются у тебя титульники, сам разберись

2.

Автоматическое обнаружение
дефектов печатных плат в
реальном времени
Современные печатные платы становятся всё более сложными, а дефекты —
мельче и незаметнее. Традиционные методы контроля качества не
справляются с этой задачей эффективно. Наше исследование представляет
легковесный фреймворк ISS-EGAN, способный обнаруживать дефекты с
точностью более 99% в режиме реального времени.

3.

ISS-EGAN: Предлагаемое
решение
Авторы предлагают легковесный фреймворк ISS-EGAN (Intelligent Squirrel
Search-driven Effective Generative Adversarial Networks) для высокоточной
детекции дефектов печатных плат. Система оптимизирована для работы в
режиме реального времени на промышленном оборудовании.
Проблемы с пайкой
Обнаружение непропаев, избытка или недостатка припоя, неправильных
соединений
Смещение компонентов
Выявление нарушения позиционирования элементов на плате
Разрывы цепи
Детекция обрывов проводников и нарушения целостности соединений

4.

Методология исследования
Сбор данных
Предобработка
Извлечение признаков
Детекция
Использован
датасет SolDef_AI с
аннотированными
изображениями
дефектов печатных
плат
Нормализация
интенсивности
пикселей и
фильтрация
шумов
Вычисление
градиентов и краев с
помощью HOGдескрипторов
Классификация
дефектов с
помощью
оптимизированной
системы ISS-EGAN

5.

Предобработка изображений и извлечение признаков
HOGдескрипторы
Min-Max
Нормализац
ия
Удаление
Извлечение
Стандартизация
импульсного
информации о
интенсивности
градиентах и
пикселей для
ориентации
уменьшения
краёв.
влияния
Гистограмма
изменений
направленных
освещения.
градиентов
Диапазон
эффективно
значений
описывает
приводится к [0,
локальные
1], что улучшает
структуры,
сходимость
необходимые для
нейронной сети.
обнаружения
дефектов пайки.
Медианный
фильтр
шума без
размытия границ
объектов. В
отличие от
усреднения,
медианный
фильтр
сохраняет
резкость краёв,
что критично для
детекции мелких
дефектов.

6.

Алгоритм ISS-EGAN

7.

Результаты и сравнение с аналогами
Предложенный метод ISS-EGAN продемонстрировал впечатляющую точность и
превзошёл существующие подходы к обнаружению дефектов печатных плат на
промышленных датасетах.
99.14%
99.09%
99.00%
Точность (Precision)
Полнота (Recall)
F1-Score
Минимальная вероятность ложных
тревог в производстве
Практически все реальные
дефекты успешно обнаружены
Баланс между точностью и
полнотой
Сравнительный анализ с конкурентными методами
ISS-EGAN превосходит Improved YOLOv3 на ~12% и EfficientNet-YOLOv4 на ~0.1%,
демонстрируя сопоставимую точность при значительно большей скорости обработки,
что делает его пригодным для применения в реальном времени на производстве.

8.

Преимущества ISS-EGAN: скорость и точность
Хотя предыдущий слайд показал впечатляющие метрики, настоящая сила ISS-EGAN раскрывается в его способности обеспечивать
высокую точность в сочетании с беспрецедентной скоростью, нужной для производственных условий.
Прорыв в точности
ISS-EGAN превосходит Improved
YOLOv3 на целых 12.37% по
показателю точности (99.14% против
86.77%). Это означает значительно
меньше пропущенных дефектов и
ложных срабатываний.
Скорость в реальном времени
Экономическая эффективность
Несмотря на сопоставимую точность с
EfficientNet-YOLOv4 (0.18% разницы),
ISS-EGAN оптимизирован для работы в
реальном времени, обеспечивая более
высокую частоту кадров при
инспекции, что критически важно для
конвейерного производства.
Сочетание высокой точности и
скорости минимизирует
производственные потери от брака и
сокращает потребность в ручной
инспекции, значительно повышая
общую эффективность и снижая
операционные издержки.

9.

Заключение
ISS-EGAN представляет собой прорывное решение для обеспечения качества
производства печатных плат.
Революция в контроле качества
Разработан эффективный метод автоматического обнаружения дефектов в реальном
времени, специально адаптированный для промышленных условий.
Высокая точность и доступность
Система демонстрирует точность более 99%, функционируя при этом на недорогом
оборудовании, что делает её экономически выгодной.
Требования к данным
Для оптимальной работы и обучения модели критически важны высококачественные
изображения дефектов.
Готовность к внедрению
Метод ISS-EGAN полностью готов к интеграции в производственные процессы на
заводах, обеспечивая надёжность и снижение брака.