Inspection System of Soldering Joint on Printed Circuit Board by Using Neural Network

1995 ◽  
Vol 7 (3) ◽  
pp. 225-229
Author(s):  
Shunichiro Oe ◽  
◽  
Kennichi Kaida ◽  
Daisuke Nagai ◽  
Mituo Nakamura ◽  
...  

This paper deals with a new inspection system of soldering joint on printed circuit board by using neural network. A sensor unit of this system consists of a semiconductor laser unit, four PSDs, and a pin photo-diode. We can obtain four types of images which are called height image, PSD brightness image, vertical image and vector image, by using four sensor units. We extract the features which show the state of soldering joint from these images and develop an inspection system using the neural networks constructed for the features and the state of soldering joint.

1980 ◽  
Vol 6 (3-4) ◽  
pp. 151-158 ◽  
Author(s):  
M. Honore ◽  
R. Govaearts ◽  
D. Hostens ◽  
B. Bouw ◽  
B. Matton ◽  
...  

This paper describes the state of the art in the development of a polymer based printed circuit board (PCB) compatible resistor ink system. The subject is treated from the standpoint of the manufacturer who, up to now, supplied himself with PCB circuitry.


Author(s):  
Tatang Rohana Cucu

Pengujian kualitas menggunakan teknik pengolahan citra dan kecerdasan tiruan banyak diterapkan dalam berbagai industri, misalnya industri tekstil, perakitan kendaraan, makanan, minuman, perakitan elektronik, dan lain – lain. Pengujian model ini sering disebut dengan istilah Automated Visual Inspection System (AVIS) atau dalam bahasa Indonesia Sistem Inspeksi Visual Otomatis (SIVO). Penelitian ini mengacu pada model sistem inspeksi, di mana objek pengujiannya adalah keping Printed Circuit Board (PCB). Banyak penelitian tentang pengujian PCB yang sudah dilakukan, tetapi masih banyak yang belum memberikan hasil yang optimum, diantaranya waktu akses yang masih lambat, keakuratan data masih rendah, dan tingkat kesalahan yang masih tinggi. Berdasarkan hasil penelitian dan pengujian yang sudah dilakukan, model ANFIS sangat layak dijadikan sebagai model inferensi kecerdasan buatan dalam sistem yang berbasis inspeksi otomatis khususnya menguji kualitas keping PCB, karena terbukti model ANFIS dengan model hybrid trapesium mf memiliki tingkat kesalahan yang sangat kecil yaitu 4.0186e-007 dan untuk tingkat akurasi pengujian datanya mencapai 99%. 


CIRP Annals ◽  
1987 ◽  
Vol 36 (1) ◽  
pp. 399-402 ◽  
Author(s):  
Tadanori Komatsu ◽  
Shinichi Uno ◽  
Mitsuji Inoue ◽  
Shingo Sekiguchi ◽  
Akira Kobayashi

Optik ◽  
2014 ◽  
Vol 125 (17) ◽  
pp. 4929-4931 ◽  
Author(s):  
Yu Wang ◽  
Mingquan Wang ◽  
Zhijie Zhang

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document