Bài viết Nghiên cứu mô hình trí tuệ nhân tạo để phát hiện PCB lỗi trong sản xuất công nghiệp thể hiện nỗ lực của tác giả trong việc phát triển mô hình trí tuệ nhân tạo để phân loại sản phẩm PCB lỗi từ hình ảnh. Mô hình được phát triển trên nên mạng MobileNets (một dạng mô hình nhẹ) để tiết kiệm thời gian huấn luyện và thực thi từ đó có thể nhận biết sản phẩm lỗi theo thời gian thực. | Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN 978-604-82-7001-8 NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỂ PHÁT HIỆN PCB LỖI TRONG SẢN XUẤT CÔNG NGHIỆP Bùi Văn Hiệu Trường Đại học Thủy lợi email hieubv@ 1. GIỚI THIỆU Phát hiện lỗi PCB bằng hình ảnh tự động Bảng mạch in PCB là sản phẩm quan cung cấp thông tin định lượng và nhanh trọng của ngành công nghiệp sản xuất thiết bị chóng về khuyết tật bề mặt và do đó có thể là điện tử. Trong nhiều thập kỷ PCB đã được một phương pháp hiệu quả trong quá trình phát triển điều chỉnh để sử dụng trong công sản xuất. Một vài ví dụ về các phương pháp nghiệp sản xuất và sinh hoạt. PCB là thành phát hiện khuyết tật PCB có thể được tìm phần chính trong hầu hết các thiết bị điện tử thấy trong tài liệu 1 . Thông thường phương và đã được sử dụng trong các lĩnh vực như pháp đối sánh mẫu được sử dụng để phát hiện thiết bị công nghiệp hậu cần quốc phòng các khuyết tật trong PCB. Một phương pháp hàng không ô tô và y tế. PCB là những tấm khác để phát hiện lỗi PCB là phép trừ hình mỏng rắn được chế tạo từ vật liệu nhiều lớp ảnh sử dụng OPENCV. Tuy nhiên các thuật sợi thủy tinh hoặc epoxy tổng hợp tạo thành toán phát hiện này được giới hạn ở một số một tấm cứng hỗ trợ chíp và linh kiện điện loại lỗi cụ thể trong PCB. Trong những năm tử. Các bảng này được thiết kế với các đường gần đây đã có những tiến bộ đáng kể trong dẫn điện tạo thành mạch và cấp nguồn cho việc phát hiện lỗi sản phẩm với việc sử dụng các thiết bị điện tử gắn với PCB. Các ngành mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng nhận sản xuất và chế tạo đã cố gắng đảm bảo chất dạng và phát hiện nhiều loại lỗi từ hình ảnh lượng 100 cho tất cả các PCB bằng cách được thu nhận. Mô hình xử lý ảnh dùng trí loại bỏ đi các sản phẩm lỗi. Theo phương tuệ nhân tạo có nhiều ưu điểm về sự linh hoạt pháp thông thường các khuyết tật được phát và chính xác trong phát hiện lỗi tuy nhiên hiện ban đầu bằng máy kiểm tra tự động việc lựa chọn mô hình đảm bảo tốc độ xử lý AOI . Nhiều bảng được .
