Діагностика електронного модулю з використанням штучної нейронної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorАдаменко, Володимир Олексійович
dc.contributor.authorТкаченко, Руслан Юрійович
dc.date.accessioned2022-01-11T13:51:26Z
dc.date.available2022-01-11T13:51:26Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractМагістерська дисертація містить в собі 42 сторінки, 2 таблиці, 16 зображень, 1 додаток і 8 бібліографічних найменувань. Актуальність теми: підвищення продуктивності виробництва шляхом збільшення швидкості проходження візуального контролю електронних модулів для виявлення дефектів є актуальною задачею. Метою магістерської роботи є розроблення та тестування нейронної мережі для пошуку дефектів електронних модулів. Наукова новизна: науковою новизною є штучна нейронна мережа яка дає змогу швидко класифікувати компоненти на електронних модулях. У результаті отримано згорткову нейронну мережу яка розпізнає основні компоненти електронних модулів, а саме діоди, конденсатори, транзистори, резистори та мікросхеми з достовірністю в 96%.uk
dc.description.abstractenThe master's thesis includes 42 pages, 16 images, 2 tables, 1 appendix and 11 bibliographic references. The aim of the master's thesis is to create a neural network and learn to diagnose an electronic module by comparing it with a reference image. Relevance of the topic: there is a study of convolutional neural network Squeezenet on a variety of components of the electronic module and search for defects in them. Scientific novelty: The scientific novelty is the artificial neural network, which allows you to quickly recognize the components on the electronic modules and search for defects in them. As a result, a convolutional neural network that recognizes the main components of electronic modules, namely diodes, capacitors, transistors, resistors and microcircuits and checks for defects is obtained.uk
dc.description.abstractruМагистерская диссертация включает в себя 42 страницы, 2 таблицы, 16 изображений, 1 приложение и 8 библиографических наименований. Актуальность темы: повышение производительности производства путем увеличения скорости прохождения визуального контроля электронных модулей для обнаружения Дефекты являются актуальной задачей. Целью магистерской работы является разработка и тестирование нейронной сети поиск дефектов электронных модулей. Научная новизна: научной новизной является искусственная нейронная сеть, позволяющая быстро классифицировать компоненты на электронных модулях. В результате получена сверточная нейронная сеть распознающая основные компоненты электронных модулей, а именно диоды, конденсаторы, транзисторы, резисторы и микросхемы с достоверностью 96%.uk
dc.format.page40 с.uk
dc.identifier.citationТкаченко, Р. Ю. Діагностика електронного модулю з використанням штучної нейронної мережі : магістерська дис. : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Ткаченко Руслан Юрійович. – Київ, 2021. – 40 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/45826
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectдефектuk
dc.subjectелектронний модульuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectdefectuk
dc.subjectelectronic moduleuk
dc.titleДіагностика електронного модулю з використанням штучної нейронної мережіuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tkachenko_magistr.pdf
Розмір:
1.22 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.01 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (РЕ)
Магістерські роботи