Прилад для автоматизованого контролю друкованих плат

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorМомот, Андрій Сергійович
dc.contributor.authorКрецул, Віталій Васильович
dc.date.accessioned2023-06-29T09:51:20Z
dc.date.available2023-06-29T09:51:20Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМетою дипломної роботи є розробка конструкції та програмного забезпечення приладу для автоматизованого детектування поверхневих дефектів друкованих плат, що може використовуватися на виробнцтві. У межах даної дипломній роботі було представлено теоретичні відомості дефектів друкованих плат. Наведено теоретичні відомості про методи контролю друкованих плат, їх переваги та недоліки в певних галузях. Проведено вибір елементів для приладу та обґрунтування їх вибору; вибір нейронної мережі та детальний аналіз всіх можливостей. Описано конструкцію приладу, програмний алгоритм детектування дефектів, розглянуто можливості нейронної мережі та її результати. Проведено оцінку роботи нейронної мережі яка показала результат 92.5%. Описано загальну статистику роботи нейронної мережі. Проаналізовано переваги та недоліки даного приладу, та розглянуто перспективи вдосконалення та розвитку даної розробки. Робота викладена на 85 сторінках, містить 4 розділи, 36 рисунків, 28 літературних джерел.uk
dc.description.abstractotherThe purpose of the thesis is to develop the design and software of a device for automated detection of surface defects in printed circuit boards that can be used in production. This thesis presents theoretical information on PCB defects. The theoretical information about the methods of controlling printed circuit boards, their advantages and disadvantages in certain industries is presented. The choice of elements for the device and the justification for their selection; the choice of a neural network and a detailed analysis of all the possibilities are carried out. The design of the device, the software algorithm for detecting defects, the capabilities of the neural network and its results are described. The performance of the neural network was evaluated and showed a result of 92.5%. The general statistics of the neural network are described. The advantages and disadvantages of this device are analyzed, and the prospects for improving and developing this development are considered.uk
dc.format.extent85 с.uk
dc.identifier.citationКрецул, В. В. Прилад для автоматизованого контролю друкованих плат : дипломна робота ... бакалавра : 151 Автоматизація та комп’ютерно-інтегровані технології / Крецул Віталій Васильович. – Київ, 2023. – 85 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/57752
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectдруковані платиuk
dc.subjectдетектування дефектівuk
dc.subjectвізуально-оптичний контрольuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectprinted circuit boardsuk
dc.subjectdefect detectionuk
dc.subjectvisual and optical inspectionuk
dc.titleПрилад для автоматизованого контролю друкованих платuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Бакалаврські роботи (АСНК)
Бакалаврські роботи