Виявлення дефектів електронних модулів за допомогою згорткової нейронної мережі

Клюско, Володимир Юрійович

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Адаменко, Володимир Олексійович	-
dc.contributor.author	Клюско, Володимир Юрійович	-
dc.date.accessioned	2021-09-08T07:42:09Z	-
dc.date.available	2021-09-08T07:42:09Z	-
dc.date.issued	2021	-
dc.identifier.citation	Клюско, В. Ю. Виявлення дефектів електронних модулів за допомогою згорткової нейронної мережі : дипломний проєкт ... бакалавра : 172 Телекомунікації та радіотехніка / Клюско Володимир Юрійович. – Київ, 2021. – 70 с.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/43599	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.subject	згорткова нейронна мережа	uk
dc.subject	електронний модуль	uk
dc.subject	convolutional neural network	uk
dc.subject	electronic module	uk
dc.title	Виявлення дефектів електронних модулів за допомогою згорткової нейронної мережі	uk
dc.type	Bachelor Thesis	uk
dc.format.page	70 с.	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.description.abstractuk	Дипломний проект присвячено вирішенню задачі контролю на наявність дефектів, які можуть виникати в процесі виробництва та реалізації електронних модулів. В процесі роботи виконано аналіз існуючих типів дефектів друкованих плат та компонентів електронного модуля. Розглянуто сучасні методи контролю перевірки наявності радіоелементів на платі та виявлення їх дефектів. Проведено пошук та аналіз наявних наборів даних для навчання штучних нейронних мереж. Синтезовано та навчено згорткову нейронну мережу, яка здатна виявляти компоненти на платі та порівнювати їх із еталонами.	uk
dc.description.abstracten	The thesis project is dedicated to the solution of the problem of control of defects which may arise during the production and implementation of electronic modules. During the work, an analysis of existing types of defects of printed circuit boards and components of the electronic module was carried out. Modern methods of control of presence of radio elements on PCB and identification thereof were considered. The search and analysis of available datasets for training of artificial neural networks were carried out. A convolutional neural network were synthesized and trained, which is able to detect components on the PCB and compare them with standards.	uk
dc.publisher	КПІ ім. Ігоря Сікорського	uk
Appears in Collections:	Бакалаврські роботи Бакалаврські роботи (КіВРА)