Fehlererkennung im Fertigungsprozess von Leiterplatten mittels Computer Vision
Der Lehrstuhl für Zuverlässigkeitstechnik und Risikoanalytik (LZR) hat Forschungsergebnisse bei der 30. European Safety and Reliability Conference (ESREL 2020), die vom 01. bis 06.November 2020 in Venedig, Italien, in Kombination mit der 15. Probabilistic Safety Assessment and Management Conference (PSAM 15) stattfinden wird, publiziert. Die ESREL-Konferenz ist die größte und bedeutendste Konferenz in Europa im Hinblick auf die Themenfelder Zuverlässigkeit und Sicherheit.
Der Schwerpunkt der publizierten Forschungsarbeit liegt in der Entwicklung eines Modells zur automatischen optischen Inspektion (AOI) von Leiterplatten. Fokussiert wird dabei auf die Detektion von Fehlern, die in Form von mangelhaft verzinnten Kupferpads während des Herstellungsprozesses auftreten. Im Rahmen der Studie wurde ein Bilddatensatz generiert, auf Basis dessen convolutional neural networks (CNNs) mit dem Ansatz der patch-based classification (Klassierung von Bildausschnitten) trainiert und evaluiert wurden. Durch Variation verschiedener Netzparameter konnte eine Modelloptimierung erzielt werden.
Paper: https://www.rpsonline.com.sg/proceedings/esrel2020/html/4438.xml