【24h】

Automated inspection of solder joints-a neural network approach

机译:自动检查焊点-神经网络方法

获取原文

摘要

This paper describes a PC-based system for automated inspection ofsolder joints using neural networks. It presents extensive applicationof neural networks to solder joint quality data in the form of visualimages. Numerous methods for data compression and feature extractionhave been applied to enhance the performance of the neural networks. Upto 92 per cent accuracy in identifying solder joint defects was achievedusing visual images. This discussion deals with visible light imagesonly but all techniques may be extended equally to X-ray laminographicimages as preliminary results from such applications indicate
机译:本文介绍了一种基于PC的系统,用于自动检查 使用神经网络的焊点。提出了广泛的应用 神经网络以视觉形式焊接接头质量数据 图片。多种数据压缩和特征提取方法 已经被应用来增强神经网络的性能。向上 识别焊点缺陷的准确率达到92% 使用视觉图像。该讨论涉及可见光图像 仅但所有技术都可以等同地扩展到X射线断层扫描 这些应用的初步结果显示的图像

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号