End-to-end deep learning framework for printed circuit board manufacturing defect classification
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We report a complete deep-learning framework using a single-step object detection model in order to quickly and accurately detect and classify the types of manufacturing defects present on Printed Circuit Board (PCBs). We describe the complete model architecture and compare with the current state-of-the-art using the same PCB defect dataset. These benchmark methods include the Faster Region Based Convolutional Neural Network (FRCNN) with ResNet50, RetinaNet, and You-Only-Look-Once (YOLO) for defect detection and identification. Results show that our method achieves a 98.1% mean average precision(mAP[IoU = 0.5]) on the test samples using low-resolution images. This is 3.2% better than the state-of-the-art using low-resolution images (YOLO V5m) and 1.4% better than the state-of-the-art using high-resolution images (FRCNN-ResNet FPN). While achieving better accuracies, our model also requires roughly 3× fewer model parameters (7.02M) compared with the state-of-the-art FRCNN-ResNet FPN (23.59M) and YOLO V5m (20.08M). In most cases, the major bottleneck of the PCB manufacturing chain is quality control, reliability testing and manual rework of defective PCBs. Based on the initial results, we firmly believe that implementing this model on a PCB manufacturing line could significantly increase the production yield and throughput, while dramatically reducing manufacturing costs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle