文献

J-GLOBAL ID：201302242393059000   整理番号：13A0860160

はんだ接合部のニューラルネットワーク視覚検査における主成分分析を用いた入力次元数削減効果

Input Decrease Effects by Principle Component Analysis on the Neural Network Visual Inspection of Solder Joints

著者 (3件)： 松嶋道也 (大阪大 大学院工学研究科) ,  福本信次 (大阪大 大学院工学研究科) ,  藤本公三 (大阪大 大学院工学研究科)
資料名： エレクトロニクス実装学会誌  (Journal of Japan Institute of Electronics Packaging)
巻： 16  号： 3  ページ： 206-210  発行年： 2013年05月01日 
JST資料番号： S0579C  ISSN： 1343-9677  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 製品の品質および信頼性確保のために非破壊検査システムの自動化は重要である。感覚的で曖昧な判定基準を含むはんだ接合部において,画像からはんだ接合部の良否を学習判定し,明示的な定量化を必要としないニューラルネットワーク視覚検査システムを構築した。入力画像の解像度や枚数の増大によって情報量が増加し判定精度の向上が見込まれるが,計算コストに伴う学習,検査速度低下とのトレードオフとなる。そこで,主成分分析を導入して入力次元数をあらかじめ削減することによる判定結果および検査速度への影響を確認した。その結果,判定の正答率を低下させることなく,学習および検査速度を向上出来ることが確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： *はんだ付 ,  *接合部 ,  *ニューラルネットワーク ,  *視覚検査 ,  *主成分分析 ,  信頼性 ,  非破壊検査 ,  判定基準 ,  次元縮小 ,  *学習アルゴリズム ,  自動検査システム ,  入力 ,  計算量 ,  時間 ,  時間圧伸
準シソーラス用語： 検査時間 ,  時間短縮 ,  入力データ

分類 (2件)： 接続部品  (NA05050Z) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (13件)：

• KIM, T. H. Visual inspection system for the classification of solder joints. Pattern Recognition. 1999, 32, 4, 565-575
• ACCIANI, G. Application of Neural Networks in Optical Inspection and Classification of Solder Joints in Surface Mount Technology. IEEE Transactions on industrial informatics. 2006, 2, 3, 200-209
• 小路祐吉. ニューラルネットによるはんだ外観検査. 電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理. 1995, J78-D-2, 4, 589-596
• 岡本紳二. 実装回路基板はんだ面の自動外観検査. 溶接学会誌. 1989, 58, 4, 300-304
• KO, K. W. Solder joints inspection using a Neural Network and Fuzzy Rule-Based Classification Method. IEEE Transactions on Electronics Packaging Manufacturing. 2000, 23, 2, 93-103

タイトルに関連する用語 (5件)： はんだ接合部 ,  ニューラルネットワーク ,  視覚検査 ,  主成分分析 ,  次元数