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J-GLOBAL ID：201902220073938709   整理番号：19A0091287

BGAボールビジョン検出アルゴリズムとシステム設計【JST・京大機械翻訳】

Design of vision detection algorithm and system for BGA welding balls

著者 (3件)： Luo Zhiwei (厦門理工学院机械与汽車工程学院,福建厦門,361024) ,  Yang Yulong (厦門理工学院机械与汽車工程学院,福建厦門,361024) ,  Li Zhihong (厦門理工学院机械与汽車工程学院,福建厦門,361024)
資料名： Guangxue Jingmi Gongcheng  (Guangxue Jingmi Gongcheng)
巻： 26  号： 9  ページ： 2190-2197  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2090A  ISSN： 1004-924X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： BGA溶接ボールの自動検出を実現するために,自動視覚検出システムを確立した。溶接ボールの特徴抽出と欠陥同定を,Gauss混合モデルに基づく分類装置に基づいて研究した。溶接ボールの形状およびサイズ特性に従って,ボール欠陥の同定および分類アルゴリズムを設計し,そして,典型的欠陥の識別アルゴリズムを,スズ,錫および毛の欠陥を例にとり,解析した。溶接球形状の真円度と特徴領域の面積などの特徴パラメータを評価基準として、二次元特徴空間を構築した。二次元特徴空間の線形結合に基づいて,Gauss混合モデルに基づく分類装置を構築した。訓練サンプル集合を構築し、この分類器に対して訓練を行い、トレーニング結果に従い、実際の修正モデルを併用し、テストセットを用いて、この分類器に対してテスト検証を行った。実験結果は,溶接ボール欠陥検出アルゴリズムの精度が97.06%であり,検出信頼性が100%であることを示した。視覚検出システムは,工学運用における認識精度,安定性,および信頼性の要求を満たす。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  信頼性 ,  溶接 ,  *システム設計 ,  視覚 ,  分類装置 ,  *アルゴリズム ,  二次元 ,  評価基準
準シソーラス用語： 認識精度 ,  特徴空間 ,  分類アルゴリズム ,  Gauss混合モデル ,  自動検出 ,  *検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： BGA ,  ボール ,  ビジョン ,  検出アルゴリズム ,  システム設計