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J-GLOBAL ID：202002233922131090   整理番号：20A2443567

電子産業における自動光学的検査と品質監視法のレビューと解析【JST・京大機械翻訳】

A Review and Analysis of Automatic Optical Inspection and Quality Monitoring Methods in Electronics Industry

著者 (2件)： Ebayyeh Abd Al Rahman M. Abu (Department of Electronic and Computer Engineering, Brunel University London, Uxbridge, U.K.) ,  Mousavi Alireza (Department of Electronic and Computer Engineering, Brunel University London, Uxbridge, U.K.)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 183192-183271  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電子産業は,最速進化,革新的,および最も競争力のある産業の1つである。エレクトロニクス部品に関する高い消費要求を満たすために,製品の品質基準はよく維持されなければならない。自動光学検査(AOI)は,種々の製品の品質検査で使用される非破壊技術の1つである。この技法はロバストであり,検査作業を行う際に, dと疲労を受ける人間検査者を置き換えることができる。完全自動化光学検査システムはハードウェアとソフトウェアセットアップから成る。ハードウェアセットアップは,画像センサと照明設定を含み,ディジタル画像を取得するのに責任があり,一方,ソフトウェア部品は,取得画像の特徴を抽出し,ユーザ要求に基づいて欠陥と非欠陥にそれらを分類するために検査アルゴリズムを実行する。ソーティング機構を用いて,欠陥製品を良好なものから分離できる。本論文では,エレクトロニクス,マイクロエレクトロニクス,オプトエレクトロニック産業で使用される様々なAOIシステムの包括的なレビューを提供した。本レビューでは,半導体ウエハ,フラットパネルディスプレイ,プリント回路基板および発光ダイオードのような通常検査された電子部品の欠陥を最初に説明した。次に,カメラと照明源選択と構成の観点から,画像取得に用いるハードウェア装置を検討した。電子部品の欠陥を検出するのに用いた検査アルゴリズムを,この目的のために使用する前処理,特徴抽出および分類ツールの観点から考察した。深層学習アルゴリズムを用いた最近の論文もレビューした。本論文は,現在の傾向と可能な将来の研究方向を強調することによって結論を下した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  発光ダイオード ,  カメラ ,  電子部品 ,  特徴抽出 ,  ソーティング ,  電子技術 ,  *ハードウェア ,  ソフトウェア ,  検査員 ,  ディジタル画像 ,  フラットパネルディスプレイ ,  イメージセンサ ,  品質検査 ,  ロバスト性

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (6件)： 電子産業 ,  光学 ,  検査 ,  監視法 ,  レビュー ,  解析