文献

J-GLOBAL ID：202102240256482007   整理番号：21A0108592

微小焦点X線に基づくSMTはんだ接合欠陥検出シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

SMT Solder Joint Defect Detection Simulation Based on Microfocus X-ray

著者 (2件)： Wang Fujun (聊城大学東昌学院,山東聊城252000) ,  Liu Lanying (聊城大学東昌学院,山東聊城252000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 37  号： 9  ページ： 428-431  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 従来のX線によるSMTはんだ接合欠陥検出方法には、検出に要する時間が長い、精度が低いなどの問題があり、マイクロフォーカスX線に基づくSMT溶接点欠陥検出方法では、基準画像のグレースケール平均値を初期背景とし、新しいSMT溶接点画像を収集する。その背景を更新して,全体のグレースケール補正画像を得た。各サブブロックに対してヒストグラムを均一化し、部分コントラスト強調画像を取得し、Gaborテンプレート畳込みを行い、エッジ画像を得た。強調画像の画素点を加重し,マハラノビス距離の共和分散を再推定し,ターゲット領域の画素点重みを調整し,ある灰色値サンプルと全サンプル加重のマハラノビス距離を取得し,マハラノビス距離によりターゲット領域のエッジ特徴を強化した。連結領域標識法を用いて,SMTはんだ接合欠陥位置を抽出し,欠陥を検出した。実験結果は,提案した方法が,溶接点欠陥を検出するのに,現在広く用いられるはんだ接合欠陥検出方法よりも,特に,検出効率において,明らかに改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  畳込み ,  グレースケール ,  *はんだ付 ,  *故障検出 ,  画素 ,  標識法 ,  ヒストグラム ,  検出効率
準シソーラス用語： Mahalanobis距離 ,  均一化 ,  エッジ画像 ,  コントラスト強調 , 【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 (7件)： 微小 ,  焦点 ,  X線 ,  SMT ,  はんだ接合 ,  欠陥検出 ,  シミュレーション