ВВЕДЕНИЕ 6
1 Контроль качества печатных плат без применения нейронных сетей 8
1.1 Понятие печатных плат 8
1.2 Контроль качества печатных плат 9
1.3 Процесс контроля качества без использования программных средств 12
2 Способы, преимущества и целесообразность применения СТЗ, нейронных сетей и РМТ
в процессе контроля качества печатных плат 17
2.1 Обоснование применения нейронных сетей в процессе контроля качества печатных
плат 17
2.2 Обоснование выбора рентгеновского контроля 17
2.3 Обоснование применения РМТ в процессе контроля качества печатных плат 19
2.4 Использование СТЗ в контроле качества печатных плат 23
2.5 Процесс распознавания дефектов печатных плат с использованием нейросетей 26
2.6 Преимущества, недостатки и риски использования нейросетей в процессе контроля
качества 29
2.7 Затраты на работника 31
3 Необходимые ресурсы 34
3.1 Таблица сравнения оборудования для реализации АОИ 34
3.2 Автоматическая система оценки изображения 35
3.3 Разработанный алгоритм системы поиска дефектов 37
4 Рекомендации 39
4.1 Система снятия изображения, для автоматической системы контроля, основанной на нейронных сетях 39
4.2 Экономическое обоснование 40
4.3 Готовность к внедрению 44
4.4 Рекомендации по реализации контроля качества печатных плат с помощью систем технического зрения 44
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 48
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ 49
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что модернизация процессов контроля качества печатных плат позволит избежать таких недостатков ручного (визуально-оптического) метода контроля, как: лёгкая утомляемость, невозможность найти внутренние или слишком мелкие дефекты без применения других методов контроля. Новизна исследуемой темы заключается в предложенных способах модернизации: применение нейронных сетей с целью поиска дефекта на слоях печатных плат.
Таким образом, применение автоматизированных систем поиска может найти широкое применение в отрасли производства печатных плат.
Объект выпускной квалификационной работы - автоматизация неразрушающего контроля печатных плат.
Исследованиями в этом направлении занимаются такие страны, как Китай, страны Европейского союза [1, 2]. Большая часть открытой информации по грантам подобной тематики указывает на следующие стадии реализации проектов:
- разработка алгоритмов,
- пополнение баз данных дефектов, дата-сетов для создания наиболее эффективной автоматизированной системы контроля качества НН.
Отличием этой работы, является оценка целесообразности применения рентгеновского 3D микротомографа, и нейросетевых алгоритмов для дефектоскопии, как внешних, так и внутренних слоев ПН, а также разработка рекомендаций по внедрению данных технологий на предприятие.
Нредмет выпускной квалификационной работы - применение нейронных сетей и рентгеновского микротомографа в контроле качества печатных плат.
Цель работы - разработка автоматизированного процесса контроля качества печатных плат.
Для достижения поставленной цели были выполнены следующие задачи:
- изучить методы контроля качества печатных плат;
- сравнить методы контроля качества печатных плат;
- изучить нейросетевые алгоритмы анализа изображений;
- изучить случаи и способы применения нейронных сетей в поиске дефектов, искажений;
- оценить целесообразность применения нейронных сетей, рентгеновского микротомографа в контроле качества печатных плат;
- разработать/описать процесс контроля качества печатных плат с
применением нейронных сетей и рентгеновского микротомографа;
- разработать рекомендации по внедрению автоматизированного процесса контроля качества.
В работе использовались следующие методы исследования: анализ, моделирование, сравнение, наблюдение.
Значимость исследования состоит в поиске путей модернизации процессов контроля качества, а также оценке экономических затрат на реализацию этих путей.
В настоящей работе рассматривался процесс дефектоскопии печатных плат. В качестве модернизации этого процесса было предложено применение РМТ и нейронных сетей. Главной целью проведенной работы, является: оценка целесообразности и разработка процесса контроля качества печатных плат с помощью систем технического зрения и нейронных сетей и оптимизация процесса неразрушающего контроля печатных плат.
В работе описаны дефекты печатных плат, методы контроля качества, основные характеристики этих методов, процессы дефектоскопии печатных плат, профессиональные риски сотрудников отдела технического контроля, основы работы нейронных сетей и систем технического зрения.
Также, в рамках работы были изучены материалы о способах и случаях применения контроля с помощью нейронных сетей, а также принципы организации такого метода контроля. Также была разработана модель в соответствии с которой, можно организовать процесс контроля качества печатных плат с помощью РМТ и нейронных сетей без участия человека.
Исходя из проведенного анализа процесса контроля качества с участием сотрудников ОТК, было выявлено, что применение нейронных сетей в процессе дефектоскопии позволяет значительно ускорить его. Кроме этого, применение нейронных сетей, увеличивает точность дефектоскопии, снизить профессиональные риски.
В работе представлены стоимость, преимущества и основные риски применения систем технического зрения в контроле качества, а также приведено сравнение СТЗ с возможностями работника.
По итогам работы были разработаны следующие рекомендации для реализации автоматизированного процесса контроля качества печатных плат:
- автоматизировать процессы дефектоскопии НИ;
- применять рентген в контроле качества ИИ сложной топологии;
- при проведении ВОК, использовать камеры высокого разрешения для создания большего числа НИ на одной фотографии;
- использовать контейнеры или магазины для решения проблемы
позиционирования ИИ.
Кроме этого, указаны основные плюсы и минусы внедрения автоматизации в дефектоскопию.
1. Yang Y., Kang H. An Enhanced Detection Method of PCB Defect Based on Improved YOLOv7 // Electronics. - 2023. - Vol. 12. - №2120.
2. Pramerdorfer, C.; Kampel, M. A dataset for computer-vision-based PCB analysis. In Proceedings of the 2015 14th IAPR International Conference on Machine Vision Applications (MVA), Tokyo, Japan, 18-22 May 2015; С. 378-381.
3. ГОСТ Р 53429-2009. Платы печатные. Основные параметры конструкции :
национальный стандарт Российской Федерации : дата введения 2010-07-01. - М. :
Стандартинформ, 2014.
4. ГОСТ Р 55490-2013. Платы печатные. Общие технические требования к изготовлению и приемке : национальный стандарт Российской Федерации : дата введения 2014-03-03. - М. : Стандартинформ, 2013.
5. Глебова, А. А. Метод рентгеновского контроля печатных плат / А. А. Глебова
// Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО : Материалы XLVI научной и учебно-методической конференции, Санкт-Петербург, 31 января - 02 2017 года. Том 6. - Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский национальный исследовательский
университет информационных технологий, механики и оптики, 2017. - С. 46-49.
6. Интеллектуальные системы 4-й промышленной революции : сборник материалов IV Международного форума, Томск, 15-16 декабря 2021 года. - Томск: Общество с ограниченной ответственностью "СТТ", 2022. - 104 с.
7. Интеллектуальные робототехнические и мехатронные системы : учеб. пособие / под ред. В.И. Сырямкина. - Томск, 2017. - 256 с. (Серия: “Интеллектуальные технические системы” (подсерия: “Когнитивная робототехника”)).
8. Аксенов С.В., Новосельцев В.Б. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии). Томск: Издательство научно-технической литературы, 2006. - 128 с.
9. Жумагалиева, А. Ж. Построение математической модели распознавания образов / А. Ж. Жумагалиева // Статистика, учет и аудит. - 2015. - № 1(56). - С. 125-128.
10. Изосимова, Т. А. Разработка автоматизированной системы управления диагностикой печатных плат на основе машинного зрения / Т. А. Изосимова, М. В. Максимова, О. В. Михайлова // Вестник НГИЭИ. - 2018. - № 1(80). - С. 7-18.
11. Методы вторичной обработки и распознавания изображения: учебное пособие / А.Ю. Тропченко, А.А. Тропченко. СПб. : Университет ИТМО, 2015. 215 с
12. Doudkin A. A., Inyutin A. V. The Defect and Project Rules Inspection on PCB Layout Image // International Journal of Computing. - 2006. - № 3. C. 107-111.
13. Леонов, С. Н. Распознавание неупорядоченных деталей на видеоряде с помощью интеллектуальных систем технического зрения / С. Н. Леонов, В. В. Головков, И. И. Яковлев // Евразийский союз ученых. - 2016. - № 5-2(26). - С. 50-52.
14. Ручкин, В. Н. Возможности использования распознавания образов в мехатронике на примере концептуальной модели / В. Н. Ручкин, Г. А. Солдатов // Информатика и прикладная математика. - 2019. - № 25. - С. 112-118.
15. Круглов, М. А. Распознование образов с использованием контуров объектов / М. А. Круглов, Н. В. Андреянов, Д. Н. Сафина // Научно-технический вестник Поволжья. -
2022. - № 8. - С. 21-23.
16. Головко В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга 2.
Самоорганизация, отказоустойчивость и применение нейронных сетей. //Беларусь, - Брест: БПИ, 1999, - 228с.
17. Головко В.А. Нейроинтеллект: Теория и применения. Книга1. Организация и обучение нейронных сетей с прямыми и обратными связями//Беларусь,. - Брест: БПИ, 1999,
- 260с.
18. Зарплаты: Контроллер ОТК, Россия, апрель 2023 года // Обзоры и статистика
зарплат - [Б. м.], 2021 - URL :
https://zarplan.com/zarplata/%D0%9A%D0%9E%D0%9D%D0%A2%D0%A0%D0%9E%D0% 9B%D0%81%D0%A0%20%D0%9E%D0%A2%D0%9A/%D0%A0%D0%9E%D0%A1%D0% A1%D0%98%D0%AF/ (дата обращения: 10.05.2023).
19. Работа, поиск персонала и публикация вакансий // HeadHunter - [Б. м.], 2023.
- URL : https://hh.ru/(дата обращения: 10.05.2023).
20. Зарплата контроллера ОТК в России за 2023 год // Система поиска работ:
Город работ - [Б. м.], 2021. - URL :
https://gorodrabot.ru/salary?p=%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%82%D1%80%D0%BE%D 0%BB%D0%B5%D1%80+%D0%BE%D1%82%D0%BA&l=%D0%BC%D0%BE%D1%81%D 0%BA%D0%B2%D0%B0 (дата обращения: 04.06.2023).
21. Михнюк Т.Ф. Охрана труда. Учебник (с грифом Министерства образования Республики Беларусь) . - Мн.: « ИВЦ Минфина », 2009. - 365 с
22. Риск-менеджмент: Учебное пособие / Под ред. К.В. Балдина. - М.: Эксмо, 2006. - 368 с.
23. Томаровщенко, О. Н. Оценка профессионального риска контролера ОТК при производстве соевого шрота / О. Н. Томаровщенко, И. В. Прушковский // Молодежь и научно-технический прогресс : Сборник докладов XIII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. В 2-х томах, Губкин, 09 апреля 2020 года / Составители: Е.Н. Иванцова, В.М. Уваров [и др.]. Том 1. - Старый Оскол: Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова, 2020. - С. 436-440.
24. Браун А. А. Анализ рисков в системе управления организацией : магистерская диссертация / А. А. Браун ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Институт неразрушающего контроля (ИНК), Кафедра физических методов и приборов контроля качества (ФМПК) ; науч. рук. Л. А. Редько. — Томск, 2016.
25. ГОСТ 12.0.003-2015. Опасные и вредные производственные факторы.
Классификация : межгосударственный стандарт : дата введения 2017-03-01. -М. :
Стандартинформ, 2019.
26. Фотоаппараты Nikon // Nikon: цифровые фотокамеры, объективы
принадлежности для съёмки - [Б. м.], 2023. URL : https://www.nikon.ru/ru_RU/(дата обращения: 03.06.2023).
27. Фотокамеры Canon // Canon - Russia - [Б. м.], 2023. URL :
https://www.canon.ru/(дата обращения: 03.06.2023).
28. Sony Россия // Фирменный интернет-магазин Sony - [Б. м.], 2023. URL : https://store.sony.ru/photo_video/(дата обращения: 03.06.2023).
29. Моисеенко Е. А. Оптический контроль печатных плат согласно международным стандартам IPC-A-610 RU И IPC-A-600G / Е. А. Моисеенко, В. М. Хайдукова ; науч. рук. А. Н. Калиниченко // Ресурсоэффективные системы в управлении и контроле: взгляд в будущее : сборник научных трудов III Международной конференции школьников, студентов, аспирантов, молодых ученых, 06 - 11 октября 2014 г. : в 4 ч. — Томск : Изд-во ТПУ, 2014. — Ч. 1. — [С. 163-166].
30. Системы 3D автоматической оптической инспекции // ДиалУрал - [Б. м.],
2023. URL : http://dialural.ru/sistema-3d-avtomaticheskoy-opticheskoy-inspektsii-s-funktsiyey- izmereniya-zenith-koh-young-technology(дата обращения: 03.06.2023).
31. Система автоматической инспекции Zenith // Печатные платы контрактное
производство, монтаж плат - А-контракт - М. 2023. URL : https://a-
contract.ru/produkcija/kachestvo-produkcii-a-kontrakt/avtomaticheskii-opticheskii- kontrol/sistema-avtomaticheskoi-opticheskoi-inspekcii-zenith(дата обращения: 03.06.2023).
32. Оборудование для производства электроники // ЛионТех, оборудование для монтажа печатных плат - [Б. м.], 2023. URL : https://liontech.ru/catalog/oborudovanie-dlya- proizvodstva-elektroniki/konveyernye-sistemy/(дата обращения: 03.06.2023).
33. Павлов, А. Опыт применения установок рентгеновского контроля для оценки качества многослойных печатных плат. За и против / А. Павлов, А. Зарубин // Технологии в электронной промышленности. - 2014. - № 6(74). - С. 70-74.