Convolutional Neural Network (CNN) has been established as a powerful toolto automate various computer vision tasks without requiring any aprioriknowledge. Printed Circuit Board (PCB) manufacturers want to improve theirproduct quality by employing vision based automatic optical inspection (AOI)systems at PCB assembly manufacturing. An AOI system employs classiccomputer vision and image processing techniques to detect variousmanufacturing faults in a PCB assembly. Recently, CNN has been usedsuccessfully at various stages of automatic optical inspection. However, nonehas used 2D image of PCB assembly directly as input to a CNN. Currently, allavailable systems are specific to a PCB assembly and require a lot ofpreprocessing steps or a complex illumination system to improve theaccuracy. This master thesis attempts to design an effective soldering faultdetection system using CNN applied on image of a PCB assembly, withRaspberry Pi PCB assembly as the case in point.Soldering faults detection is considered as equivalent of object detectionprocess. YOLO (short for: “You Only Look Once”) is state-of-the-art fast objectdetection CNN. Although, it is designed for object detection in images frompublicly available datasets, we are using YOLO as a benchmark to define theperformance metrics for the proposed CNN. Besides accuracy, theeffectiveness of a trained CNN also depends on memory requirements andinference time. Accuracy of a CNN increases by adding a convolutional layer atthe expense of increased memory requirement and inference time. Theprediction layer of proposed CNN is inspired by the YOLO algorithm while thefeature extraction layer is customized to our application and is a combinationof classical CNN components with residual connection, inception module andbottleneck layer.Experimental results show that state-of-the-art object detection algorithmsare not efficient when used on a new and different dataset for object detection.Our proposed CNN detection algorithm predicts more accurately than YOLOalgorithm with an increase in average precision of 3.0%, is less complexrequiring 50% lesser number of parameters, and infers in half the time takenby YOLO. The experimental results also show that CNN can be an effectivemean of performing AOI (given there is plenty of dataset available for trainingthe CNN). / Convolutional Neural Network (CNN) har etablerats som ett kraftfullt verktygför att automatisera olika datorvisionsuppgifter utan att kräva någon apriorikunskap. Printed Circuit Board (PCB) tillverkare vill förbättra sinproduktkvalitet genom att använda visionbaserade automatiska optiskainspektionssystem (AOI) vid PCB-monteringstillverkning. Ett AOI-systemanvänder klassiska datorvisions- och bildbehandlingstekniker för att upptäckaolika tillverkningsfel i en PCB-enhet. Nyligen har CNN använts framgångsrikti olika stadier av automatisk optisk inspektion. Ingen har dock använt 2D-bildav PCB-enheten direkt som inmatning till ett CNN. För närvarande är allatillgängliga system specifika för en PCB-enhet och kräver mångaförbehandlingssteg eller ett komplext belysningssystem för att förbättranoggrannheten. Detta examensarbete försöker konstruera ett effektivtlödningsfelsdetekteringssystem med hjälp av CNN applicerat på bild av enPCB-enhet, med Raspberry Pi PCB-enhet som fallet.Detektering av lödningsfel anses vara ekvivalent medobjektdetekteringsprocessen. YOLO (förkortning: “Du ser bara en gång”) ärdet senaste snabba objektdetekteringen CNN. Även om det är utformat förobjektdetektering i bilder från offentligt tillgängliga datasätt, använder viYOLO som ett riktmärke för att definiera prestandametriken för detföreslagna CNN. Förutom noggrannhet beror effektiviteten hos en tränadCNN också på minneskrav och slutningstid. En CNNs noggrannhet ökargenom att lägga till ett invändigt lager på bekostnad av ökat minnesbehov ochinferingstid. Förutsägelseskiktet för föreslaget CNN är inspirerat av YOLOalgoritmenmedan funktionsekstraktionsskiktet anpassas efter vår applikationoch är en kombination av klassiska CNN-komponenter med restanslutning,startmodul och flaskhalsskikt.Experimentella resultat visar att modernaste objektdetekteringsalgoritmerinte är effektiva när de används i ett nytt och annorlunda datasätt förobjektdetektering. Vår föreslagna CNN-detekteringsalgoritm förutsäger merexakt än YOLO-algoritmen med en ökning av den genomsnittliga precisionenpå 3,0%, är mindre komplicerad som kräver 50% mindre antal parametraroch lägger ut under halva tiden som YOLO tar. De experimentella resultatenvisar också att CNN kan vara ett effektivt medel för att utföra AOI (med tankepå att det finns gott om datamängder tillgängliga för utbildning av CNN)
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-270703 |
| Date | January 2019 |
| Creators | Bilal Akhtar, Muhammad |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2019:723 |
Page generated in 0.0031 seconds