YOLO 네트워크 기반의 SMD 분류 = SMD classification Based on YOLO Network
저자
발행사항
대구 : 계명대학교 대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 계명대학교 대학원 : 컴퓨터공학과 모바일소프트웨어 2021. 8
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
대구
형태사항
ⅴ, 68 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이준재
UCI식별코드
I804:22003-000000119530
소장기관
인쇄회로 기판(Printed Circuit Board)은 전자기기나 반도체, 자동차 등 기계 산업 분야에 널리 사용되며, PCB 위에 실장된 부품(Surface Mounted Device)의 품질을 보장하기 위해 이의 검사가 필수적이다. PCB의 SMD 종류는 매우 다양하며, 이의 종류에 따라 검사영역, 검사 방법 등이 다르다. 따라서 검사를 수행하기 전에 각 SMD의 여러 가지 정보를 저장하는 SMD의 등록과정이 필요하며, 대부분이 수작업에 의존하기 떄문에, 시간소모로 인한 생산성의 저하, 등록자의 실수나 오판에 의한 불량 등의 품질 문제가 발생한다.
본 논문에서는 이런 SMD의 정보를 자동으로 등록하기 위해 딥러닝 알고리즘을 이용하여 SMD를 인식 및 분류하는 방법을 제안한다. 첫 번째로 SMD의 인식 및 분류를 위해 산업현장에 이식과 연동이 용이한 YOLO 모델을 선택하고, SMD의 특성에 따른 최적의 성능을 얻기에 적합한 YOLO v2를 사용한다. 두 번째는 YOLO에서 사용되는 앵커 박스를 실제 산업현장에서 수집한 데이터에 적합하도록 K-means 알고리즘을 이용하여 크기를 설정하고 개수도 적절하게 늘려 적용한다. 세 번째는 YOLO 네트워크를 수정하여 정확도를 향상시키는 모델을 제시한다. 기존의 YOLO 네트워크가 비교적 작은 물체에 대해 정확도가 떨어지는 단점을 보완하기 위해, 본 논문에서는 네트워크의 일부를 변경하여, 정확도를 향상시킨다.
본 논문에서 제안한 알고리즘을 통해 실제 PCB의 SMD 검사 시 부품의 등록과정을 자동화하여 생산성을 높일 수 있을 뿐만 아니라, 사람의 판단으로 인한 오류 발생을 줄임으로써, SMD 검사기의 성능을 향상시킬 수 있다.
PCB(Printed Circuit Boards) are widely used in the mechanical industry such as electronic devices, semiconductors and automobiles. PCB inspection is essential to ensure the quality of SMD(Surface Mounted Devices) on top of PCBs. There are a wide variety of SMD types. The PCB inspection areas and methods are vary depending on SMD types. Therefore, the registration process of SMD, which stores various information from each SMD before performing the inspection, is required. Most of registration process of SMD are manual, resulting in quality problems such as time-consuming productivity degradation and misjudgment by the registrant.
In this paper, we propose a method to recognize and classify SMD using deep learning algorithms to automatically register information from SMD. First, for the recognition and classification of SMD, we select a YOLO model that is easy to transplant and adapt to industrial sites, and use YOLO v2, which is suitable for obtaining optimal performance according to the characteristics of SMD. The second is that the anchor boxes used by YOLO are sized using the K-means algorithm to fit the data collected in real-world industrial sites and applied by increasing the number appropriately. The third method is that improves accuracy by modifying the YOLO network. To overcome for the shortcomings of existing YOLO networks being less accurate for relatively small objects, in this paper, we change parts of the network to improve accuracy.
The proposed algorithm in this paper not only can we automate the registration process of parts during SMD inspection of real PCB, but also improve the performance of SMD inspectors by reducing errors caused by human judgment.
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