Classificação de circuitos integrados em placas de circuitos impressos por meio de redes neurais convolucionais
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/3418 |
Resumo: | Orientador: Rangel Arthur |
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Classificação de circuitos integrados em placas de circuitos impressos por meio de redes neurais convolucionaisClassification of circuits integrated in printed circuit boards through convolutional neural networksCircuitos impressosVisão por computadorAprendizado profundoRedes neurais convolucionaisPrinted circuitsComputer VisionDeep LearningConvolutional neural networksOrientador: Rangel ArthurDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de TecnologiaResumo: Este trabalho contribui para o trabalho de inspeção de circuitos integrados em placas de circuito impresso (PCBs) por meio de processamento de imagens e inteligência artificial. É proposto o uso da rede neural convolucional YOLOv3 para detectar e classificar componentes eletrônicos presentes e ausentes, mas que deveriam estar no projeto daquela placa de circuito impresso. O uso dessa ferramenta permitiu alcançar resultados de precisão acima de 0,89 e com processo de decisão em tempo real. Neste processo de automação de inspeção de componentes eletrônicos em placas de circuitos impressos é percebida a vantagem sobre a inspeção manual de componentes eletrônicos, mesmo com uma pessoa altamente capacitada para a função, permitindo a detecção com um hardware de baixo poder computacional em menos de 1 segundoAbstract: This work contributes to the work of executing integrated circuits on printed circuit boards (PCBs) by means of image processing and artificial intelligence. It is proposed to use the convolutional neural network YOLOv3 to detect and classify electronic components present and absent, but which wish to be in the project compatible with printed circuit board. The use of this association achieves precision results above 0.89 and with a real-time decision process. In this process of automation of electronic components on printed circuit boards, the advantage over the realization of electronic components is perceived even with a person highly qualified for the function, allowing detection with low computing power hardware in less than 1 secondMestradoSistemas de Informação e ComunicaçãoMestre em TecnologiaCAPES001[s.n.]Arthur, Rangel, 1977-Carvalho, Silvio Renato Messias deXimenes, Leandro RonchiniUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de TecnologiaPrograma de Pós-Graduação em TecnologiaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASFernandes, Eder Carlos, 1983-20212021-03-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (70 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/3418FERNANDES, Eder Carlos. Classificação de circuitos integrados em placas de circuitos impressos por meio de redes neurais convolucionais. 2021. 1 recurso online (70 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/3418. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1238304Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-04-01T10:57:54Zoai::1238304Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-04-01T10:57:54Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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