Contribuições à detecção de falhas mecânicas sobre placas de circuito impresso usando processamento de imagens e o algoritmo SIFT
| Ano de defesa: | 2013 |
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| Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | Orientador: Yuzo Iano |
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Contribuições à detecção de falhas mecânicas sobre placas de circuito impresso usando processamento de imagens e o algoritmo SIFTContributions to the detection of mechanical failures on printed circuit boards using image processing and the algorithm SIFTAlgoritmos de computadorProcessamento de imagensLocalização de falhas (Engenharia)Computer algorithmsImage processingTroubleshooting (Engineering)Orientador: Yuzo IanoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: A área que trata de detectar falhas mecânicas em circuito impresso é, atualmente, de grande importância. Isso se deve ao fato de que cada dia as empresas procuram de novas maquinas mais eficientes e rápidas para detectar falhas em placas. Existem diferentes tipos de falhas mecânicas em placas de circuitos impressos, como por exemplo, falta de componentes, falta de soldadura, má colocação de dispositivos, etc. Este trabalho dará uma contribuição para solucionar o problema de má colocação de dispositivos nas placas de circuito impresso. Para isso serão usadas imagens de placas de circuito impresso e será usado um algoritmo de detecção de características chamado SIFT o qual será modificado para esse propósito. A modificação do método SIFT será na etapa de matching (encontrar correspondências semelhantes entre duas imagens) e será desenvolvido um algoritmo usando métodos geométricos para eliminar as correspondências que não pertencem à mesma característica. Será comparado o SIFT modificado com os métodos SURF, SIFT e RANSAC para determinar seu desempenho em variações de escala, rotação, ruído gaussiano e brilho. Será usado o método SIFT desenvolvido neste trabalho para solucionar o problema de má colocação de dispositivos em placas de circuito impressoAbstract: The area which comes to detect mechanical failures in printed circuit board is currently of great importance. This is due to the fact that every day companies seek new machines more efficient and quick to detect flaws in printed circuit boards. There are different types of mechanical faults in printed circuit boards, such as lack of components, poor weld, and bad placement devices and so on. This work will provide a contribution to solve the problem of poor placement of devices on printed circuit boards. For this, are used images of printed circuit boards and will use a method of feature detection called SIFT which will be modified for our purpose. The modification of the method SIFT is in the stage of matching (finding similar correspondences between two images) and will be developed an algorithm using geometric methods to eliminate the matches that do not belong to the same feature. Will be compared the modified SIFT with the methods SURF, SIFT and RANSAC to determine their performance in variations of scale, rotation, Gaussian noise and brightness. The SIFT method developed in this work will be used to solve the problem of poor placement of devices on printed circuit boardsMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétrica[s.n.]Iano, Yuzo, 1950-Pelaes, Evaldo GonçalvesArthur, RangelUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASCanahuire Cabello, Frank Alexis, 1988-2013info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf71 f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1619785CANAHUIRE CABELLO, Frank Alexis. Contribuições à detecção de falhas mecânicas sobre placas de circuito impresso usando processamento de imagens e o algoritmo SIFT. 2013. 71 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1619785. Acesso em: 28 fev. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/903679porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:55:01Zoai::903679Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:55:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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