PHÁT HIỆN LỖI TRÊN LÕI CUỘN DÂY SỬ DỤNG MẠNG NEURON NHÂN TẠO VÀ XỬ LÝ ẢNH

Tóm tắt

Hiện nay, kiểm tra tự động bằng xử lý ảnh ngày càng phát triển và có nhiều ứng dụng rộng rãi trong ngành công nghiệp sản xuất link kiện điện tử, đặc biệt là trong thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0. Trong bài báo này, tác giả đề xuất thuật toán phát hiện lỗi của cuộn dây (coil) ứng dụng xử lý ảnh và mạng nơ-ron DNN Autoencoder. Các kết quả thí nghiệm đạt được trong nghiên cứu chỉ ra phương pháp này, độ chính xác của việc phát hiện lõi là khoảng 99% và độ lệch tâm thấp hơn 5%.

Title

APPLYING IMAGE PROCESSING AND NEURAL NETWORK TO DETECT CORE OF THE COIL

Abstract

At present, automatic inspection by image processing is increasingly developed and has wide applications in the industry of manufacturing electronic components, especially in the era of industrial revolution 4.0. In this paper, the author proposes a coil error detection algorithm for image processing and neural network DNN Autoencoder applications. The experimental results obtained in the study indicate that with this method, the accuracy of core detection is about 99% and the eccentricity is less than 5%.