ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN YOLO KẾT HỢP PHƯƠNG PHÁP NHẬN DẠNG HÌNH ẢNH TRONG VIỆC KIỂM TRA LINH KIỆN ĐIỆN TỬ TRÊN BẢNG MẠCH IN

Tóm tắt

Bài báo này trình bày việc thiết kế và chế tạo thiết bị kiểm tra mạch Buck tự động dựa trên công nghệ thị giác máy tính, sử dụng camera và thuật toán YOLO kết hợp với phương pháp căn chỉnh ảnh SIFT và đối sánh mẫu nhằm nhận diện và phát hiện các lỗi thiếu hoặc sai lệch linh kiện trên bo mạch in (PCB), thay thế phương pháp kiểm tra thủ công. Hệ thống cho phép phân loại sản phẩm theo thời gian thực (OK/NG) với thời gian xử lý từ 200-500 ms cho mỗi bo mạch, đáp ứng yêu cầu vận hành trong thực tế. Giải pháp đề xuất góp phần nâng cao độ chính xác, tính nhất quán trong kiểm tra và giảm sự phụ thuộc vào nhân công.

Title

APPLICATION OF YOLO ALGORITHM AND IMAGE RECOGNITION TECHNIQUES FOR ELECTRONIC COMPONENT INSPECTION ON PRINTED CIRCUIT BOARDS

Abstract

This paper presents the design and development of an automated Buck converter inspection system based on computer vision technology, utilizing a camera and the YOLO algorithm combined with SIFT-based image alignment and template matching to detect missing or misaligned components on printed circuit boards (PCBs), replacing manual inspection methods. The system enables real- time classification of products (OK/NG) with a processing time of 200-500 ms per board, meeting practical operational requirements. The proposed solution improves inspection accuracy and consistency while reducing dependence on human labor.