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제목: Deep Learning Based Defect Detection Research on Printed Circuit Boards 저자: Qihang Yang, Fan Yu 발표 연도: 2024년 게재 학술지: International Journal of Advanced Network, Monitoring and Controls 본 연구는 PCB 표면 결함 검출의 정확도와 실시간 성능을 동시에 확보하기 위해 YOLOv8 모델을 채택하고 그 구조를 최적화하여 실험을 설계하였습니다.구분핵심 내용상세 설명기본 모델YOLOv8Ultralytics에서 2023년에 공개한 모델로, 기존 YOLOv4/v5의 아키텍처를 계승 및 발전시킨 형태임.Backbone (특징 추출)C2f 모듈 및 SPPF기존 YOLOv5..

본 연구의 핵심 방법론은 크게 이미지 전처리 및 정렬, 관심 영역(ROI) 생성, 그리고 딥러닝 기반 결함 세분화(Segmentation)의 3단계 프로세스로 구성됩니다.구분주요 내용 및 단계핵심 알고리즘 및 기술1단계: 전처리 및 이미지 정렬카메라 이미지의 왜곡을 보정하고 템플릿 이미지와 크기 및 방향을 일치시키는 과정입니다.카메라 캘리브레이션: 방사형 및 접선 왜곡 보정 .ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF): 특징점 추출 .Brute-Force Matching: 특징점 매칭 .RANSAC (Random Sample Consensus): 변환 행렬 계산 및 이상치 제거.2단계: ROI 결함 영역 생성입력 이미지와 템플릿 간의 차이를 분석하여 잠재적 결함 후보(ROI)를 ..