In this paper, we propose an algorithms for the mounted PCB classification system using wavelet transform and ART2 neural network. The feature informations of a mounted PCB can be extracted from the coefficient matrix of wavelet transform adapted subband concept. As the preprocessing process, only the PCB area in the input image is extracted by histogram method and the feature vectors are composed of using wavelet transform method. These feature vectors are used as the input vector of ART2 neural network. In the experiment using 55 mounted PCB images, the proposed algorithm shows 100% classification rate at the vigilance parameter $\rho$=0.99. The proposed algorithm has some advantages of the feature extraction in the compressed domain and the simplification of processing steps.
For an engineering analysis to predict a bending of PCB by heat, geometry information from CAM data should be transferred to CAE system. But because this work is done by people, not computer, in PCB manufacturing company, it takes too much time, makes many errors and a result is unreliable. To solve these problems, we analyze a working process of company, then develop a CAM to CAE interface to translate a CAM data into a data to be input into a CAE system automatically.
This paper proposes computer visual inspection algorithms for PCB defects which are found in a manufacturing process. The proposed method can detect open circuit and short circuit on bare PCB without using any reference images. It performs adaptive threshold processing for the ROI (Region of Interest) of a target image, median filtering to remove noises, and then analyzes connected components of the binary image. In this paper, the connected components of circuit pattern are defined as 6 types. The proposed method classifies the connected components of the target image into 6 types, and determines an unclassified component as a defect of the circuit. The analysis of the original target image detects open circuits, while the analysis of the complement image finds short circuits. The machine vision inspection system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
인쇄 회로 기판(PCB: printed circuit board)에는 다수의 표면 실장 부품(SMD: surface mount device)이 장착되어 상호 연결되며, 이들을 연결하는 배선의 전송 특성이 나빠지면 시스템의 성능이 감소하게 된다. PCB와 SMD를 연결하는 패드는 PCB 전송 특성에 큰 영향을 미치기 때문에 패드의 위치도 최적화되어야 한다. 본 논문에서는 패드 정렬이 PCB 전송 특성에 미치는 영향을 시뮬레이션 하였다. 주파수가 비교적 낮은 경우에는 패드 정렬이 PCB 전송 특성에 큰 영향을 미치지 않지만 주파수가 높아지거나 패드 크기가 커질수록 패드 정렬에 따른 영향이 커진다. 따라서 목표 주파수와 패드 크기에 따라 세심하게 패드 정렬을 선택할 필요가 있다. 특히 12~18 GHz의 Ku-밴드 주파수 대역에서는 기존의 중앙 정렬 패드보다 제안하는 측면 정렬 패드가 전체적으로 유리하다.
The components with J-lead. which are more integrated and smaller than ones with Gull-wing. are rapidly being used in electronic board such as the PCB, for they have the advantage of occupying a small space compared to the other components. However, the development of inspection system for these new components is not so rapid as component development. Component-inspection with J-lead using vision system is difficult because they are hidden from camera optical axis. X-ray inspection, which has the advantage of inspecting the inside of solder state, is used to J-lead inspection. However. it is high cost and dangerous by leaking out X-ray compared to vision system. Therefore, in this paper, we design vision system suited to J-lead inspection and then propose algorithm which have flexibility in mount and rand error.
Recent industrial efforts are directed toward the development of CIM(Computer integrated Manufacturing) system. It is often the case that the analysis of the system dynamic behaviour is overlooked, even if it is important for both the economic justification and system performance evaluation. The main purpose of this study is to present a n approach of system performance evaluation for PCB(Printed Circuit Board) manufacturing, especially the inner layer manufacturing processes, using simulation. The general overview of the PCB manufacturing environment has first been discussed. Then a computer simulation program which can consider the diverse dynamic environmental changes has been developed. Extensive system analyses have been performed based on the program developed and the three measures proposed. The results obtained in this study provide valuable guidelines for practical concerns and some recommendations for future extensions.
In order to explore the possibility to extract precious metals from PCB(Printed Circuit Board) scrap by gravity separation, a high temperature melting process was adopted, from the recycling view point, to investigate the influence of viscosity on A1$_2$$O_3$-CaO$-SiO_2$ slag system composed of PCB scrap. For optimizing the pre-treatment process of PCB scrap, an experimental condition for the complete calcination and oxidation of organic materials in PCB scrap was established and a quantitative analysis of oxidized PCB scrap was also carrie out. It was found that 6 hours were enough for the complete oxidation of PCB scrap at 1273 K in an atmosphere condition. A slag, l5wt%$A1_2$$O_3$-45wt%CaO-40wt%SiO$_2$, was chosen as a basic slag composition which is determined based on the quantitative analysis of PCB scrap. Viscosities were measured in slag systems both made from pure fluxes and from PCB scrap with additional fluxes. Slag viscosities composed of pure fluxes were measured to be 5.29 poise and 30.52 poise at temperatures of 1773 and 1573 K, whereas that of PCB scrap with additional fluxes were 3.37 poise and 69.89 poise, respectively.
본 논문은 Wavelet 변환 영역에서 특징 벡터를 추출하여 ART2 신경회로망으로 실장 PCB 패턴을 인식하는 알고리즘을 제안한다. PCB 형태 정보는 Wavelet에 의해 주파수 영역으로 변환되고, 이들 계수 행렬로부터 특징 벡터로서 추출된다. ART2 신경회로망은 이러한 특징 벡터들을 입력벡터로 사용하여 인식한다. 실장 PCB 영상 55장을 사용하여 실험한 결고, 학습된 입력패턴은 물론 비학습 입력패턴에 대해서도 약 99%의 인식율을 얻었다. 또한 제안된 방법은 Wavelet 변환 영역사에서 수직, 수평, 대각선 정보만으로 특징 벡터를 구축함으로써 특징 추출 과정이 비교적 간단하고 특징 벡터의 수도 줄일 수 있어, 효과적인 특징벡터의 추출이 가능함을 보였다.
본 연구는 PCB 생산 자동화를 위한 데이터 변환 시스템을 구현하였다. CAD로 설계한 데이터는 PCB 생산라인과의 데이터 호환을 이루지않기 때문에 CAD로 설계한 PCB 부품 정보를 분석하여 Human Error 검출 알고리즘을 개발하였고, 자동화를 위한 IC 부품들의 정보를 DB로 구축하였으며 PCB 생산 라인에 적합한 데이터로 변환하는 알고리즘과 부품의 정보 추가, 수정하기 위한 시스템을 구축하였고, 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 기존의 수작업 공정을 자동화함으로서 1-2일 정도의 시간을 수분 이내로 단축하였고 데이터의 신뢰성과 효율적인 PCB 생산 라인을 향상시킬 수 있었다.
Routing region modeling methods for PCB auto-routing system in Shape based type(non-grid method) used region process type and the shape located in memory as a individual element, and this element consumed small memory due to unique data size. In this paper we design PCB(Printed Circuit Board) auto-routing system using the auction algorithm method that 1) Could be reached by solving the shortest path from single original point to various destination, and 2) Shaped based type without any memory dissipation with the best speed. Also, the auto-routing system developed by Visual C++ in Window environment, and can be used in IBM Pentium computer or in various individual PC system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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