ニューラルネットワークを利用した画像処理によるコネクタプラグピン検査
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概要
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Image processing using neural networks is applied to the inspection of electronic connector plug pins. Some defects among a large number of pins inserted into a board are detected by the proposed system instead of visual observation. Pin images taken by ITV camera are first processed to digital binary signals, then input to the first layer of three-layered neural network. The training of the network is accomplished with the back-propagation algorithm. Each weight interconnecting units of adjoining layers is modified by learning many types of pin conditions. Fundamental features of the proposed system were made clear, and the network could well detect such defects as bended, mis-positioned and buckled pins.
- 公益社団法人精密工学会の論文
- 1993-08-05
著者
-
佐久間 秀夫
東京都立大学
-
古川 勇二
東京都立大学
-
岡田 隆之
東京都立大学大学院:(現)日本電気(株)資源環境技術研究所
-
田辺 幸二
日本電気(株)伝送共通技術本部
-
植野 俊一
日本電気(株)伝送共通技術本部
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