Личный кабинет

Дипломная работаЭлектроника, электротехника, радиотехника

Готовая работа №60388 от пользователя Балашов Виктор

Обнаружение дефектов монтажа электронных компонентов с использованием свёрточных нейронных сетей

Name: Обнаружение дефектов монтажа электронных компонентов с использованием свёрточных нейронных сетей
Price: 900.00 RUB

900 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 41

Год написания: 2023

Балашов Виктор

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

Введение 4
Глава 1. Нейронные сети и их функционал 5
1.1 Определение нейронной сети 5
1.2 Использование нейронной сети в обнаружении объектов 5
Глава 2. Методы обнаружения дефектов монтажа электронных компонентов и использование технологии нейронной сети 9
2.1 Виды дефектов монтажа электронных компонентов и методы их обнаружения 9
2.2 Нейронная сеть в обнаружении дефектов монтажа электронных компонентов 14
2.3 Использование алгоритма YOLOv8 в методе обнаружения 15
Глава 3. Ход исследования 21
3.1 Начало работы с алгоритмом YOLOv8 21
3.2 Процесс обучения алгоритма 23
3.3 Результаты работы алгоритма 26
3.4 Анализ результатов 27
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 30
Приложение 33
Приложение 1 33
Приложение 2 34
Приложение 3 35
Приложение 4 36
Приложение 5 37
Приложение 6 38
Приложение 7 39
Приложение 8 40
Приложение 9 41

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Современный мир трудно представить без техники, чья работа невозможна без электронных плат. Именно поэтому отрасль производства электронных плат в наше время достаточно актуальна и востребована. А поскольку растёт спрос, растёт и объём производства. В любом производстве могут возникнуть проблемы с качеством продукции на выходе. Данная отрасль не исключение. После монтажа элементов электронной платы может возникнуть дефект, который может повлечь за собой печальные последствия: неработоспособность прибора, либо его неправильный функционал.
В целях оптимизации дефектоскопии монтажа электронных компонентов в плату была выдвинута идея использования функционала нейронной сети. Это позволит проводить проверку на дефекты быстрее и эффективнее, что важно для крупного производства.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

Глава 1. Нейронные сети и их функционал

1.1 Определение нейронной сети

Искусственная нейронная сеть — математическая модель, а также её программное или аппаратное воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. [1] Нейронные сети можно классифицировать по многим параметрам. Например, по характеру обучения.
Бывает обучение с учителем - выходное пространство решений нейронной сети известно; без учителя - нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий, такие сети называют самоорганизующимися; обучение с подкреплением - система назначения штрафов и поощрений от среды.
Также бывают разные типы нейросетей, причем их достаточно много, к примеру: сети адаптивного резонанса, свёрточная нейронная сеть, осцилляторная нейронная сеть, неокогнитрон и др. [13]

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Основы ИНС. Режим доступа: https://neural.radkopeter.ru/chapter/основы-инс/ (20.04.2022)
2. Проблемы узнавания / Бонгард М.М.. – М.: Физматгиз, 1967. – 247 с.
3. Организация и обучение искусственных нейронных сетей / Калацкая Л. В., Новиков В. А., Садов В.С. – Минск: Изд-во БГУ, 2003. – 72 c
4. ГОСТ Р 56251-2014. Платы печатные. Классификация дефектов. – М.: Стандартинформ, 2014. – 103 с
5. Мир электроники. Технология производства печатных плат / Медведев А..– М.: Техносфера, 2005. – 323 с.
6. Архитектура нейронных сетей. Режим доступа: https://intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/178?page=3#:~:text=Архитектура%20нейронных%20сетей.%20Нейронные%20сети,слоистых%20сетях%20является%20понятие%20слоя (05.05.2022)
7. Дефекты печатных плат. Режим доступа: https://robotics.pkusz.edu.cn/ (05.05.2022)
8. Building an End-to-End Defect Classifier Application for Printed Circuit Boards. Режим доступа: https://towardsdatascience.com/building-an-end-to-end-deep-learning-defect-classifier-application-for-printed-circuit-board-pcb-6361b3a76232 (10.05.2022)
9. Эффективный и надежный алгоритм обнаружения цели для выявления незначительных дефектов печатной платы на основе PHFE и FL-RFCN. Режим доступа: https://translated.turbopages.org/proxy_u/en-ru.ru.f8e86283-62a66999-c8391cdc-74722d776562/https/www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphy.2021.661091/full
10. Аксенов C.B. Организация и использование нейронных сетей (методы и технологии) / C.B. Аксенов, В.Б. Новосельцев; Под общ. Ред. B.Б. Новосельцева. – Томск: Изд-во HTJI, 2006.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Обнаружение дефектов монтажа электронных компонентов с использованием свёрточных нейронных сетей

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net