• 한국정밀공학회지
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• 제20권11호
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• pp.23-31
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• 2003

• 한국광학회지
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• 제20권2호
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• pp.134-140
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• 2009

본 논문에서는 인쇄회로기판에 있는 Au 패드의 표면 조도와 산란 현상의 상관 관계를 연구하였다. 여러 가지 Au 패드에 대해 입사각을 달리하여 산란 각도 별 산란 분포를 측정하였으며, 표면 조도와 정반사 성분의 관련성을 이용하여 정반사 성분과 난반사 성분을 분리하였다. 최종적으로 분리된 난반사 성분을 physics based model에 곡선 맞춤을 수행하여 주요 산란 인자들을 추출하였으며 측정된 산란 인자와 비교를 통해 모델의 정확성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제47권6호
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• pp.97-104
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• 2010

본 논문에서는 연성회로기판에 실장된 부품의 불량여부를 판별하기 위해 핀 드라이버와 접지 가딩 기법을 적용한 인 서킷검사 시스템을 제안한다. 핸드폰 및 모바일용 디스플레이 장치에 사용되는 연성회로기판 모델의 검사신호의 입/출력을 위한 구조적인 공통 특성을 분석하고, 회로도를 기반으로 인가해야 할 검사 신호의 종류와 인가 위치에 대한 정보를 핀 맵으로 저장한다. 검사 신호는 저항, 콘덴서와 인덕터의 특성 검사가 가능하도록 응용회로와 알고리즘을 구성한다. 특정 위치에 특정 검사신호를 인가하기 위한 핀 드라이버를 설계하고, 핀 맵을 바탕으로 측정 대상이 포함된 최소한의 노드 및 메시가 구성되도록 핀 드라이버를 설정한다. 제안된 핀 드라이버와 접지 가딩 기법을 적용한 인 서킷 검사 시스템을 구현하고, 수동소자 각각에 대한 측정 실험과 선정된 테스트 모델에 대한 검사 실험을 수행하고, 제안된 시스템의 정밀도와 효율성을 검증한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권3호
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• pp.80-90
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• 1994

In this paper, a high-resolution algorithm for detecting the orientation and position of the SMD and an algorithm for compensating the position and skew angle of the PCB are proposed. The proposed algorithm for the first topic consists of two parts. Its first part is a preprocessing step. in which corner points of the SMD are detected and they are grouped. Then the coarse angle of the principal axis is obtained by line fitting. The second part is a main processing step, in which the fuzzy Hough transform over the limited range of angles is applied to the corner points to detect precisely the orientation of the SMD. The position of the SMD is determined by using its four corner points. The proposed algorithm for the second topic is the one which detects a rotation angle and translation parameters of the PCB using a template matching method. The computer simulation shows that the parametes obtained by proposed algorithms are more precise than those by the several conventional methods considered. The proposed algorithms can be applied to the fast and accurate automatic inspection systems.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.340-342
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• 2006

기존의 PCB 자동시각검사 시스템은 창조 비교 방법을 위한 참조 영상(골든 영상) 획득에 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 PCB 제작에 사용되는 CAD 파일을 이용하여 참조 영상을 생성함으로써 학습을 좀 더 쉽고 간??하게 할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.211-212
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• 2008

본 논문에서는 LCD 구동 모들 PCB의 기능 검사를 위한 자동 검사시스템인 EVT(Emulated Vision Tester)를 제안하고 구현하였다. 기존의 대표적인 자동검사 방법으로는 전기적 검사나 영상기반 검사방식이 있으나 전기적 검사만으로는 Timing이 주요한 변수가 되는 LED 장비에서는 검출할 수 없는 구동불량이 존재하며 영상기반 검사는 영상획득에 일관성이 결여되거나 Gray Scale의 구분이 불명확하며 검출결과의 재현성이 떨어진다. EVT 시스템은 Pattern Generator에서 인가된 입력 패턴 신호라 구동모듈을 통한 후 출력되는 디지털 신호를 직접 비교하여 패턴을 검사하고 아날로그 신호 (전압, 저항, 파형)의 이상 여부도 신속 정확하게 검사할 수 있는 H/W적인 방법이다. 높은 검출 신뢰도와 빠른 처리 속도 뿐만 아니라 간결한 시스템 구성으로 원가절감 실현 등 많은 장점을 가진다.

• 산업공학
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• 제24권3호
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• pp.231-240
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• 2011

Manufacturing enterprises have been doing their best endeavors to obtain competitiveness using various methodologies, such as information technology. In order to achieve competitiveness, they are adopting manufacturing execution system (MES). MES is a total management system that manages from the beginning of the production by product order until the quality inspection of the finished product. And MES is an inter-mediator for supplementation of information gap between ERP and inspection machine and equipment. This paper describes on establishment of effective strategy based on BPR methodology and implementation of MES small and medium PCB manufacturing company with multiple-types of products and mixed process flows. And then we proposed evaluation model based on balanced score card (BSC) for considering non-finance elements as well as finance elements. With evaluation model, we analyzed benefits and effects of MES.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권3호
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• pp.6-10
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• 2021

Recognition of characters printed or marked on the PCB components from images captured using cameras is an important task in PCB components inspection systems. Previous optical character recognition (OCR) of PCB components typically consists of two stages: character segmentation and classification of each segmented character. However, character segmentation often fails due to corrupted characters, low image contrast, etc. Thus, OCR without character segmentation is desirable and increasingly used via deep neural networks. Typical implementation based on deep neural nets without character segmentation includes convolutional neural network followed by recurrent neural network (RNN). However, one disadvantage of this approach is slow execution due to RNN layers. LPRNet is a segmentation-free character recognition network with excellent accuracy proved in license plate recognition. LPRNet uses a wide convolution instead of RNN, thus enabling fast inference. In this paper, LPRNet was adapted for recognizing characters printed on PCB components with fast execution and high accuracy. Initial training with synthetic images followed by fine-tuning on real text images yielded accurate recognition. This net can be further optimized on Intel CPU using OpenVINO tool kit. The optimized version of the network can be run in real-time faster than even GPU.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.382-395
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• 2021

In this study, character recognition using deep learning is performed among the various defects in the PCB, the purpose of which is to check whether the printed characters are printed correctly on top of components, or the incorrect parts are attached. Generally, character recognition may be perceived as not a difficult problem when considering MNIST, but the printed letters on the PCB component data are difficult to collect, and have very high redundancy. So if a deep learning model is trained with original data without any preprocessing, it can lead to over fitting problems. Therefore, this study aims to reduce the redundancy to the smallest dataset that can represent large amounts of data collected in limited production sites, and to create datasets through data enhancement to train a flexible deep learning model can be used in various production sites. Moreover, ResNet model verifies to determine which combination of datasets is the most effective. This study discusses how to reduce and augment data that is constantly occurring in real PCB production lines, and discusses how to select coresets to learn and apply deep learning models in real sites.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.90-95
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• 2015

본 연구에서는 인쇄회로 기판(PCB)의 홀 가공에 사용되는 초소형 및 경량의 마이크로 드릴비트를 검사하기 위한 방법을 제안하고 있다. 고배율의 현미경을 통해 마이크로 드릴 비트의 영상을 획득한 후 드릴비트의 주요 지점들을 검출하는 영상처리 알고리즘을 개발하였고 주요지점을 근거로 하여 드릴비트의 다양한 요소들을 측정하였다. 또한, 드릴비트의 정상 및 비정상 상태를 자동으로 분별할 수 있는 윈도우 기반 검사 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템의 상대적인 성능비교를 위해 시험영상들을 사용하여 기존 검사장비와 비교하였다. 실험결과에 의하면 제안된 시스템은 기존 검사기보다 성능을 조금 향상시켰으며 기존 시스템에서 발생된 오판단된 일부 에러를 정확하게 분류하였다.