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Scientific Reports volume 12、記事番号: 12559 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

プリント基板 (PCB) 上に存在する製造上の欠陥の種類を迅速かつ正確に検出して分類するための、シングルステップの物体検出モデルを使用した完全な深層学習フレームワークを報告します。 完全なモデル アーキテクチャを説明し、同じ PCB 欠陥データセットを使用して現在の最先端のものと比較します。 これらのベンチマーク手法には、欠陥の検出と識別のための ResNet50、RetinaNet、および You-Only-Look-Once (YOLO) を備えた高速領域ベース畳み込みニューラル ネットワーク (FRCNN) が含まれます。 結果は、私たちの方法が低解像度画像を使用したテストサンプルで98.1％の平均精度（mAP[IoU = 0.5]）を達成することを示しています。 これは、低解像度画像を使用した最先端の画像 (YOLO V5m) より 3.2% 優れており、高解像度画像を使用した最先端の画像 (FRCNN-ResNet FPN) より 1.4% 優れています。 私たちのモデルはより高い精度を達成しながら、最先端の FRCNN-ResNet FPN (2,359 万) や YOLO V5m (2,008 万) と比較して、必要なモデル パラメーター (7.02 万) がおよそ 3 倍少なくなります。 ほとんどの場合、PCB 製造チェーンの主なボトルネックは、品質管理、信頼性テスト、および欠陥のある PCB の手作業による再作業です。 初期の結果に基づいて、このモデルを PCB 製造ラインに導入すると、製造コストを大幅に削減しながら、生産歩留まりとスループットを大幅に向上できると確信しています。

プリント基板 (PCB) は、ほとんどの電子製品をサポートする基盤です。 これらは通常、ガラス繊維と積層材料を備えた複合エポキシで作られています1。 PCB レベルでの製造上の欠陥は、製品レベルで致命的な欠陥につながる可能性があります。 したがって、最適な動作と製品の信頼性を確保するには、PCB を最高の精度で製造する必要があります。 電子製品に対する世界的な需要の高まりに伴い、製造上の欠陥を効率的かつ正確に検出することが不可欠です。 インダストリー 4.0 革命の一環として、製品とプロセスの品質を向上させるために、新しいデータおよび機械学習主導のテクノロジーを実装できます2。 ゼロ欠陥製造 (ZDM) パラダイムは、データ駆動型の手法を活用して製造プロセスで欠陥製品が一切出ないようにすることで、製造の持続可能性を向上させることも目的としています3。 このアプローチは、検出、修復、予測、予防を組み合わせたものです4。 従来の品質改善 (QI) 手法は検出と修復に重点を置いていますが、製造業は現在、データ駆動型の手法を使用して製造上の欠陥を予測する予測と予防のパラダイムに移行しています5。 PCB 業界は、従来の検査ツールを使用した品質検査に専念する大規模な労働力の訓練と維持に多額の投資を行っています6。 このプロセスにより、製造プロセスに望ましくない待ち時間が生じることがよくあります。 さらに、部品を物理的に検査するのは費用がかかり、困難です。 したがって、ほとんどの製造会社はバッチ検査に依存しています。 ただし、バッチ検査では、メーカーは製造プロセスの最後で欠陥をゼロにするという ZDM 原則を遵守できません。 製品のカスタマイズの重要性が高まるにつれ、生産バッチサイズが小さくなるため、不良率が増加しています7。 ZDM の下位分野である仮想計測 (VM) では、データ駆動型の手法が製品の品質の推定と予測に役立ちます8。 これらの方法では、低コストの品質指標を利用してより複雑な指標を導き出し、コスト効率の大幅な向上を実現します8。 新しい機械学習ベースのコンピューター ビジョン技術は、研究者が品質検査に仮想計測学を適用するのに役立ちました9

銅パターンのさまざまな種類の欠陥が PCB に影響を与える可能性があります。 これらは致命的な欠陥となり、デバイスがただちに機能しなくなってしまう可能性があります。 また、潜在的な欠陥となり、デバイスのパフォーマンスを妨げ、動作寿命を短縮する可能性もあります10。 エッチングおよびメッキのプロセス中に異常が発生し、銅が過剰になったり、銅が欠落したりする可能性があります。 また、プロセスが不完全であると、導電性材料が望ましくない堆積を起こし、ショートやスプリアスなどの欠陥が形成される可能性があります。 一方で、過剰な加工は穴の欠落、断線、ネズミの噛み込みを引き起こす可能性があります。 工具に欠陥があると、穴が欠けてしまう可能性もあります。 タイミングが正しくないと、機械的な位置ずれ、汚れの汚染、または裸の PCB ボードに存在する電気分解による気泡が発生する可能性があります。 文献には、最も一般的な PCB 製造上の欠陥とその原因に関する広範な概要が記載されています 11。