Artificial neuronal networks for optical inspection in PCB quality control - Rodríguez Cadena, Katherin; Giraldo Ramos, Frank Nixon (Visión electrónica, 2017)
Este trabajo es resultado de la investigación sobre la aplicación de un algoritmo de red neuronal artificial aplicado en la toma de decisiones en el proceso de AIO (Automatic Optical Inspection) para el control de calidad de una empresa de prototipado electrónico, generando modelos para garantizar la Calidad en el Producto de PCB (Printed Circuit Board), que abarca los campos de la toma de decisiones, la gestión de calidad, los procesos de producción, los sistemas informáticos neuronales y la visión artificial, entre otros. Su objetivo es desarrollar un algoritmo de redes neuronales artificiales que proporcione un enfoque para el reconocimiento y la percepción humana al realizar una inspección de calidad del producto final, basado en el análisis y reconocimiento de imágenes. Se presentan los conceptos teóricos explorados y los resultados obtenidos. Inicialmente se hizo una definición de problema para modelar, luego se realizó el procesamiento de datos, se seleccionó el modelo de red neuronal artificial para su aplicación, luego se realizaron los ajustes pertinentes al modelo para finalmente obtener una simulación y validación de los mismos.