Metodi di Rilevamento dei Difetti nei Circuiti Stampati (PCB) Basati su Elaborazione delle Immagini, Machine Learning e Deep Learning

Abstract

La rilevazione dei difetti superficiali è fondamentale per garantire la qualità dei prodotti in settori come la manifattura, l'edilizia e l'elettronica. Tuttavia, la variabilità nell'aspetto, nelle dimensioni e nel contesto dei difetti rappresenta una sfida significativa, specialmente in scenari complessi caratterizzati da sfondi con texture intricate, rumore e condizioni di illuminazione incoerenti. Le tecniche tradizionali di elaborazione delle immagini spesso risultano inadeguate per affrontare tali situazioni. Al contrario, il deep learning si è affermato come una soluzione rivoluzionaria, grazie ai progressi nell'informatica ad alte prestazioni e alla disponibilità di ampi dataset etichettati. Questo approccio consente ai modelli di apprendere direttamente dai dati, adattarsi a condizioni diverse e generalizzare su molteplici applicazioni.

Questo studio esamina il panorama della ricerca attuale nella rilevazione dei difetti nei circuiti stampati (PCB) utilizzando tecniche di machine learning. Vengono analizzate metodologie all'avanguardia che affrontano sfide come l'individuazione di difetti quali fori mancanti, erosioni ("mouse bites"), circuiti aperti, cortocircuiti e altre anomalie. In particolare, viene evidenziata l'efficacia dell'algoritmo Faster R-CNN, grazie al suo meccanismo di rilevamento a due stadi, alla capacità di adattarsi a compiti complessi e alla sua elevata precisione nell'identificare difetti sottili e di piccole dimensioni. Queste caratteristiche rendono Faster R-CNN una scelta ottimale per una rilevazione dei difetti nei PCB precisa e affidabile, contribuendo al miglioramento della qualità dei circuiti stampati.

The detection of surface defects is critical for ensuring product quality across industries like manufacturing, construction, and electronics. However, the diverse appearance, size, and context of defects pose significant challenges, particularly in complex scenarios involving textured backgrounds, noise, and inconsistent lighting. Traditional image processing methods are often inadequate for such cases. In contrast, deep learning has emerged as a transformative solution, driven by advancements in high-performance computing and the availability of large labeled datasets. This approach enables models to learn directly from data, adapt to diverse conditions, and generalize across applications.

This review focuses on the current research landscape in printed circuit board (PCB) defect detection using machine learning. It examines state-of-the-art methodologies addressing challenges such as detecting defects like missing holes, mouse bites, open circuits, shorts, and other anomalies. The paper emphasizes the advantages of the Faster R-CNN algorithm, including its two-stage detection mechanism, adaptability to complex tasks, and high accuracy in identifying subtle and small-scale defects. These strengths make Faster R-CNN an optimal choice for precise and reliable PCB defect detection, advancing the field of PCB quality assurance.