Mô hình phân loại mối hàn trên PCB bằng Raspberry Pi 4 theo chuẩn IPC-A-610E

Abstract

Đề tài tập trung nghiên cứu và phát triển hệ thống nhận dạng, phân loại chất lượng mối hàn sử dụng Raspberry Pi 4 kết hợp camera thu nhận hình ảnh và mô hình học sâu YOLO nhằm hỗ trợ kiểm tra tự động các mối hàn trên bảng mạch in (PCB) theo tiêu chuẩn IPC-A-610E. Hệ thống được thiết kế với mục tiêu phát hiện và phân loại các dạng khuyết tật phổ biến như thiếu thiếc, thừa thiếc, cầu hàn và mối hàn đạt chuẩn, qua đó góp phần chuẩn hóa công tác kiểm tra chất lượng mối hàn trong quá trình sản xuất điện tử. Việc ứng dụng mô hình học sâu YOLO giúp hệ thống có khả năng phát hiện nhanh và chính xác trong thời gian thực, đồng thời sử dụng nền tảng Raspberry Pi giúp giảm chi phí, dễ dàng triển khai ở quy mô phòng thí nghiệm, nhà xưởng vừa và nhỏ hoặc trong các cơ sở đào tạo nghề.