Baskı Devre Kartı (PCB) Üretiminde Hata Tespiti için Veri Arttırma Tekniklerinin Karşılaştırmalı Bir Çalışması: Sınırlı Veri Setleri için En İyi Yaklaşımların Belirlenmesi
No Thumbnail Available
Date
2024
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
Elektronik üretim sektörünün hızla genişlemesiyle birlikte, baskılı devre kartlarında (PCB'ler) hata tespiti, kalite güvencesinin kritik bir unsuru haline gelmiştir. Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) ve YOLOv8 gibi derin öğrenme modelleri, otomatik hata tespitinde önemli ilerlemeler kaydetmiş olsa da, bu modellerin başarısı genellikle büyük ve yüksek kaliteli veri kümelerinin sınırlı olmasıyla engellenmektedir. Bu çalışma, veri kümelerinin sınırlı olduğu durumlarda, özellikle küçük nesne tespitine odaklanarak, farklı veri artırma tekniklerinin PCB'lerde hata tespit doğruluğunu nasıl etkilediğini incelemektedir. Bir dizi kontrollü deney yoluyla, görüntü tabanlı ve sınırlayıcı kutu (bounding box) tabanlı veri artırma stratejilerini sistematik olarak karşılaştırdık. Sonuçlar, orta düzeyde gürültü ekleme, hafif döndürmeler ve ince renk ayarları gibi dengeli artırma yöntemlerinin tespit performansını önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Buna karşılık, büyük döndürmeler ve ters çevirme gibi daha agresif artırma tekniklerinin doğruluğu olumsuz etkilediği bulunmuştur. Bu bulgular, dengeli artırma tekniklerinin küçük veri kümelerinin getirdiği sınırlamaları aşmaya yardımcı olabileceğini ve PCB üreticilerine, geniş veri setlerine ihtiyaç duymadan, hata tespit doğruluğunu artırmak için etkili bir yol sunduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, çalışma, iyileştirilmiş artırma tekniklerinin, kesinlik, duyarlılık, mAP50 ve F1 skoru gibi temel performans metriklerinde maksimum %11'lik önemli bir artış sağladığını ve tespit doğruluğunu %88'den olağanüstü bir şekilde %99'a çıkardığını göstermektedir.
In the rapidly expanding field of electronics manufacturing, the detection of defects in printed circuit boards (PCBs) has emerged as a crucial aspect of quality assurance. Although convolutional neural networks (CNNs) and advanced deep learning models like YOLOv8 have significantly improved automated defect detection, their effectiveness is often constrained by the limited availability of large, high-quality datasets. This study examines the influence of various data augmentation techniques on enhancing the accuracy of defect detection in PCBs, with a particular focus on small object detection in scenarios where datasets are restricted in size. Through a series of controlled experiments, we systematically compared image-based and bounding box-based augmentation strategies. The results reveal that moderate augmentations, such as the addition of noise, slight rotations, and subtle color adjustments, considerably enhance detection performance. In contrast, more aggressive augmentations, including large rotations and flips, were found to negatively impact accuracy. These findings indicate that adopting well-balanced augmentation techniques can help overcome the limitations posed by small datasets, providing PCB manufacturers with a viable approach to improving defect detection accuracy without relying on extensive data. Ultimately, the study demonstrates that optimizing augmentation techniques leads to a significant improvement of a maximum 11% across key performance metrics, including precision, recall, mAP50, and F1 score, elevating detection accuracy from 88% to an exceptional 99%.
In the rapidly expanding field of electronics manufacturing, the detection of defects in printed circuit boards (PCBs) has emerged as a crucial aspect of quality assurance. Although convolutional neural networks (CNNs) and advanced deep learning models like YOLOv8 have significantly improved automated defect detection, their effectiveness is often constrained by the limited availability of large, high-quality datasets. This study examines the influence of various data augmentation techniques on enhancing the accuracy of defect detection in PCBs, with a particular focus on small object detection in scenarios where datasets are restricted in size. Through a series of controlled experiments, we systematically compared image-based and bounding box-based augmentation strategies. The results reveal that moderate augmentations, such as the addition of noise, slight rotations, and subtle color adjustments, considerably enhance detection performance. In contrast, more aggressive augmentations, including large rotations and flips, were found to negatively impact accuracy. These findings indicate that adopting well-balanced augmentation techniques can help overcome the limitations posed by small datasets, providing PCB manufacturers with a viable approach to improving defect detection accuracy without relying on extensive data. Ultimately, the study demonstrates that optimizing augmentation techniques leads to a significant improvement of a maximum 11% across key performance metrics, including precision, recall, mAP50, and F1 score, elevating detection accuracy from 88% to an exceptional 99%.
Description
Keywords
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
Turkish CoHE Thesis Center URL
Fields of Science
Citation
WoS Q
Scopus Q
Source
Volume
Issue
Start Page
End Page
59