आरएफ चिप्स, आधुनिक संचार प्रणालियों के मुख्य घटकों के रूप में, सर्किट कनेक्शनों की विश्वसनीयता और स्थिरता निर्धारित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। बॉन्ड वायर और बॉन्ड बॉल की गुणवत्ता में आरएफ चिप्स यह पूरे सिस्टम के प्रदर्शन को सीधे प्रभावित करता है। पारंपरिक स्वचालित ऑप्टिकल निरीक्षण विधियों ने बॉन्ड बॉल्स और बॉन्ड वायर की पहचान में सीमाएँ दिखाई हैं। आरएफ चिप्स, जिसमें उच्च झूठी सकारात्मक दर और मैनुअल पुनःनिरीक्षण पर निर्भरता शामिल है। इन समस्याओं को दूर करने के लिए, यह शोध एक सुधारित मास्क आर-सीएनएन-आधारित उदाहरण विभाजन विधि के लिए आरएफ चिप्स जो बंधन संरचनाओं की सटीक और कुशल पहचान करता है।.

आरएफ चिप बांडिंग का पता लगाने में चुनौतियाँ

बॉन्ड बॉल्स और बॉन्ड वायरें लगाएँ आरएफ चिप्स वे अक्सर छोटे और आकार में विविध होते हैं, जिससे पारंपरिक तरीकों से इन्हें सटीक रूप से पहचानना मुश्किल हो जाता है। यह विशेषता एक अधिक परिष्कृत पहचान मॉडल की मांग करती है जो विभिन्न आकारों और रूपों को संभाल सके, विशेषकर उत्पादन परिवेशों में जहाँ गति और सटीकता महत्वपूर्ण होती हैं।.

आरएफचिप का पता लगाने के लिए मास्क आर-सीएनएन मॉडल में प्रमुख सुधार

इस अध्ययन में, मास्क आर-सीएनएन नेटवर्क संरचना में बॉन्ड बॉल्स और बॉन्ड वायर का पता लगाने में इसकी कार्यक्षमता में सुधार करने के लिए दो प्रमुख तरीकों से संवर्धित किया गया था। आरएफ चिप्स:

प्राथमिक बॉक्स निर्माण तंत्र का अनुकूलन:
मूल Mask R-CNN फ़ीचर पिरामिड नेटवर्क (FPN) लेयर्स पी2, पी5, और पी6 पहले के बक्सों की अत्यधिक संख्या थी। इसे पहले के बक्सों की संख्या को से कम करके अनुकूलित किया गया। 260,000 से 190,000, सटीकता से समझौता किए बिना मॉडल की अनुमान दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि करना।.

टकराव का पता लगाने के माध्यम से अभिनव डेटा संवर्धन:
सीमित प्रशिक्षण डेटा की समस्या को हल करने के लिए, अध्ययन ने एक डेटा वृद्धि रणनीति पर आधारित टकराव का पता लगाना. यह रणनीति यादृच्छिक रूप से बॉन्ड बॉल्स और बॉन्ड वायर को रूपांतरित करती है और फिर उन्हें यथार्थवादी में रखती है। आरएफचिप पृष्ठभूमियाँ। इस पद्धति ने प्रशिक्षण डेटासेट का प्रभावी ढंग से विस्तार किया, जिससे एनोटेशन लागत कम हुई और मॉडल की मजबूती में सुधार हुआ।.

प्रयोगात्मक परिणाम और प्रदर्शन

मॉडल को का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था। आरएफचिप प्रत्यक्ष रूप से उत्पादन लाइनों से एकत्रित छवि डेटा, जिसमें विभिन्न प्रकार के बॉन्ड बॉल और बॉन्ड वायर के आकार तथा पृष्ठभूमि प्रकार शामिल थे। परिणामों ने दिखाया कि सुधारित मास्क आर-सीएनएन मॉडल ने एक हासिल किया 85.23% का माध्य औसत सटीकता (mAP) और एक औसत इंटरसेक्शन-ओवर-यूनियन (IoU) 71.27% के लिए आरएफचिप बॉन्ड बॉल और बॉन्ड वायर सेगमेंटेशन कार्य। प्रति पर निष्कर्ष समय आरएफचिप छवि केवल थी 1.168 सेकंड, जैसे पारंपरिक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन करते हुए यूनेट और एफसीएन.

विशेष रूप से, मॉडल ने पहले और दूसरे बॉन्ड पॉइंट बॉन्ड बॉल्स को विभाजित करने में उत्कृष्टता दिखाई। आरएफ चिप्स, औसत सटीकता (AP) 50 से अधिक के साथ 87%. इसने की जटिल सूक्ष्मसंरचनाओं की पहचान करने में मॉडल की श्रेष्ठता को प्रदर्शित किया। आरएफ चिप्स.

वास्तविक-विश्व अनुप्रयोग और भविष्य का कार्य

वर्तमान में, इस पहचान विधि को उत्पादन लाइनों पर लागू और परीक्षण किया गया है। आरएफ चिप्स. यह वास्तविक औद्योगिक परिवेशों में प्रभावी और व्यावहारिक साबित हुआ है। यह विधि वास्तविक दुनिया की चुनौतियों का समाधान करने में मजबूत क्षमता दिखाती है। आरएफचिप निर्माण, विशेष रूप से उच्च-गति निरीक्षण के संदर्भ में।.

भविष्य का कार्य बड़े बांड वायर के लिए सेगमेंटेशन प्रदर्शन को अनुकूलित करने पर केंद्रित होगा। आरएफ चिप्स, जिससे के भीतर जटिल पता लगाने के कार्यों में इस विधि की प्रयोज्यता और भी बढ़ जाती है। आरएफचिप निर्माण प्रक्रिया.