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대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제68권 제10호
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    초록·키워드

    In this paper, we propose the classification method of assembly defects in the surface mount technology process. We used a cascade convolution neural network which two convolutional neural networks were merged into one network, for assembly defect classification. The first network classifies whether the surface mount device (SMD) is defect or not. The second network classify the result of the first network more detail. We classified the SMD defects as six types using a cascade convolution neural network. Experiment result shows that the proposed method can optimize memory usage and improve classification accuracy compared to previous methods.

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      UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-560-001237230