Détection des défauts dans une carte mère par Deep Learning YOLOv8

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Bol Les cartes électroniques sont considérées comme un composant fondamental dans le domaine de la fabrication, car elles permettent la gestion et le contrôle des systèmes dans les processus industriels. Par conséquent, toute panne ou défaillance constitue une source d'inquiétude et de complications. Grâce à la disponibilité de cartes électroniques permettant l'intégration des machines dans des réseaux intelligents, il devient possible de prédire, d'identifier et de maintenir les défaillances. Cela contribue à résoudre et à expliquer le problème. Dans notre travail, nous présentons la conception d'un nouveau modèle de prédiction visant à identifier avec précision les composants manquants sur les cartes mères électroniques, en exploitant les techniques d'intelligence artificielle - en particulier YOLOv8 - pour la reconnaissance d'images et la détection de composants fins.

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Les cartes électroniques sont considérées comme un composant fondamental dans le domaine de la fabrication, car elles permettent la gestion et le contrôle des systèmes dans les processus industriels. Par conséquent, toute panne ou défaillance constitue une source d'inquiétude et de complications. Grâce à la disponibilité de cartes électroniques permettant l'intégration des machines dans des réseaux intelligents, il devient possible de prédire, d'identifier et de maintenir les défaillances. Cela contribue à résoudre et à expliquer le problème. Dans notre travail, nous présentons la conception d'un nouveau modèle de prédiction visant à identifier avec précision les composants manquants sur les cartes mères électroniques, en exploitant les techniques d'intelligence artificielle - en particulier YOLOv8 - pour la reconnaissance d'images et la détection de composants fins.


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Merk Editions Universitaires Europeennes
EAN
  • 9786209358647
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