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使用超声传感器的360度雷达
8 School of Management 1 Annamacharya Institute of Technology and Sciences, 2 Coolsoft LLC, 3 Sree Saraswathi Thyagarajan College, 4,5 Shri Nehru Maha Vidyalaya College of Arts and Science, 6 Kaamadhenu Arts and Science College, 7 Sree Narayana Guru College, 8 BBD University Abstract: This paper explores an advanced solution for enhancing quality control in Printed电路板（PCB）制造是通过集成Yolo（您只看一次）对象检测算法的制造。该系统具有传送带，直流电动机和高分辨率摄像头，用于实时识别和移动PCB上缺陷的定位。Yolo算法过程捕获了图像，有效地识别了各种缺陷，例如焊接问题和组件未对准。通过传送带和直流电动机之间的无缝集成来实现对检查过程的精确控制，从而提高了缺陷检测的速度和准确性。识别缺陷后，该系统包括一种机制，可以将有缺陷的PCB与生产线分开。有缺陷的PCB通过传送带将其改编为指定区域，以确保在制造过程中仅进行高质量的PCB。这种自动化方法可降低人类干预，可显着提高生产效率，降低制造成本并提高整体PCB质量。所提出的系统展示了尖端图像处理技术与强大的机械组件之间的协同作用，为PCB制造关键字中的缺陷检测和隔离提供了全面的解决方案：PCB，DC发动机，PCBIONS，PCBIONS，机器学习，机器学习，工业，缺陷。
使用微血管襟翼用于术后缺陷
1医疗部，部长萨拉德·普布里卡（SaludPública）哥伦比亚收到：2024年8月20日修订：2024年9月5日接受：2024年9月6日 *通信：Jorge A. R. Bustos博士，电子邮件：Alejandro.Rosero.Rosero.Rosero.Rosero123@gmail.com版权所有：©作者（S），出版商和被许可人Medip Academy。这是根据Creative Commons归因于非商业许可的条款分发的开放式文章，只要适当地引用了原始工作，它允许在任何媒介中不受限制地非商业使用，分发和复制。
化学镀镍黑色焊盘缺陷的表征
摘要 RoHS 法规的出台（该法规强制使用无铅焊料）以及 BGA 封装的日益普及，使得 ENIG 因其出色的长期可焊性和表面平整度而成为一种流行的表面处理选择。这种表面处理的缺陷之一是有可能在化学镀镍和浸金之间形成一层磷含量过高的层，这被称为黑焊盘缺陷。大多数现有文献表明，黑焊盘缺陷是由于 ENIG 工艺的浸金步骤中镍磷 (Ni-P) 层中的镍加速还原（腐蚀）造成的。黑焊盘缺陷可表现为 Ni-P 结节边界处的腐蚀尖峰，并可能发展为 Ni-P 顶部异常厚的高磷区域。与黑焊盘缺陷相关的一种故障机制是由于高磷区域的存在，下层 Ni-P 层中润湿良好的焊点发生脆性故障。在严重的情况下，黑焊盘缺陷会导致可焊性问题，并阻碍锡镍金属间化合物的形成，从而阻碍焊点的良好润湿。我们有机会研究了许多不同类型的黑焊盘案例，从严重到轻微，并且有大量的知识可以分享。本文将让读者对如何识别黑焊盘以及随后确定其严重程度有一个基本的了解。
在UAM螺旋桨缺陷上检测声学异常
1。Juho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.comJuho Lee Korea University，Seongbuk-Gu，首尔，韩国队长，韩国空军，学生会成员，Juho.lee927@gmail.com
传感器数据复制和用于缺陷检测和DA
，实验时间可能很高。此外，很难表征不同构建几何和材料的过程误差与观察到的热图之间观察到的关系（Delgado等，2012）。因此，首先基于原理的建模和分析方法对于DMLS过程非常重要，以便提供对过程的更多物理见解并增强现有过程监测（Wang等，2020）。除了最近的其他作品外，Arısoy等人。（2019）使用多物理模型来了解熔体池和微结构机械性能的关系。Dong等。 （2019）研究了舱口间距的影响，Ramos等人。 （2019）深入研究扫描的影响Dong等。（2019）研究了舱口间距的影响，Ramos等人。（2019）深入研究扫描的影响
使用无监督的印刷电路板中的检测缺陷...
总之，有几种进行检查的方法。手动检测有很多缺点：它是主观的，乏味的和效率低下的，几乎无法量化。基于计算机视觉的自动光学检查（AOI）被广泛使用，根据[4]的AOI，AOI的主要方向是（a）参考方法（与模板进行比较），（b）非参考方法（在没有比较与模板中比较的构造元素）和（c）（c）杂交方法的杂种方法（c）构成了杂交方法。在[2]的稍后，将其他方法添加到包括机器学习在内的混合方法中。基于学习的模型，例如[5、6、7]，用于缺陷检测：例如，[5]的方法使用加速的鲁棒特征（冲浪），然后学习故障模式并计算概率和随机森林。通过使用加权核密度估计来估计特征的密度，从而给出了缺陷的定位。
用于晶圆缺陷检测的 AI 机器视觉系统
半导体晶圆加工过程中产生的表面缺陷是微纳米加工面临的主要挑战之一。通常使用光学显微镜扫描晶圆，然后由人类专家检查图像。这往往是一个非常缓慢且令人疲惫的过程。由于可能出现的缺陷种类繁多，开发一种可靠的基于机器视觉的系统来正确识别和分类晶圆缺陷类型以取代人工检查是一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们开发了一种机器视觉系统，用于检查半导体晶圆和检测表面缺陷。该系统集成了光学扫描显微镜系统和基于 Mask R-CNN 架构的 AI 算法。该系统使用具有 MEMS、硅光子学和超导器件的晶圆在不同制造阶段（包括表面缺陷）的显微图像数据集进行训练。所实现的精度和检测速度使该系统有望应用于洁净室。
氧化铍中量子缺陷候选物的第一性原理研究
氧化铍 (BeO) 具有超宽带隙，是一种很有前途的量子缺陷宿主。我们利用混合函数的密度泛函理论，对 BeO 中的原生点缺陷进行了全面的第一性原理研究。我们发现铍和氧空位是最稳定的缺陷，而其他原生缺陷（如间隙或反位）则具有较高的形成能。我们通过检查自旋态和内部光学跃迁，研究了点缺陷作为量子缺陷候选者的可能性。氧空位 (V + O) 是一种合适的自旋量子比特或单光子发射体；我们还发现，通过与 Li 受体形成 (VO − Li Be) 0 复合物可以增强其稳定性。O − Be 反位还具有理想的光学和自旋特性。总体而言，由于其作为宿主材料的理想特性，BeO 可以成为量子缺陷的优良宿主，其中 V + O、(VO − Li Be) 0 和 O − Be 是主要候选者。