リードの周期性に着目した電子部品自動分類システム

カテゴリ: 論文誌(論文単位)

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門

発行日: 2015/10/01

タイトル(英語): Automatic Classification System of Electric Parts Focused on Periodicity of Leads

著者名: 鬼頭　秀一郎（名古屋工業大学 大学院工学研究科 情報工学専攻 梅崎研究室），服部　公央亮（中部大学 工学部 電子情報工学科），田口　亮（名古屋工業大学 大学院工学研究科 情報工学専攻 梅崎研究室），梅崎　太造（名古屋工業大学 大学院工学研究科 情報工学専攻 梅崎研究室）

著者名(英語): Shuichiro Kito (Nagoya Institute of Technology Graduate School of Engineering, Department of Computer Science and Engineering, Umezaki Laboratory), Koosuke Hattori (Chubu University, Department of Electronics and Information Engineering), Ryo Taguchi (Nagoya Institute of Technology Graduate School of Engineering, Department of Computer Science and Engineering, Umezaki Laboratory), Taizo Umezaki (Nagoya Institute of Technology Graduate School of Engineering, Department of Computer Science and Engineering, Umezaki Laboratory)

キーワード: 自動分類，表面実装部品，サポートベクターマシン，高次局所自己相関特徴　　Automatic classification，SMD，SVM，HLAC

要約(英語): This paper proposes a method for an automatic classification system of surface mount devices (SMDs) focused on the periodicity of leads. Automatic classification methods for the type of SMD are required as preprocessing for mounting SMDs in chip mounters. Due to the variations of connector parts, the previous method has a low accuracy rate. This paper presents a classification method for multiple types of SMDs by using Higher-order Local AutoCorrelation (HLAC) features from the power spectrum of an SMD image. Support Vector Machine (SVM) automatically classifies connector parts including the periodicity of leads by using HLAC features from a spectrum. The experimental results show that the proposed method improved the accuracy rate of the connectors (115 samples) from 40.0[%] to 91.3[%]. For all kinds of parts (748 samples), the accuracy rate was improved from 89.2[%] to 96.0[%].

本誌: 電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.135 No.10 （2015） 特集：産業界を支える情報通信技術

本誌掲載ページ: 1229-1235 p

原稿種別: 論文／日本語

電子版へのリンク: https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/135/10/135_1229/_article/-char/ja/