Abordagem YOLOv5 para Detecção e Classificação de Esferas de Solda no Encapsulamento de Semicondutores - Pereira, Paulo Vítor Libório; Oliveira, Felipe Gomes de (Anais da Conferência de Tecnologia do ICET (CONNECTech); 2024: Anais da I Conferência Connect Tech, 2024)
A detecção de objetos baseada em Visão Computacional é essencial para acelerar a produção de produtos eletrônicos. Para o treinamento e teste da rede neural, foi utilizada a métrica mAP para avaliar os resultados da detecção e para a classificação considerou-se a acurácia média. O objetivo consiste em propor uma abordagem para detectar e classificar três categorias de esferas de solda, no processo de soldagem de pastilhas de silício em BGA contidos em substratos PCB combinando o modelo YOLOv5 e uma CNN. Os resultados experimentais mostram que o detector alcançou um desempenho considerável, marcando um mAP@50 de 92,6% para o modelo YOLOv5 e uma acurácia média de 97,87% para o modelo de CNN.