Das Paper „A Machine Learning Based Approach To Detect False Calls in SMT Manufacturing“ von Nils Thielen, Dominik Werner, Konstantin Schmidt, Reinhardt Seidel, Dr.-Ing. Andreas Reinhardt und Prof. Dr.-Ing. Jörg Franke wurde von dem Komitee des International Spring Seminars on Electronics Technology (ISSE) mit dem „Excellent Paper Award for Young Scientists“ ausgezeichnet. Die ISSE 2020 sollte ursprünglich im Demanovska Valley in der Slowakei stattfinden, wurde jedoch aufgrund der Corona-Pandemie erstmalig als Web-Konferenz durchgeführt.

Das ausgezeichnete Paper handelt von der Detektion von Pseudofehlern bei der Automatischen Optischen Inspektion in der SMT-Fertigung mit Hilfe von Machine Learning Modellen. Das Modell, dem die Designparameter der elektronischen Baugruppe und die Ergebnisse der Inspektionsprüfung selbst als Eingangswerte dienen, ermöglicht es, manuelle Nachprüfungen zur Vermeidung von unnötigem Ausschuss zu reduzieren.

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