Im Rahmen des „27. International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging“ (SIITME 2021) wurde der Beitrag „Clustering of Image Data to Enhance Machine Learning Based Quality Control in THT Manufacturing” von Nils Thielen, Zonghan Jiang, Konstantin Schmidt, Reinhardt Seidel, Christian Voigt, Dr. Andreas Reinhardt (SEHO Systems GmbH) und Prof. Dr.-Ing- Jörg Franke vom Komitee der Konferenz mit dem „Best Presentation Award for Young Scientists“ ausgezeichnet. Wie im Vorjahr wurde das Symposium aufgrund der Corona-Pandemie virtuell durchgeführt.

Der ausgezeichnete Beitrag erforscht den Nutzen des Clusterns von Bilddaten anhand von eingesetzten Testroutinen und mittels unüberwachten Lernverfahren im Rahmen von Anwendungen des Maschinellen Lernens zur Qualitätskontrolle von THT-Lötstellen. Im Vordergrund steht dabei die sichere Identifikation von Pseudofehlern. Für die einzelnen Cluster der Bilddaten können somit spezifische Modelle trainiert werden, die Merkmale bestimmter Fehlerbilder identifizieren sowie darauf aufbauend diese von Pseudofehlern unterscheiden können und somit eine erhöhte Genauigkeit bei gleichzeitig verringertem Fehlerschlupf aufweisen.

Kontakt:

Nils Thielen, M.Sc.

Department Maschinenbau (MB)
Lehrstuhl für Fertigungsautomatisierung und Produktionssystematik (FAPS, Prof. Franke)