Intellectual System for Printed Circuit Board Manufacture Based on Mirae Mx-200

It is considered the main disadvantages of printed circuit boards manufacture based on the Mirae Mx-200 system. In order to reduce the level of manufacturing defects and increase productivity, it is proposed to include an intelligent unit based on the YOLO neural network in the system, which is implemented by an additional Raspberry controller included in the system. The YOLO neural network is used to process images obtained from an additionally installed video camera, which monitors the production process. In this work, based on the use of the solution to the classification problem, the problem of decision support is formulated and solved. As a result, the operations (actions) that need to be taken are determined: automatic centering, reset, cancel, etc. Using emulation with additional microcontroller connections, the problem of limited installer resources and the implementation of more complex algorithms in the installer's work is solved. В работе рассмотрены основные недостатки производства печатных плат на основе системы Mirae Mx-200. С целью снижения уровня производственного брака и повышения производительности предложено включение в систему интеллектуального блока на базе нейронной сети YOLO, которая реализуется дополнительно включенным в систему контроллером Raspberry. Нейронная сеть YOLO используется для обработки изображений, получаемых с дополнительно установленной видиокамеры, которая осуществляет наблюдение за процессом производства. В работе на основании использования решения задачи классификации поставлена и решена задача поддержки принятия решений. В результате определяется вид операции (действия), которую необходимо в данный момент реализовать: автоматическое центрирование, сброс, отмена и т. д. С помощью эмуляции с дополнительными подключениями микроконтроллера решена проблема ограниченных ресурсов приспособления для установки компонентов печатной платы и реализации более сложных алгоритмов в работе такого приспособления. У роботі розглянуто основні недоліки виробництва друкованих плат на базі системи Mirae Mx-200. З метою зниження рівня виробничого браку і підвищення продуктивності запропоновано включення в систему інтелектуального блоку на базі нейронної мережі YOLO, яка реалізується додатково включеним в систему контролером Raspberry. Нейронна мережа YOLO використовується для обробки зображень, одержуваних з додатково встановленої відіокамери, яка здійснює спостереження за процесом виробництва. У роботі на підставі використання розв'язку задачі класифікації поставлено і розв'язано задачу підтримки прийняття рішень. У результаті визначається вигляд операції (дії), яку необхідно в даний момент реалізувати: автоматичне центрування, скидання, скасування, тощо. За допомогою емуляції з додатковими підключеннями мікроконтролера вирішено проблему обмежених ресурсів пристосування для установки компонентів друкованої плати і реалізації більш складних алгоритмів в роботі такого пристосування.