Библиографическое описание:СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ МОДЕЛЕЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ YOLO ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ ДЕФЕКТОВ ПАЯННОГО СОЕДИНЕНИЯ В ПРОЦЕССЕ ИНДУКЦИОННОЙ ПАЙКИ : доклад, тезисы доклада / Е. В. Шуткина, С. О. Курашкин. - [Б. м. : б. и.], 2025. - Текст : непосредственный // Решетневские чтения : Материалы XXIХ Международной научно-практической конференции, посвященной памяти генерального конструктора ракетно-космических систем академика Михаила Федоровича Решетнева. В 2-х частях. - Красноярск, 2025. - С. 228-230. - ISBN 9785864339749.
Аннотация:На сегодняшний день индукционная пайка (ИП) широко применяется для соединения ответственных деталей, однако образующиеся испарения в процессе ИП влияют на точность измерений бесконтактными пирометрами, что приводит к появлению дефектов, таких как прожог, непропай и перегрев. В данной работе представлен сравнительный анализ различных моделей нейронной сети YOLO, применяемых для обнаружения дефектов паянного соединения в процессе ИП. Обученная модель YOLOv9t демонстрирует наивысшую точностью обнаружения дефекта и наименьшее время распознавания.
Currently, induction soldering (IS) is widely used to join critical parts, but the fumes generated during the IS process affect the accuracy of measurements by non-contact pyrometers, leading to defects such as burn-through, incomplete soldering, and overheating. This paper presents a comparative analysis of various YOLO neural network models used to detect defects in soldered joints during the IS process. The trained YOLOv9t model demonstrates the highest accuracy in defect detection and the shortest recognition time.
Держатель оригинала документа:Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы, Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева
