Інтелектуальний аналіз зображень кристалів мікроелектронних компонентів для виявлення дефектів із використанням глибоких згорткових мереж і YOLO

Сагалович, Т. О.

Публікація:
Інтелектуальний аналіз зображень кристалів мікроелектронних компонентів для виявлення дефектів із використанням глибоких згорткових мереж і YOLO

dc.contributor.author	Сагалович, Т. О.
dc.date.accessioned	2025-10-07T06:33:27Z
dc.date.available	2025-10-07T06:33:27Z
dc.date.issued	2025
dc.description.abstract	Об’єкт дослідження – процес виявлення дефектів у мікроелектронних компонентах на основі аналізу зображень. Предмет дослідження – алгоритми класифікації та сегментації зображень, орієнтовані на автоматизований аналіз пошкоджень та порушень структури елементів мікросхем. Мета роботи – створити програмну систему, здатну автоматично виявляти дефекти збірки та пошкодження провідників мікроелектронних компонентів на основі вхідного зображення, з використанням методів комп’ютерного зору та глибокого навчання.. Методи дослідження – методи глибокого навчання (YOLOv8, U-Net), комп’ютерного зору, скелетизації, морфологічної обробки зображень, ручної анотації датасету, навчання нейронних мереж, валідації моделей за допомогою метрик точності (IoU, Dice, mAP), використання фреймворків Python (PyTorch, OpenCV) та інтеграції ONNX-моделей у середовище C#.
dc.identifier.citation	Сагалович Т. О. Інтелектуальний аналіз зображень кристалів мікроелектронних компонентів для виявлення дефектів із використанням глибоких згорткових мереж і YOLO : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / Т. О. Сагалович ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 88 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/32927
dc.language.iso	uk
dc.subject	анотація зображень
dc.subject	виявлення дефектів
dc.subject	автоматизований аналіз пошкоджень мікросхем
dc.title	Інтелектуальний аналіз зображень кристалів мікроелектронних компонентів для виявлення дефектів із використанням глибоких згорткових мереж і YOLO
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication