การเปรียบเทียบเทคนิคการแบ่งส่วนภาพสำหรับตรวจสอบคุณภาพแผ่นวงจรพิมพ์

Abstract

ในอุตสาหกรรมการผลิตจำเป็นต้องมีการตรวจสอบคุณภาพในทุกขั้นตอนรวมทั้งอุตสาหกรรมการผลิตชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ก็เช่นกัน การสร้างแผ่นวงจรพิมพ์ (PCB) เป็นขั้นตอนแรกๆ ในการผลิตขชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ ซึ่งต้องทำการตรวจสอบคุณภาพอย่างละเอียดทำให้สามารถคัดแยกชิ้นงานที่เสียออกแต่เนิ่นๆ ไม่ต้องปล่อยให้เสร็จสิ้นกระบวนการถึงจะมีการตรวจเช็ค เพราะถึงเวลานั้นชิ้นงานจะมีมูลค่าที่สูงทำให้สูญเสียต้นทุนการผลิตมาก การตรวจสอบคุณภาพแผ่นวงจรพิมพ์อัตโนมัติโดยใช้การประมวลผลภาพแบบดิจิตอลเป็นวิธีการที่นำมาใช้เพื่อแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้นในการตรวจสอบด้วยสายตามนุษย์เพราะสามารถช่วยให้ประเมินได้อย่างละเอียด เที่ยงตรง และรวดร็วกว่า ขั้นตอนหนึ่งที่สำคัญในการประมวลผลภาพแบบดิจิตอลที่ใช้คือการแบ่งส่วนภาพ ซึ่งหากกระบวนการนี้มีความผิดพลาดจะทำให้ประสิทธิภาพในการตรวจสอบลดลงด้วย งานวิจัยนี้นำเสนอการเปรียบเทียบเทคนิดการแบ่งส่วนภาพสำหรับงานตรวจสอบคุณภาพแผ่นวงจรพิมพ์ ซึ่งมีทั้งหมด 4 วิธีการดังนี้ 1) Global Thresholding 2) Adaptive Thresholding 3) K-means Clustering และ 4) Fuzzy C-means Clustering โดยภาพแผ่นวงจรพิมพ์จำนวน 500 ภาพ ถูกนำมาใช้ในการทดลองและใช้ตัวชี้วัด Intersection over Union, Accuracy, Precision, Recall และ Elapse Time ในการประเมินหาประสิทธิภาพของ 4 วิธีการข้างตั้น ผลการทดลองพบว่าวิธีการจัดกลุ่มแบบ Fuzzy C-means มีค่าความถูกต้องมากที่สุด คือ 98.54% รองลงมาคือวิธีการจัดกลุ่มแบบ K-means คือ 97.43% ถึงแม้วิธีการจัดกลุ่มแบบ Fuzzy C-meanร จะมีค่าความถูกต้องมากที่สุด แต่ก็ต้องใช้วลาในการประมวลผลมากเช่นกัน คณะผู้วิจัยจึงได้ทำการปรับปรุงวิธีการจัดกลุ่มแบบ K-means ซึ่งมีความถูกต้องรองลงมาแต่ใช้เวลาในการประมวลน้อยกว่า โดยทำการแบ่งกลุ่มย่อยด้วยวิธีการกัดกลุ่มแบบ K-means จำนวน 2 รอบ ผลการวิจัยที่ได้จากการปรับปรุงวิธีการจัดกลุ่มแบบ K-means ดังกล่าว จะได้ค่าความถูกต้องมากขึ้นอยู่ที่ 98.38% แต่ก็ใช้เวลาในการประมวลผลมากขึ้นอีกเล็กน้อย และเลือกใช้วิธีการจัดกลุ่มแบบ K-means ที่ปรับปรุงขึ้นนี้เป็นวิธีการแบ่งส่วนภาพที่เหมาะสมกับการตรวจสอบคุณภาพของแผ่นวงจรพิมพ์ในงานวิจัยต่อไป