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Neurofuzzy c-Means Network-Based SCARA Robot for Head Gimbal Assembly (HGA) Circuit InspectionRobot SCARA basado en una red de c-Means para la inspección de circuitos de montaje de cabezales (HGA)

Resumen

La decisión y el control del robot SCARA en la línea de inspección de HGA (montaje de cardán de cabeza) es un tema muy desafiante en la fabricación de discos duros (HDD). El circuito HGA, llamado FOS deslizante, es una parte del disco duro que se utiliza para leer y escribir datos dentro del disco con una dimensión muy pequeña, es decir, 45 × 64 µm. La precisión juega un papel importante en esta inspección, y la clasificación de los defectos es muy crucial para asignar la acción del robot SCARA. El robot puede mover las piezas inspeccionadas a las casillas correspondientes, que se dividen en 5 grupos y que son "Bueno", "Puente", "Falta", "Quemado" y "Sin conexión". Se propuso una técnica general de procesamiento de imágenes, el análisis de manchas, junto con la agrupación neurofuzzy c-means (NFC) con la técnica branch and bound (BNB) para encontrar la mejor estructura entre todas las posibles candidatas, con el fin de aumentar el rendimiento de todo el sistema robótico. Se investigaron los resultados de dos técnicas de clustering que son K-means, red Kohonen y neurofuzzy c-means para mostrar la eficacia del algoritmo propuesto. Los resultados del entrenamiento de la inspección al microscopio de 30 aumentos con 300 muestras muestran que la mejor precisión para la agrupación es del 99,67 de la agrupación NFC con las siguientes características: área, momento de inercia y perímetro, y los resultados de las pruebas muestran una precisión del 92,21 de la red Kohonen convencional. Los resultados muestran la mejora en la agrupación cuando se aplica la red neuronal. Esta aplicación es uno de los avances de la neurorobótica en aplicaciones industriales. Este sistema se ha implementado con éxito en la línea de producción de discos duros de Seagate Technology (Thailand) Co. Ltd.

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