Zoeken

Afstudeeropdracht – Machine Learning classificatie op PCB’s

Beenen is één van de werkmaatschappijen van Batenburg Techniek. Als grootste industriële automatiseerder van Noord-Nederland ontwerpt en realiseert Beenen complete besturingsinstallaties voor de sectoren industrie, infra en watertechnologie. Daarnaast levert Beenen servicediensten en 24-uurs support. Batenburg Industriele Elektronica is één van de werkmaatschappijen van Batenburg Techniek. Zij richting zich op de assemblage van Industriële Elektronica.

Achtergrond/Context afstudeeropdracht

Bij Batenburg Industriële Elektronica worden drie soldeertechnieken toegepast voor het assembleren van PCB’s. Dat zijn handsolderen, selectief solderen en machinaal golf solderen. Bij handsolderen worden de PCB’s volledig handmatig gesoldeerd, dit wordt vooral voor kleinschalig werk gebruikt. Selectief solderen werkt hetzelfde als handsolderen alleen wordt het door een machine gedaan wat zorgt voor een hogere precisie. Als laatste is er golf solderen, hierbij worden PCB’s handmatig samengesteld en op een lopende band gelegd waarbij een machine alles golf soldeert.

Bij Batenburg Industrële Electronica wordt er gewerkt met twee verschillende type componenten, dat zijn Surface-Mounted Device (SMD) en through-hole componenten. SMD componenten worden volautomatisch en gecontroleerd in tegenstelling tot through hole componenten die handmatig op de PCB’s worden gezet.

Bij het handmatig samenstellen van de PCB’s bij het golf solderen komen beide componenten voor. De SMD componenten zijn van te voren al gecontroleerd en gesoldeerd. Vervolgens worden er handmatig de through-hole componenten op gezet en op de lopende band gezet. Bij het handmatige proces kunnen er (menselijke?) fouten gemaakt worden met betrekking tot locatie en oriëntatie van het component wat nog gecontroleerd moet worden voordat de gold soldeer machine alles vast zet. Dit kan momenteel gedaan worden door personeel naast de lopende band te plaatsen

Batenburg Industriële Elektronica wil een systeem hebben wat deze vorm van controle gaat vervangen. Dit zou het proces sneller laten verlopen en met een hogere zekerheid kwaliteit kunnen garanderen.
Het doel van deze opdracht is het maken van een Machine-Learning implementatie die classificatie (goedkeur/afkeur) gaat doen op de PCB’s voordat deze de golf soldeer machine ingaan.

Deze stageopdracht is een samenwerkingsverband tussen Beenen en Batenburg industriële elektronica waarbij de kennis op het gebied van kunstmatige intelligentie afkomstig is van Beenen en de data in de vorm van foto’s aangeleverd word door Batenburg industriële elektronica.

Afstudeeropdracht

Het maken van een systeem wat in combinatie met het aangeven van het type PCB kan classi-ficeren of de through-hole componenten goed geplaatst zijn voordat deze door een golf sol-deer machine gesoldeerd worden.

Opdracht in detail
Het uitvoeren van onderzoek naar classificatienetwerken die geschikt zijn voor het probleem. Vervolgens dat classificatienetwerk te trainen op PCB’s om zo aan te kunnen geven bij welke PCB’s de componenten foutief geplaatst zijn. En dit uiteindelijk om te kunnen zetten naar een systeem waarbij bij het plaatsen van een PCB op de machine band er aangegeven kan worden welke PCB er op de band gelegd is. Waarna het systeem deze informatie gebruikt om te kunnen classificeren of de componenten er goed op geplaatst zijn. De opdracht wordt gerealiseerd in de vorm van een proefopstelling om aan te tonen dat het werkt.

Wensen en Eisen

  • Must-haves
    Het systeem moet aan een operator kunnen aangeven of de PCB correct is (alle through hole componenten op de PCB op de juiste plaats met de juiste oriëntatie)
    Het systeem moet per PCB classificatie kunnen doen.
    Er moet aangegeven kunnen worden aan het systeem welk type PCB er op de machine band word gelegd wat gaat helpen bij de classificatie.
  • Should-haves
    Het systeem is makkelijk uit te breiden met meerdere type PCB’S
  • Could-haves
    Het systeem kan zelf het type PCB’s kunnen classificeren zonder aanwijzing van het personeel.
    Het systeem kan aangeven wat er fout is aan de PCB.
  • Wont-haves
    Het systeem hoeft geen rekening te houden met SMD componenten.

Benodigdheden van BIE

Voor het trainen van het netwerk om een demo opstelling te creëren zijn er datasets nodig bestaande uit foto’s van PCB’s. Deze datasets gaan gemaakt worden door foto’s te nemen van PCB’s die goedge-keurd zouden moeten worden door het systeem. Per PCB zou er een aparte dataset aangemaakt wor-den. Om aan te tonen dat het systeem de verschillende PCB’s zou kunnen onderscheiden is het nodig dat 3-5 verschillende PCB’s van verschillend formaat, verschillende vorm en verschillende dichtheid van componenten datasets maken. Hiervoor zou per PCB één nodig zijn met daarbij de componenten. Hier-van zouden datasets gemaakt kunnen worden door veel foto’s te maken van de PCB met de componenten op de goede locatie en juiste oriëntatie waarbij de componenten lichte afwijkingen zouden hebben van de originele positie. Ook kan het systeem hiermee gevalideerd worden door het te testen met dezelfde PCB’s waarbij de componenten op verschillende locaties zitten.

Wie we zoeken

• Een student met affiniteit of interesse voor Industriële Automatisering.
• 5 maanden tijd voor een stage (startdatum is flexibel).
• Je bent initiatiefrijk en beschikt over een hands-on mentaliteit.

Wat we bieden

• Flexibele werktijden.
• Een marktconforme vergoeding.
• Veel ruimte voor eigen initiatief.
• Een uitdagende opdracht met goede begeleiding.
• Een werkplek met alle benodigde faciliteiten en software in Heerenveen of Zwolle.
• De mogelijkheid om jouw talenten toe te passen binnen een professionele omgeving.

Geïnteresseerd?

Als je interesse hebt in deze opdracht neem dan contact op met Moustafa Elhagaly (R&D Engineer) op nummer 06 – 24 08 94 32 of mail naar m.elhagaly@beenen.nl

Details

  • Bedrijf
  • Locatie Heerenveen
  • Type Afstuderen
    Stage
  • FunctieAfstudeeropdracht – Machine Learning classificatie op PCB’s
  • OpleidingHBO
Upload uw CV of een ander relevant bestand. Max. bestandsgrootte: 8 MB.
Upload je motivatie. Max. bestandsgrootte: 8 MB.

Niet gevonden wat je zocht?

We helpen je graag verder. Neem contact met ons op via onderstaand email of telefoonnummer.

Op zoek naar een leerzame (afstudeer) stage?

We hebben meerdere plaatsen beschikbaar