I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io n  ( I J RA)   Vo l.  1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 ,   p p .   6 5 8 ~ 6 6 8   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 1 5 i 3 . pp 6 5 8 - 668           658       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   Visua l and elec tri ca l appro a ches fo r auto ma ted  v eri f ica tion o f  elect ro nic  com po nents       So wm y a   Sa ntha na m ,  Aa dh it y a   Swa m ina t ha n Ve lm urug a n ,  Durk a dev i C ha nd ra ha s a n ,    K rit hik a   Arc o t   R a t hn a   K um a r ,   J ee v a nthik a   Chepa uk ,  D ee pik a   Sa s iK um a r ,  Cha it ha ny a   Sa ra ng a ra j   D e p a r t me n t   o f   El e c t r o n i c s a n d   C o mm u n i c a t i o n   En g i n e e r i n g ,   M e e n a k s h i   S u n d a r a r a j a n   E n g i n e e r i n g   C o l l e g e ,   C h e n n a i ,   T a m i l   N a d u ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   31 ,  2 0 2 5   R ev is ed   J u n   3 ,  2 0 2 6   Acc ep ted   J u l   20 ,  2 0 2 6       Re li a b le  in s p e c ti o n   a n d   so rti n g   o f   e lec tro n ic  c o m p o n e n ts  h a v e   b e c o m e   p iv o tal  a lo n g   t h e   p a th   o f  e lec tro n i c   m a n u fa c tu rin g   t o wa rd   h i g h e r  d e n sity   a n d   a u to m a ti o n .   A u to m a ted   o p ti c a l  in sp e c ti o n   s y ste m s  a t  p re se n t   d e p e n d   o n   v isu a l   a ss e ss m e n t  m e th o d s   b e c a u se   th e y   d o   n o t   i n c lu d e   e lec tri c a l  tes ti n g   c a p a b il it ies ,   wh ich   re su lt s  i n   a   c o m p o n e n t  v e rifi c a ti o n   re li a b il i t y   g a p .   I n   sp it e   o f   re c e n t  a d v a n c e s,  larg e l y   d u e   t o   th e   fa c t  t h a t  m o st   a u t o m a ted   o p ti c a l   in sp e c ti o n   sy ste m s  stil l  a b id e   b y   v isu a l  e v a lu a ti o n ,   v e rifi c a ti o n   o f  th e   a c tu a l  e lec tri c a l  b e h a v io r   o f  c o m p o n e n ts  b e c a m e   q u i te  imp o ss ib le.   T h i s  p a p e r   is  fo c u se d   o n   b rid g in g   t h is  g a p   th r o u g h   th e   i n tro d u c ti o n   o f  a   u n ifi e d   in sp e c ti o n   fra m e wo rk   wh e re b y   v isu a l  a n a l y sis  is  e x e c u ted   a l o n g   with   p ro g ra m m a b le  e lec tri c a l  v a li d a ti o n   u n d e r  a   sin g le  a u to m a ted   p ro c e ss   in   c o n fo r m it y   with   In d u stry   4 . 0   p ra c ti c e s.  T h e   s y ste m ' s  sy n c h ro n ize d   w o rk f lo w   in c l u d e s  v isi o n - b a se d   d e tec ti o n ,   o p ti c a l  c h a ra c ter  re c o g n it io n ,   re sisto r  c o lo r - b a n d   p a rsi n g ,   su rfa c e   d e fe c t  a n a ly sis,  a n d   e lec tri c a l  tes ti n g   in   re a l  ti m e .   Th e   c o m p o n e n t   lo c a li z a ti o n   tas k   u se s  YO LOv 5 ,   wh il e   Eas y OCR  with   a   c o n v o lu t i o n a l  n e u ra l   n e two rk - l o n g   s h o rt - term   m e m o ry   (CNN - LS T M )  str u c tu re   a n d   HSV - b a se d   se g m e n tatio n   d e li v e rs  e x a c t  v a l u e   e x trac ti o n   re s u lt s.  T h e   tes ti n g   sy ste m   a c h iev e d   9 8 . 4 %   c las sifica ti o n   a c c u ra c y ,   9 8 . 9 %   v a lu e   re c o g n it i o n   a c c u ra c y ,   a n d   9 4 . 9 %   o v e ra ll   so rti n g   a c c u r a c y   wh e n   tes ted   o n   3 , 0 0 0   p h o t o s  a n d   4 0 0   p h y sic a ll y   i n sp e c ted   c o m p o n e n ts   a t  a   t h ro u g h p u t   ra te  o f   se v e n   c o m p o n e n ts  p e r  m in u te.   K ey w o r d s :   E asy OC R   E lectr o n ic  co m p o n e n t so r tin g   R o b o tic  ar m   co n tr o l   Vis io n - b ased   in s p ec tio n   YOL Ov 5   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   So wm y a  San th an am   Dep ar tm en t o f   E lectr o n ics an d   C o m m u n icatio n   E n g in ee r i n g ,   Me en ak s h i Su n d a r ar ajan   E n g in ee r in g   C o lleg e   C h en n ai,   T am il Na d u ,   I n d ia   E m ail: so wk an s h a@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   T h e  d em a n d   f o r   f aster   elec tr o n ics  m an u f ac tu r in g   r eq u ir es  h ig h ly   p r ec is e  an d   r eliab le  q u al ity   co n tr o l   as  co m p o n en t  d e n s ity   an d   m in iatu r izatio n   in cr ea s e.   T h e  v er if icatio n   o f   m ater ial  an d   p r o d u ct  q u ality   u s ed   tr ad itio n al  v is u al  i n s p ec tio n   m eth o d s   b u t  m a n u al  ass ess m en t  tech n iq u es  n o w  f ail  t o   m ee t  s tan d ar d s   b e ca u s e   o f   th eir   s lo w  o p er atio n   tim e   an d   th eir   o wn   o p e r ato r   f ati g u e  a n d   th eir   r is k   o f   h u m an   er r o r s   [ 1 ] – [ 3 ] .   T h e   p r esen ce   o f   u n d etec ted   d ef e cts  in   h ig h - th r o u g h p u t  en v ir o n m en ts   lead s   to   d ec r ea s ed   y ield   an d   s y s tem   r eliab ilit y   p r o b lem s   ac co r d i n g   to   f in d in g s .   I n d u s tr y   4 . 0   h as  en ab led   in tellig en t  an d   ad a p t iv e  m an u f ac tu r in g   th r o u g h   au t o m atio n ,   r ea l - tim e  d ata  ex ch a n g e,   r o b o tics ,   an d   ar tific ial  in tellig en ce   ( AI )   [ 4 ] .   Dee p   lear n i n g   d etec to r s   th at  o p er ate  t h r o u g h   YOL Ov 5   an d   YOL Ov 8   h av e  p r o v e n   id ea l  f o r   im p lem e n tin g   au to m ated   o p tical   in s p ec tio n   ( AOI )   s y s tem s   in   e lectr o n ics  p r o d u ctio n   [ 5 ] ,   [ 6 ] .   Ho wev er ,   th e  m ajo r ity   o f   AOI   p ip elin es  ar e  s till   p u r ely   v is u al  an d   h an d le  task s   s u ch   as  o p tical  ch ar ac ter   r ec o g n itio n - b ased   ( OC R )   m ar k in g   id en tific atio n ,   s u r f ac e  d ef ec t  d etec tio n ,   a n d   co lo r - b a n d   d ec o d in g   s ep ar ate ly   [ 7 ] – [ 9 ] .   T h is   m o d u lar   s ep ar atio n   r ed u ce s   th e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       V is u a l a n d   elec tr ica l a p p r o a c h es fo r   a u to ma ted   ve r ifica tio n   o f e lectro n ic  co mp o n en ts   ( S o w mya   S a n th a n a m )   659   o v er all  ef f icien cy   an d   f ails   to   v er if y   th e   ac tu al  elec tr ical   f u n ctio n ality   o f   th e   co m p o n e n ts   [ 1 0 ] .   M o s t  cu r r e n t   tech n iq u es  h an d le  p r i n ted   cir cu it  b o ar d s   ( PC B )   lev el  in s p e ctio n   an d   v is u al  s o r tin g   task s   b ec au s e  th ey   lac k   elec tr ical  v alid ity   ass u r an ce   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] .   T h e  s tu d y   p r esen ts   a  co m p lete  v is u al - elec tr ical  v er if icatio n   s y s tem   wh ich   u s es  d ee p   lear n in g   v i s io n   s y s tem s   an d   O C R - b ase d   v alu e  ex tr ac tio n   an d   p r o g r am m ab le  elec tr ical  test in g   to   cr ea te  au to m ated   test in g   f o r   s m all  a n d   m ed iu m - s ized   m an u f ac tu r in g   o p er atio n s .   Ma jo r   co n tr ib u tio n s   o f   th is   wo r k :   i)   T h e  s y s tem   d ev elo p s   a  s m all  in s p ec tio n   p latf o r m   th at  v al id ates  p ass iv e  an d   ac tiv e  co m p o n en ts   u s in g   Y OL Ov 5 - b ased   v is io n   an d   s ta n d ar d   c o m m an d s   f o r   p r o g r a m m ab le  in s tr u m en ts   ( SC PI ) - co n tr o lled   in d u ctan ce - ca p ac itan ce - r esis tan ce   ( L C R )   v er if icatio n ;   ii)  T h e  s y s tem   cr ea tes  a  h y b r id   p ip elin e  b y   c o m b in i n g   v a r io u s   tech n o lo g ies,  s u ch   as  v is io n ,   OC R ,   co lo r   d ec o d in g ,   an d   q u an titativ e  elec tr ical  m ea s u r em en t ;  an d   iii)  T h r o u g h   ex p er im en tal  v alid atio n ,   th e  s tu d y   s h o ws  th at  d u al - d o m ain   v e r if icatio n   im p r o v es c lass if icatio n   r eliab i lity .   T h e  ar ch itectu r e   ca n   s u p p o r t  s m all  p r o d u ctio n   lin es  an d   m ed iu m   p r o d u ctio n   lin es  th r o u g h   its   m o d u lar   f ee d e r   s y s tem   wh ic h   en ab les  s ca lab ilit y .   T h e  p r o p o s ed   f r am ewo r k   s p ec if icall y   tar g ets  lo w - c o s t,  m o d u lar   au t o m atio n   wh ich   la b o r ato r ies  an d   s m all - to - m e d iu m   en ter p r is es  ( SME s )   ca n   u s e  b u t  n o t  h ig h - en d   in d u s tr ial  s o lu tio n s .       2.   RE L AT E D  WO RK S   Mo h s in   et  a l.   [ 1 3 ]   d ev el o p ed   an   au to m ate d   waste  p r in ted   cir cu it  b o ar d   ( W PC B )   d is ass em b ly   s y s tem   wh ich   u s es  ed g e   co m p u tin g   a n d   I n ter n et  o f   T h in g s   ( I o T )   te ch n o lo g y   to   ac h iev e   9 4 %  ac c u r ac y   wh ile   s h o win g   th at  d is tr ib u ted   in tellig en ce   ca n   s u cc ess f u lly   r ec y cle  elec tr o n ic  waste.   T h e  m eth o d   wo r k s   to   r ec o v er   co m p o n en ts   th at  h av e  r ea ch e d   th eir   en d   o f   life   b u t  d o es  n o t  f u n ctio n   as  a   v er i f icatio n   m eth o d   f o r   in d u s tr ial  p r o d u ct  q u ality   co n tr o l.   Mu r s h ed   et  a l.   [ 1 4 ]   b u ilt  a  R asp b er r y   Pi  au to m atic  lev el - cr o s s in g   s af ety   s y s tem   wh ich   ac h iev es  9 2 %  d etec tio n   ac cu r ac y   i n   r ea l - tim e  with   a   r esp o n s e  tim e  th at  tak es  less   th an   f iv e  s ec o n d s   to   s h o w  h o w  lo w - co s t  em b ed d ed   v is io n   tech n o lo g y   ca n   cr ea te  ef f ec tiv e  s af ety   s y s tem s .   T h e  s y s tem   ca n   p r o ce s s   at  h ig h   s p ee d   b u t  its   ca p ac ity   to   co n d u ct  f u ll  elec tr o n ic  i n s p ec tio n   b ec o m es  lim ited   b ec au s e  o f   its   b asic  d etec tio n   s y s tem   an d   its   r estricte d   co m p u tin g   p o wer .   Petr u s e  an d   Vlad   [ 1 5 ]   d is co v er e d   th at  r o b o t  h elp er s   en ab le  wo r k er s   to   ac h iev e  b ett er   er g o n o m ic  co n d itio n s   wh ich   r ed u ce   o p e r ato r   s tr ain   b y   3 0 %  wh ile  in cr ea s in g   th eir   task   p er f o r m a n ce .   T h e  r esear ch   p r o v es  u s ef u l  f o r   wo r k p lace   im p r o v em e n t,   b u t   it  f ails   to   p r o v id e   s o lu tio n s   f o r   au to m ated   v is io n - b ased   co m p o n en t   in s p ec tio n   to g eth er   with   ad v a n ce d   s en s in g   tech n o lo g y   n ee d s .   T h e  s y s tem   d esig n ed   b y   Sh ar m a   an d   K u m ar   [ 1 6 ]   u s es  co n v o lu tio n   n eu r al  n etwo r k   ( C NN)   tech n o lo g y   f o r   ac tu al   W PC B   co m p o n en t  id en tific atio n   wh ich   ac h iev es   9 6 %  ac cu r ac y   i n   co n tr o lled   lab o r ato r y   s ettin g s .   T h e  r esear ch   n ee d s   to   s tu d y   h o w   in d u s tr ial  e n v ir o n m en t s   wh ich   in clu d e  d u s t  an d   d a r k   s p ac es  an d   o ld   m ac h in er y   im p ac t  s y s tem   p er f o r m a n ce .   Su n   et  a l.   [ 1 7 ]   cr ea ted   a  th er m al  o p tim izatio n   m eth o d   wh ic h   im p r o v e d   co o lin g   p er f o r m an ce   b y   2 0 %  th r o u g h   t h eir   r esear ch   o n   AI - b ased   PC B   en cl o s u r e  d esig n   u s in g   s im u latio n   test in g .   T h e   r esea r ch   s tu d y   ch o o s es  to   ex am i n e  m ec h an ical  a n d   t h er m al  p ac k ag in g   elem en ts   in s tead   o f   its   two   f au lt  d etec tio n   m eth o d s   an d   elec tr ic al  v er if icatio n   m eth o d s .   I n te g r ated   v er if icatio n   f r am ewo r k s   r em ain   ess en tial  b ec au s e  r ec en t  v is io n   r esear c h   an d   AI   in s p ec tio n   im p r o v e m en ts   d em o n s tr ate   th eir   n ee d   ac c o r d in g   to   r esear c h   f in d in g s   f r o m   [ 1 8 ] ,   [ 1 9 ] .       3.   SYST E M   DE SI G N  AN D  M E T H O DO L O G Y   T h e  au to m ate d   v is u al – elec tr i ca l  v er if icatio n   p latf o r m   f o r   t esti n g   r esis to r s   an d   ca p ac ito r s   an d   d u al   in lin e  p ac k ag e   in teg r ated   cir c u its   ( DI P  I C s )   u s es  r o b o tic  s y s tem s   to g eth er   with   co m p u ter   v is io n   tech n o l o g y   an d   p r o g r am m ab le   elec tr ical  t esti n g   to   cr e ate  a   co m p lete   in s p ec tio n   p r o ce s s   [ 2 0 ] .   T h e   s y s tem   co n s is ts   o f   f o u r   co m p o n en ts   wh ich   in clu d e   a  h ig h - r eso lu tio n   v is io n   m o d u le   an d   an   ad ap tiv e   f ee d e r   a n d   a  C ar tesi an   r o b o tic   ar m   th at   h as  in ter c h an g ea b le  en d - ef f ec t o r s   an d   a n   elec tr ical   v er if icatio n   test   jig .   T h e   ce n t r alize d   co n tr o l  u n it   [ 2 1 ]   m a n ag es  all  asp ec ts   o f   r o b o tic  m o b ilit y   an d   im ag e  p r o ce s s in g   an d   m ea s u r em en t  p r o ce d u r es  an d   f i n al  s o r tin g   d ec is io n s .   Fig u r e   1   p r o v id es  a  co m p r eh en s iv e  o v er v iew  o f   th e  p r o p o s ed   au t o m ated   in s p ec tio n   s y s tem .   Sp ec if ically ,   th e  co m p lete  lay o u t  o f   th e   s y s tem   ap p ea r s   in   Fig u r e  1 ( a)   w h ich   s h o ws  all  s y s tem   co m p o n en ts .   Fu r th er m o r e ,   Fig u r e  1 ( b )   illu s tr ates  th e  r o b o tic  m an ip u lato r   eq u ip p ed   with   a  p ar allel  g r ip p er   th at  is   u s ed   to   ex ec u te  th e  au t o m ated   p ic k - an d - p lace   o p er atio n s .     T h e   r o b o tic   m a n i p u l at o r   s y s t e m   u s es   a   f i v e - a x is   C a r t esia n   d esig n   w it h   m u lt ip le   g r ip p i n g   t o o ls   a n d   a  v i b r at o r y   f ee d e r   s y s te m   to   p e r f o r m   ac c u r ate   el ec t r o n ic  c o m p o n e n t  p i c k - a n d - p la ce   tas k s   f o r   t h e  m e ch a n ic al  s u b s y s t em   o p e r ati o n   [ 2 2 ] .   T h e  el ec t r i ca l   s u b s y s te m   t ests   I C   l o g ic   f u n ct io n a lit y   t h r o u g h   two   m e th o d s   w h i ch   in c lu d e  p ass i v e  c o m p o n e n t   i m p e d a n c e  t esti n g   w it h   a   m o d u la r   p o g o - p i n   t est  ji g   an d   S C PI - co n t r o ll e d   L C R   m et er   [ 2 3 ] .   T h e   A r d u i n o   M eg a  test s   i n t e g r ate d   c ir cu its   t h r o u g h   p r e d e f i n e d   t est   p att er n s   wh ile   ass ess i n g   r esis ta n c e   i n d u cta n c e   a n d   c ap a cita n ce   a cc o r d in g   t o   t h e   e v a lu ati o n   m e th o d   d e f i n e d   i n   ( 1 ) .   T h e   ele ct r ic al   t esti n g   s etu p   an d   I C   v e r i f ic ati o n   c ir cu it   a r e   i ll u s t r at e d   i n   Fi g u r e  2 .   Fi g u r e  2 ( a)   ill u s t r at es A r d u in o - b ase d   u n i t i n te r f a ce d   wit h   L C D  an d   T C S 3 2 0 0   s e n s o r ,   w h il e  F ig u r e   2 ( b )   I C   test in g   cir c u it   ill u s t r ati n g   i n p u t – o u t p u t l o g ic   v al id ati o n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   6 5 8 - 6 6 8   660   = √ 2 + [  − 1  ] 2   ( 1 )         ( a)       ( b )     Fig u r e  1 .   Ov e r v iew  o f   th e  p r o p o s ed   au to m ate d   in s p ec tio n   s y s tem : ( a)   co m p lete  s y s tem   ar c h itectu r e  illu s tr atin g   th e  in teg r atio n   o f   v is io n ,   r o b o tic  h an d lin g ,   an d   el ec tr ical  v er if icatio n   m o d u les;   an d     ( b )   r o b o tic  m a n ip u lato r   with   p ar allel  g r ip p er   u s ed   f o r   au to m ated   p ick - an d - p lace   o p er atio n s         ( a)   ( b )       Fig u r e  2 .   E lectr ical  v er if icatio n   m o d u le  co n f ig u r atio n :   ( a)   A r d u in o - b ased   u n it in ter f ac ed   with   L C D  an d   T C S3 2 0 0   s en s o r   an d   ( b )   I C   test in g   cir cu it illu s tr atin g   in p u t – o u tp u t lo g ic  v alid atio n       T h e  v is io n   s u b s y s tem   in clu d e s   co m p o n en t   d etec tio n ,   v alu e   ex tr ac tio n ,   d ef ec t   in s p ec tio n   b ased   o n   a   1 0 8 0 p   L o g itech   C 9 2 0   ca m e r a   with   co n tr o lled   L E D  illu m in atio n .   C o m p o n en t  d etec tio n   is   p er f o r m e d   u s in g   YOL Ov 5 m   tr ain ed   with   m o r e  th an   3 , 0 0 0   an n o tated   im ag es.  R e s is to r   v alu es  ar e  d ec o d ed   th r o u g h   co lo r   s eg m en tatio n   b ased   o n   HSV  m ap p ed   to   E I A - 9 6   s tan d ar d s   [ 2 4 ] .  C ap ac ito r   an d   I C   r ec o g n itio n   is   p er f o r m e d   u s in g   E asy OC R   ( co n v o lu tio n   n eu r al  n etwo r k - lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( C NN - L STM ) )   af t er   s k ew  co r r ec tio n   an d   co n tr ast  n o r m aliza tio n   [ 2 5 ] .   Su r f ac e  d ef e cts  ar e  ass ess e d   b y   p er f o r m in g   an   SS I M - b ased   co m p ar is o n   with   r ef er en ce   im a g es  ( an   ac ce p tab le  co n d itio n   will  b e  g iv e n   S SIM   v alu es  o f   ≥   0 . 8 5 ) .   YOL Ov 5   d etec tio n   a n d   E asy OC R   tex t  ex tr ac tio n   ar e  i llu s tr ated   in   Fig u r e  3 .  Su r f ac e - lev el  d ef ec ts   s u ch   as  cr ac k s ,   p in   m is alig n m en t,   an d   co n tam in atio n   ar e  d etec te d   u s in g   a  s tr u ctu r al  s im ilar ity   in d ex   m ea s u r e  ( SS I M)   alg o r ith m .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       V is u a l a n d   elec tr ica l a p p r o a c h es fo r   a u to ma ted   ve r ifica tio n   o f e lectro n ic  co mp o n en ts   ( S o w mya   S a n th a n a m )   661      ( , ) = [ ( 2μ ₓ μᵧ   +   C₁ ) ( 2σ ₓ ᵧ   +   C₂ ) ]   ( μ ₓ²   +   μ ᵧ ²   +   C₁ ) ( σ ₓ²   +   σᵧ ²   +   C₂ )   ( 2 )     I t  q u an tifie s   th e   s im ilar ity   m e tr ics  in   lu m in an ce ,   co n tr ast,  a n d   s tr u ctu r al   p atter n s   in   th e  r ef er en ce   im a g e  an d   ca p tu r ed   c o m p o n en t  im a g es,  s h o wn   in   ( 2 ) .   T h e   u n if ied   E asy OC R – YOL Ov 5   p r o ce s s in g   f r am ewo r k   is   s h o wn   in   Fig u r e  4 .         CNN       L S T M     ( b )     Fig u r e  3 .   F r am ewo r k   f o r   c o m p o n en t  f ea tu r e  e x tr ac tio n   a n d   t ex t r ec o g n itio n     E as yOCR       YOL Ov5       Fig u r e  4 .   I n teg r ated   f r am ewo r k   s h o win g   in ter a ctio n   b etwe en   E asy OC R   ( tex t e x tr ac tio n )   an d   YOL Ov 5   ( o b ject  d etec tio n )   f o r   co m p o n en t id en tific atio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   6 5 8 - 6 6 8   662   T h e  co m p u ter   v is io n   p ip elin e  s tar ts   wi th   s eq u en tial  co m p o n en t  d etec tio n   wh ich   is   f o llo wed   b y   p r ep r o ce s s in g   an d   v alu e   ex tr a ctio n   an d   d e f ec t  an aly s is   wo r k   b ef o r e  it   s en d s   v alid ated   o u tp u ts   to   th e   ce n tr al   d ec is io n   m o d u le.   T h e  C NN – L STM   f ea tu r e  ex tr ac tio n   an d   s eq u en ce   r ec o g n itio n   s tr u ct u r e  is   p r esen ted   in   Fig u r e  5 .   T h e   p r o ce s s   o f   e x tr ac tin g   r esis to r   b a n d s   b e g in s   with   HSV  s eg m en tatio n   w h ich   u s es  ad a p tiv e  th r esh o ld in g   an d   m o r p h o lo g ic al  f ilter in g   as   its   n ex t  s tep   wh ile  p ix el  n o r m aliza tio n   in   ( 3 )   en h a n ce s   co n tr ast   an d   E I A  m a p p in g   in   ( 4 )   c o m p u tes  r esis tan ce   v alu es.   Py T o r ch   2 . 1   ( Py th o n   3 . 1 0 )   s er v ed   as  t h e  tr ai n in g   p latf o r m   f o r   th e  m o d el  wh i ch   u s ed   YOL Ov 5 m   f o r   d et ec tio n   an d   E asy OC R   ( C NN – L STM )   f o r   tex t   r ec o g n itio n .   T h e  tr ain in g   p r o c ess   la s ted   f o r   1 0 0   ep o c h s   at  a  b atch   s ize  o f   1 6   wh ile  u s in g   an   NVI DI A  R T X   3 0 6 0   ( 1 2   GB )   to   p r o ce s s   6 4 0   ×  6 4 0   im ag es  with   a  d ataset  co n s is tin g   o f   2 1 0 0 /6 0 0 /3 0 0   t r ain – v alid atio n – test   s am p les.  T h e  s y s tem   p r o v i d es r eliab le  v alid atio n   o f   co m p o n e n t f u n ctio n ality .      ( , )   =   (  ( , ) − ( ) )   ×   255 m ax ( ) − m i n ( )   ( 3 )     = ( 1 × 10 + 2 ) × ±     ( 4 )       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   T h e  test in g   o f   th e  p r o p o s ed   s y s tem   u s ed   m ix ed   s am p les  th at  in clu d ed   r esis to r s   an d   ca p a cito r s   an d   DI P  I C s .   T h e  f r am ewo r k   ac h i ev ed   9 8 . 4 %  class if icatio n   ac cu r ac y   an d   9 8 . 9 %  v alu e  r e co g n itio n   ac cu r ac y   an d   9 4 . 9 %  o v er all  s o r tin g   ac cu r a cy   at  a n   a v er ag e   th r o u g h p u t  o f   s ev en   co m p o n e n ts   p er   m i n u te.   T h e  r esear c h   d em o n s tr ates  th at  th eir   p r o p o s ed   h y b r i d   v is u al - elec tr ical  i n s p ec tio n   m eth o d   ac h ie v es  s u cc ess f u l  o u tco m es  b ec au s e  it c o m b in es e lectr ical  v er if icatio n   with   v is u al  in s p ec tio n   to   r ed u ce   th e  o cc u r r e n ce .     4 . 1 .     E x perim ent a l  s et up   T h e  p r o to ty p e ,   d e p icted   in   Fig u r e  5 ,   was  co n s tr u cted   o n   a  2 0 2 0 - s er ies  alu m in u m   f r am e  with   m o d u lar   elec tr ical,   m ec h an ic al,   an d   v is u al  s u b s y s tem s .   T h e  m o tio n   s tag e  em p lo y s   a  f iv e - DOF  C ar tesi an   r o b o t  p o we r ed   b y   NE MA   1 7   s tep p er   m o to r s   to   m o v e  q u ic k - ch an g e  g r ip p er s   ca p ab le  o f   v ac u u m   s u ctio n   an d   p ar allel - jaw.   Fid u cial  m ar k in g s   an d   a  v ib r ato r y   f ee d er   aid   in   d eter m in in g   co m p o n e n t  o r ien tatio n ,   wh ile  a  L o g itech   C 9 2 0   HD   ca m er a   w ith   r eg u lated   illu m in ati o n   is   u s ed   f o r   v is u al   ex am in atio n .   E lectr ical  v alid atio n   u s es  a  SC PI - co n tr o lled   Key s ig h t  U1 2 8 2 A  m u ltime ter   to   te s t  p ass iv e  co m p o n en ts   a n d   an   E SP 3 2 - b ased   lo g ic   test er   to   ev alu ate  I C s .   Sy s te m   co o r d in atio n   u s es  UART  an d   th e  R S - 2 3 2   co n n ec tio n s   wh ich   is   th e  Py th o n   co n tr o l  in ter f ac e  o n   in d u s tr ial  PC   co n tr o ls .   T h e  ev alu ati o n   test ed   3 , 0 0 0   lab ele d   im ag e s   an d   4 0 0   p h y s ical  co m p o n en ts   u n d e r   d if f er en t c o n d itio n s   ac co r d in g   to   th e  d atas et  d etails in   T ab le  1 .       mul t i - sl o t   p a ssi v e   c o mp o n e n t   t r a y   c o n v e y o r - su p p o r t e d   h o l d e r   u sed   f o r   IC   t e st i n g         Fig u r e  5 .  Pro t o ty p e  h ar d war e  ar r an g em e n t o f   t h e  in s p ec tio n   s y s tem         T ab le  1 .   Data s et  d is tr ib u tio n   a n d   p h y s ically   test ed   co m p o n e n ts   C o m p o n e n t   T y p e   Tr a i n i n g   I mag e s   V a l i d a t i o n   I mag e s   Te st i n g   I mag e s   P h y s i c a l l y   Te s t e d   P a r t s   R e si st o r s   8 0 0   2 0 0   1 0 0   1 2 0   C a p a c i t o r s   6 0 0   1 5 0   75   90   I C s   7 0 0   1 8 0   90   1 1 0   To t a l   2 1 0 0   6 0 0   3 0 0   4 0 0       4 . 2 .     P er f o r m a nce  m e t rics   T h e  ex ten s iv e  test in g   p r o ce s s   s h o wed   th at  all  c o m p o n en t  t y p es  p r o v id e  s tr o n g   class if icatio n   r esu lts .   T h e  YOL Ov 5   d etec to r   ac h iev ed   9 8 . 3 %  ac cu r ac y   f o r   r esis to r s   9 7 . 6 %  f o r   ca p ac ito r s   an d   9 3 . 5 %  f o r   DI P  I C s   with   th e  s lig h t  r ed u ctio n   f o r   I C s   m ain ly   ca u s ed   b y   g lar e   an d   p ick u p   m is alig n m en t.   T h e  E I A - 9 6   b a n d s   ac h iev ed   9 8 . 5 %  ac cu r ac y   th r o u g h   r esis to r   d ec o d in g   wh ic h   u s ed   HSV - b ased   tech n iq u e s   wh ile  E asy OC R   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       V is u a l a n d   elec tr ica l a p p r o a c h es fo r   a u to ma ted   ve r ifica tio n   o f e lectro n ic  co mp o n en ts   ( S o w mya   S a n th a n a m )   663   s h o wed   9 7 . 0 %  ac cu r ac y   f o r   ca p ac ito r   an d   I C   m ar k in g   r ec o g n itio n .   T h e  elec tr ical  v er if icatio n   p r o ce s s   co n f ir m e d   L C R   p ar am eter s   a n d   I C   l o g ic  f u n ctio n ality   wh i ch   r esu lted   in   9 4 . 9 %   s o r tin g   ac cu r ac y .   T ab le   2   p r esen ts   co m p lete  p er f o r m a n c e  m etr ics to g eth er   with   a  c o m p ar is o n   o f   in s p ec tio n   m o d es.   T h e  ca teg o r izatio n   co n f u s io n   m atr ix .   I t  alm o s t  s h o ws  h ig h   tr u e  p o s itiv e  v alu es   in   all  th e  class ,   as   s ee n   in   Fig u r e  6 .   T h r o u g h   it s   th r ee   test in g   tech n iq u es — elec tr ical  test in g ,   co m p o n en t  t r ac ea b ilit y ,   s u r f ac e   ir r eg u lar ity   d etec tio n ,   an d   o p tical  r ec o g n itio n — th e  in teg r ated   s y s tem   im p r o v es  r elia b ilit y .   T h e  f ig u r e  illu s tr ates p r ed ictio n   ac cu r ac y   an d   m is class if icatio n   p atter n s   ac r o s s   d if f er en t c o m p o n en t c a teg o r ies       T ab le  2 .   Per f o r m an ce   co m p a r is o n   o f   co m p o n en t - wis e  m etr ic s   an d   in s p ec tio n   m o d es   C a t e g o r y   Ty p e / M o d e   V i si o n   A c c u r a c y   ( %)   M e a n   D e v i a t i o n   ( %)   El e c t r i c a l   P a ss   R a t e   ( %)   S o r t i n g   A c c u r a c y   ( %)   C o m p o n e n t   R e si st o r   9 8 . 3   ( v a l u e   d e c o d i n g )   0 . 8   9 8 . 5   9 7 . 0   C o m p o n e n t   C e r a m i c   C a p a c i t o r   9 7 . 0   ( O C R )   1 . 2   9 7 . 0   9 5 . 5   C o m p o n e n t   El e c t r o l y t i c   C a p a c i t o r   9 7 . 6   ( O C R )   1 . 5   9 5 . 0   9 2 . 0   C o m p o n e n t   D I P   I C   9 6 . 0   ( O C R )   —   9 6 . 0   ( f u n c t i o n a l   t e s t )   9 5 . 0   M o d e   V i si o n - o n l y   —   —   —   9 8 . 4   M o d e   El e c t r i c a l - o n l y   —   —   —   9 7 . 0           Fig u r e  6 .  Per f o r m an c e  o f   t h e  v is io n   m o d el  class if icatio n : Co n f u s io n   m atr i x   d is p lay in g   p r e d ictio n   ac cu r ac y   f o r   I C ,   r esis to r ,   an d   ca p ac ito r   ca teg o r ies.        T ab le  3   p r esen ts   s p ec if ic  ca te g o r izatio n   m etr ics to g eth er   wi th   th r o u g h p u t c h a r ac ter is tics   f o r   d if f er e n t   co m p o n en t  ty p es.  T h e   s y s tem   ac h iev es  p r ec is e  co lo r - b an d   s eg m en tatio n   wh ic h   en a b les  ac cu r ate  r esis tan ce   m ea s u r em en t  as  s h o wn   in   Fig u r e  7   wh ile  OC R - b ased   ca p a cito r   d etec tio n   m ain tain s   its   ef f ec tiv en ess   ac r o s s   d if f er en t   f o n t   s ty les  an d   lig h tin g   co n d itio n s .   T h e  m o s t  r ec o g n itio n   er r o r s   o cc u r   b ec a u s e  co lo r   f ad in g   an d   s u r f ac e  g lar e   an d   p o o r   p r in t   q u ality   cr ea te   v is ib ilit y   p r o b le m s   T h e  m ain   f ac to r s   th at   ca u s e  r ec o g n itio n   er r o r s   in clu d e  p o o r   I C   p r in tin g   wh ich   ac co u n ts   f o r   2 . 5 %  an d   g lar e - r elate d   OC R   er r o r s   wh ich   r ep r esen t  2 . 2 %   ac co r d in g   to   th e  in f o r m ati o n   p r esen ted   in   T ab le  4 .       T ab le  3 .   C lass if icatio n   p er f o r m an ce   an d   th r o u g h p u t a n aly s i s   o f   th e  p r o p o s ed   s y s tem   C o m p o n e n t   T y p e   P r e c i s i o n   ( %)   R e c a l l   ( %)   F1 - sc o r e   ( %)   A v g .   C y c l e   Ti me  ( s)   Th r o u g h p u t   ( c o mp o n e n t s / mi n )   R e si st o r   9 8 . 5   9 8 . 0   9 8 . 2 5   7 . 2   8 . 3   C e r a m i c   C a p a c i t o r   9 7 . 0   9 6 . 5   9 6 . 7 5   8 . 5   7 . 0   El e c t r o l y t i c   C a p a c i t o r   9 6 . 0   9 5 . 0   9 5 . 5   —   —   D I P   I C   9 6 . 5   9 5 . 5   9 6 . 0   1 0 . 1 *   5 . 9       C o l o r - b a n d   i n t e r p r e t a t i o n   o f   r e si st o r s   OC R - b a sed c a p a c i t o r   v a l u e   e x t r a c t i o n   Id e n t i f i c a t i o n   o f   IC   p a c k a g e   ma r k i n g s           Fig u r e  7 .   R esu lts   o f   co m p o n e n t v alu e  an d   m ar k in g   r ec o g n itio n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   6 5 8 - 6 6 8   664   T ab le  4 .   Ma jo r   v is u al  an d   elec tr ical  er r o r   s o u r ce s   Er r o r   S o u r c e   I mp a c t   O c c u r r e n c e   ( %)   F a d e d   r e si s t o r   b a n d s   W r o n g   v a l u e   d e t e c t i o n   1 . 8   G l a r e   a n d   r e f l e c t i o n s   O C R   m i sr e a d s ,   f a l se  n e g a t i v e s   2 . 2   P o o r   I C   p r i n t   q u a l i t y   P a r t i a l / i n c o r r e c t   O C R   2 . 5   C o m p o n e n t   m i sa l i g n me n t   B o u n d i n g   b o x / l a b e l   e r r o r s   1 . 5   P o g o   p i n   i n c o n s i st e n c i e s   H i g h   c o n t a c t   r e s i st a n c e ,   si g n a l   n o i se   2 . 0   ESR  v a r i a b i l i t y   i n   e l e c t r o l y t i c s   C a p a c i t a n c e   d e v i a t i o n   2 . 5   P i n   mi sa l i g n me n t   i n   I C s   I n c o r r e c t   l o g i c   o u t p u t s   1 . 8   S i g n a l   i n s t a b i l i t y   M e a su r e me n t   f l u c t u a t i o n s   1 . 0   Lo o se  t e s t   j i g   f i x t u r e s   I n t e r mi t t e n t   c o n t a c t   f a i l u r e s   1 . 2       Me asu r em en t  o f   elec tr ical  p ar am eter s   was  au to m ated   b y   SC PI  co m m an d s ,   f ac ilit atin g   s ettin g   im p ed an ce   m o d e  an d   test   f r eq u en cy ,   th er e b y   m ea s u r in g   r ep ea tab ilit y   with o u t  m an u al  in ter v en tio n .   T h e  m ea n   d ev iatio n   in   im p ed an ce   v alu e s   f o r   2 0 0   r esis to r s   was  0 . 8 %,  th e  d ev iatio n s   b ein g   1 . 2 %  f o r   ce r am ic  ca p ac ito r s   an d   1 . 5 %  f o r   elec tr o l y tic  c ap ac ito r s ,   co n s is ten t  with   t h e  an ticip ated   to ler an ce   r an g es.  Fu n ctio n ality   v er if icatio n   o f   I C s   u s in g   th e   E SP 3 2 - b ased   lo g ic  test er   p r o v id ed   a  p ass   r ate  o f   9 6 . 0 %  f o r   th e  test s   p er f o r m ed .   T h e  m ajo r ity   o f   elec tr ical  p r o b lem s   wer e  r elate d   to   co n tact  v ar iab ilit y   a n d   E SR   wh ich   h ap p en ed   in   s m all   p er ce n tag es a n d   wer e  p r im ar ily   f ix ed   b y   s h ield in g   an d   p o g o - p in   alig n m e n t im p r o v em en ts .   T h is   f u n ctio n   d ef in es  th r o u g h p u t  as  th e  r ec ip r o ca l  o f   th e  av er ag e  cy cle  tim e  an d   r ef lects  th e  n u m b er   o f   co m p o n en ts   p r o ce s s ed   f r o m   th e  m in u te,   illu s tr ated   i n   ( 5 ) .   T h u s ,   r elatin g   to   s y s tem   ef f icien cy .   T h e   p r o p o s ed   s y s tem   p r o v id es  an   af f o r d a b le  o p tio n   f o r   i n d u s tr ia l  u s e  wh ich   co m p etes  with   ex p en s iv e  in s p ec tio n   s y s tem s .   T h e  cu r r en t  th r o u g h p u t  ca p ac ity   f u lf ils   th e  r eq u ir em en ts   o f   s m all  an d   m ed iu m   p r o d u ctio n   f ac ilit ies  b u t  ad v a n ce d   p r o d u ctio n   lin e s   n ee d   co m p an ies  to   d e v elo p   b etter   m o tio n   p lan n in g   s k ill s   an d   p ar allel  test   ex ec u tio n   ca p ab ilit ies.       =  60        (   /   )     /    ( 5 )     T h e  cy cle  tim e  f o r   DI P  I C s   r ea ch es  its   m ax im u m   v al u e   at  1 0 . 1   s ec o n d s   wh ile  ca p a cito r s   tak e    8 . 5   s ec o n d s   an d   r esis to r s   r eq u ir e  7 . 2   s ec o n d s   with   test in g   an d   s o r tin g   p r o ce s s es  co n s u m in g   m o s t  o f   th e  tim e  as  d em o n s tr ated   in   Fig u r e  8 ( a) .   T h e  r esu lt  s h o ws  DI P  I C s   p r o d u ce   th e  lo west  th r o u g h p u t  v al u e  o f   5 . 9   co m p o n en ts   p er   m in u te   wh ile  r esis to r s   cr ea te  th e  h i g h est  th r o u g h p u t   v alu e   o f   8 . 3   co m p o n en ts   p e r   m in u te   ac co r d in g   to   t h e  d ata   p r esen ted   in   Fig u r e  8 ( b ) .   C ap ac ito r s   s h o w  p er f o r m an ce   lev els  wh ich   f all  b etwe en   m o d er ate  a n d   b ala n ce d .   T h e   p r o p o s ed   AOI   s y s tem   ac h i ev es  alm o s t  d o u b le  th e  th r o u g h p u t  o f   m an u al   in s p ec tio n   wh ich   p r o ce s s es  3   to   4   co m p o n en ts   p er   m in u te  wh ile  m ain tain in g   co m p lete  r eliab ilit y   an d   tr ac ea b ilit y .   T h e   r esu lts   in   T a b le  5   s h o w  th at   th e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   ad d s   elec tr ical  v e r if icatio n .   T o   f u r th er   ev alu ate  d etec tio n   ef f icien c y ,   a  co m p ar ativ e  b en ch m a r k i n g   o f   o b ject  d etec tio n   m o d els  is   p r esen ted   in     T ab le  6 .         ( a)   ( b )     Fig u r e  8 .   T h r o u g h p u t a n d   cy cl e - tim e  ev alu atio n   o f   th e  p r o p o s ed   s y s tem :   ( a)   co m p o n en t - wi s e  cy cle  tim e  d is tr ib u tio n   an d   ( b )   co m p ar ativ e  th r o u g h p u t f o r   DI P I C s ,   r esis to r s ,   an d   ca p ac ito r s       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       V is u a l a n d   elec tr ica l a p p r o a c h es fo r   a u to ma ted   ve r ifica tio n   o f e lectro n ic  co mp o n en ts   ( S o w mya   S a n th a n a m )   665   T ab le  5 .   Pre v i o u s   wo r k   with   r elate d   s y s tem s   S y st e m  d e s c r i p t i o n   M e t h o d o l o g y   A c c u r a c y   ( %)   Th r o u g h p u t   Li mi t a t i o n s   Ev a l u a t i o n   o f   P C B   su r f a c e   d e f e c t   i d e n t i f i c a t i o n   M a c h i n e   v i s i o n   s u r v e y   a n d   m e t h o d s  [ 5 ]   N o t   a p p l i c a b l e   ( r e v i e w )   N o t   a p p l i c a b l e   R e v i e w   o n l y ;   n o   t e st i n g   i n   t h e   r e a l   w o r l d   I d e n t i f i c a t i o n   o f   w a s t e   e l e c t r o n i c   c o mp o n e n t s   u n d e r   o c c l u s i o n   Y O LO - b a se d   d y n a mi c   c h a n n e l   f o c u si n g   [ 1 1 ]   ~ 9 6 . 7 %   H i g h - sp e e d   d e t e c t i o n   P C B - sp e c i f i c   a n d   c o m p u t a t i o n a l l y   d e m a n d i n g   I d e n t i f i c a t i o n   o f   c o m p o n e n t s  i n   r e a l   t i m e   f r o m w a s t e   P C B s   C o m p u t e r   v i si o n   a n d   i ma g e   p r o c e ss i n g   [ 1 6 ]   ~ 9 5 %  r e c o g n i t i o n   a c c u r a c y   N o t   s p e c i f i e d   P C B   w a st e   c o m p o n e n t s  o n l y ;   n o   e l e c t r i c a l   v e r i f i c a t i o n   R o b o t i c   a r m w i t h   TC S 3 2 0 0   se n s o r   f o r   c o l o r   so r t i n g   M i c r o c o n t r o l l e r   a n d   c o l o r   sen s i n g   [ 9 ]   ~ 9 2 %  c o l o r   c l a ss i f i c a t i o n   P r o t o t y p e - l e v e l   Li mi t e d   d e t e c t i o n   r a n g e   a n d   sen s i t i v i t y   t o   a m b i e n t   l i g h t i n g   R o b o t i c   p i c k - a n d - p l a c e   o p e r a t i o n s   u s i n g   t o l e r a n c e   a n a l y si s   O p t i mi z a t i o n   o f   t o l e r a n c e   t h r o u g h   si mu l a t i o n   [ 2 1 ]   > 9 5 %   r e p e a t a b i l i t y   i n   p l a c e me n t   N o t   s p e c i f i e d   O n l y   s i mu l a t i o n ;   n o   i n t e g r a t i o n   o f   r e a l - t i m e   v i s i o n   o r   se n s o r s   V i su a l   a n d   El e c t r i c a l   Ex a m i n a t i o n   R o b o t   f o r   e l e c t r o n i c   p a r t s   Y O LO v 5   +   H S V   d e c o d i n g   +   O C R   +   L C R   t e s t i n g   9 8 . 4 %  ( V i s u a l ) ,   9 8 . 9 %  ( V a l u e ) ,   9 4 . 9 %  ( S o r t i n g )   7  c o m p o n e n t s/ m i n   Ti me   b o t t l e n e c k   i n   t h e   I C   t e s t   c y c l e       T ab le  6 .   C o m p a r ativ e  b en ch m ar k in g   o f   o b ject  d etec tio n   m o d els   M o d e l   mA P   ( %)   I n f e r e n c e   Ti me  ( ms)   G P U   M e m o r y   U sa g e   ( G B )   FPS   R e mar k s   Y O LO v 5 m   ( p r o p o se d )   8 4 . 0   27   3 . 2   40   O p t i mal   s p e e d – a c c u r a c y   t r a d e - o f f   Y O LO v 8 - n   8 6 . 0   57   6 . 7   22   H i g h e r   a c c u r a c y   b u t   sl o w e r   Ef f i c i e n t D e t - D0   7 9 . 0   68   5 . 8   18   Lo w e r   t h r o u g h p u t   D e t e c t r o n 2 ( R - C N N )   6 8 . 0   1 2 0   7 . 3   9   C o m p u t a t i o n a l l y   h e a v y       5.   SYST E M   L I M I T A T I O N S A ND  F UT UR E   WO RK   T h e   p r o p o s e d   s y s t e m   d e m o n s t r a t e s   e x c e l l e n t   i n s p e c t i o n   p e r f o r m a n c e   b u t   i t   s t i l l   h a s   m u l t i p l e   e x i s t i n g   d e f i c i e n c i e s .   T h e   c u r r e n t   p r o t o t y p e   o p e r a t e s   a t   s e v e n   c o m p o n e n t s   p e r   m i n u t e   w h i c h   r e q u i r e s   f u r t h e r   o p t i m i z a t i o n   t o   a c h i e v e   h i g h - s p e e d   i n d u s t r i a l   o p e r a t i o n s .   P o g o - p i n   c o n t a c t   a n d   t h e   c u r r e n t   d e s i g n   w h i c h   s u p p o r t s   t h r o u g h - h o l e   c o m p o n e n t s   c a u s e   t h e   m a i n   m e a s u r e m e n t   d i f f e r e n c e s   w h i c h   r e q u i r e   d e s i g n   c h a n g e s   t o   s u p p o r t   s u r f a c e - m o u n t   d e v i c e   S M D   u s a g e .   T h e   u p c o m i n g   r e s e a r c h   w i l l   c o n c e n t r a t e   o n   d e v e l o p i n g   p a r a l l e l   v i s u a l – e l e c t r i c a l   s y s t e m s   a n d   b e t t e r i n g   r o b o t i c   m o v e m e n t   c o n t r o l   a n d   c r e a t i n g   c o n t a c t   s y s t e m s   t h a t   a d j u s t   t o   d i f f e r e n t   c o n d i t i o n s .   M a c h i n e s   t h a t   w o r k   w i t h   c o n v e y o r   s y s t e m s   f o r   i n s p e c t i o n   a n d   e d g e - A I   a c c e l e r a t i o n   w i l l   c r e a t e   a n   e f f e c t i v e   p r o d u c t i o n   s y s t e m   f o r   s m a r t   m a n u f a c t u r i n g   a t   h i g h   o u t p u t   l e v e l s .   T h e   p r e s e n t   s i t u a t i o n   o f   i n d u s t r i a l   s e t t i n g s   w h i c h   o p e r a t e   a t   h i g h - s p e e d   s t i l l   e n c o u n t e r s   c h a l l e n g e s   b e c a u s e   t h e i r   s y s t e m s   n e e d   t o   s c a l e   u p .       6.   CO NCLU SI O N   T h is   wo r k   p r esen ts   an   au to m ated   v is u al – elec tr ical  v er if icatio n   s y s tem   in teg r atin g   a  m u lti - s tag e  AI   v is io n   p ip elin e   with   m o d u lar   elec tr ical  test in g   f o r   co m p r eh en s iv e  elec tr o n ic   co m p o n en t   q u ality   co n tr o l.   T h e   f r am ewo r k   ac c o m p lis h es  9 8 . 4 %  class if ica tio n   ac cu r ac y   an d   9 6 %  v alu e  r ec o g n itio n   a cc u r ac y   an d   9 4 . 9 %   s o r tin g   ac cu r ac y   at  a  th r o u g h p u t  r ate  o f   s ev en   co m p o n en ts   p er   m in u te  th r o u g h   its   u s e  o f   YOL Ov 5   an d   HSV  s eg m en tatio n   an d   E asy OC R   an d   f u n ctio n al  elec tr ical  v alid atio n   m eth o d s .   T h e  I n d u s tr y   4 . 0 - c o m p lian t   m o d u lar   ar c h itectu r e  p r o v id es  co s t - ef f ec tiv e  au to m ated   in s p ec tio n   b ec au s e  it  en ab les  r ep ea ted   test in g   wh ile  r ed u cin g   h u m an   er r o r s   wh ich   o cc u r   d u r in g   m an u al  in s p ec t io n s .   T h e  s y s tem   f u n ctio n s   as   a  d ep en d ab le  an d   s ca lab le  alter n ativ e  to   th ese  c o n v en tio n al  v is io n - o n ly   AOI   s y s tem s   wh ich   h av e   lim ited   c ap ac ity   to   test   th e   I C s   an d   ass ess   th eir   m ea s u r em en t a cc u r ac y .       ACK NO WL E DG M E N T S   T h e  au th o r s   wo u ld   lik e   to   th an k   Me en a k s h i  Su n d ar ar ajan   E n g in ee r in g   C o lleg e  f o r   p r o v id in g   th e   f ac ilit ies an d   s u p p o r t to   ca r r y   o u t th is   r esear ch .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h is   r esear ch   d id   n o t  r ec eiv e  an y   s p ec if ic  g r an t  f r o m   f u n d i n g   ag en cies  in   th e  p u b lic,   co m m er cial,   o r   not - f o r - p r o f it secto r s .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m ,  Vo l .   1 5 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   20 2 6 :   6 5 8 - 6 6 8   666   Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   So wm y a  San th an am   ✓         ✓           ✓           Aad h ity a  Swam in ath an   Velm u r u g an     ✓     ✓   ✓         ✓       ✓       Du r k ad ev i  C h an d r ah asan     ✓     ✓             ✓     ✓       Kr ith ik a  Ar co t Rath n a  Ku m ar             ✓       ✓             J ee v an th ik a  C h ep au k           ✓     ✓     ✓             Dee p ik a  Sas iKu m ar             ✓     ✓     ✓           C h aith an y a  Sar an g ar aj             ✓         ✓   ✓           C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   Data   a v aila b i lit y   is   n o t   a p p li ca b le   t o   t h is   p ap er   as   n o   n e w  d a t a  w er e  cr ea te d   o r   an al y z e d   i n   t h is   s t u d y .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   O .   Y .   C h i u n   a n d   N .   I .   R .   R u h a i y e m ,   “ O b j e c t   d e t e c t i o n   b a se d   a u t o m a t e d   o p t i c a l   i n s p e c t i o n   o f   p r i n t e d   c i r c u i t   b o a r d   a sse mb l y   u si ng  d e e p   l e a r n i n g , ”   i n   S o f t   C o m p u t i n g   i n   D a t a   S c i e n c e .   S C D S   2 0 2 3 .   C o m m u n i c a t i o n s   i n   C o m p u t e r   a n d   I n f o r m a t i o n   S c i e n c e ,     v o l .   1 7 7 1 ,   S p r i n g e r ,   S i n g a p o r e ,   2 0 2 3 ,   p p .   2 4 6 – 2 5 8 .   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 9 8 1 - 99 - 0 4 0 5 - 1 _ 1 8 .   [ 2 ]   D .   C h e n g ,   J .   D a i ,   Y . - Y .   Te e ,   Y .   S h i ,   a n d   B . - H .   G w e e ,   “ P C B   s u r f a c e   c o mp o n e n t   d e t e c t i o n   w i t h   c o mp u t e r   v i s i o n   a ss i st e d   l a b e l   g e n e r a t i o n , ”   i n   2 0 2 4   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   S y m p o s i u m   o n   t h e   P h y s i c a l   a n d   F a i l u re   A n a l y s i s  o f   I n t e g r a t e d   C i r c u i t s   ( I PFA) ,   Ju l .   2 0 2 4 ,   p p .   1 – 5 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I P F A 6 1 6 5 4 . 2 0 2 4 . 1 0 6 9 1 0 2 1 .   [ 3 ]   L.   A .   L.   O .   F o n se c a   e t   a l . ,   “ A u t o mat i c   p r i n t e d   c i r c u i t   b o a r d   i n sp e c t i o n :   a   c o mp r e h e n s i b l e   su r v e y , ”   D i s c o v e r  Art i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,  v o l .   4 ,   n o .   1 ,   p .   1 0 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 4 1 6 3 - 0 2 3 - 0 0 0 8 1 - 5.   [ 4 ]   A .   B .   G o t i ,   “ A u t o m a t e d   o p t i c a l   i n s p e c t i o n   ( A O I )   b a sed   o n   I P C   st a n d a r d s, ”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   of   En g i n e e r i n g   a n d   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 3 ,   n o .   3 ,   p p .   2 6 9 2 8 – 2 6 9 4 7 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 8 5 3 5 / i j e c s / v 1 4 i 0 3 . 5 0 5 2 .   [ 5 ]   Z.   H e ,   Y .   L i a n ,   Y .   W a n g ,   a n d   Z .   L u ,   “ A   c o m p r e h e n si v e   r e v i e w   o f   r e se a r c h   o n   s u r f a c e   d e f e c t   d e t e c t i o n   o f   P C B s   b a s e d   o n   mac h i n e   v i s i o n , ”   R e su l t s   i n   En g i n e e ri n g ,   v o l .   2 7 ,   p .   1 0 6 4 3 7 ,   S e p .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . r i n e n g . 2 0 2 5 . 1 0 6 4 3 7 .   [ 6 ]   N .   H ü t t e n ,   M .   A l v e s  G o mes,   F .   H ö l k e n ,   K .   A n d r i c e v i c ,   R .   M e y e s,   a n d   T.   M e i se n ,   “ D e e p   l e a r n i n g   f o r   a u t o m a t e d   v i s u a l   i n sp e c t i o n   i n   ma n u f a c t u r i n g   a n d   ma i n t e n a n c e :   a   su r v e y   o f   o p e n -   a c c e ss  p a p e r s, ”   A p p l i e d   S y s t e m   I n n o v a t i o n ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p .   1 1 ,   J a n .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a si 7 0 1 0 0 1 1 .   [ 7 ]   Q .   Ji a ,   X .   C h e n ,   Y .   W a n g ,   X .   F a n ,   H .   Li n g ,   a n d   L.   J.  L a t e c k i ,   “ A   r o t a t i o n   r o b u st   s h a p e   t r a n sf o r m e r   f o r   c a r t o o n   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n , ”   T h e   V i su a l   C o m p u t e r ,   v o l .   4 0 ,   n o .   8 ,   p p .   5 5 7 5 – 5 5 8 8 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 0 0 3 7 1 - 023 - 0 3 1 2 3 - 2.   [ 8 ]   D .   L a n g   a n d   Z .   Lv ,   “ S EPD N e t :   si m p l e   a n d   e f f e c t i v e   P C B   s u r f a c e   d e f e c t   d e t e c t i o n   m e t h o d , ”   S c i e n t i f i c   Re p o r t s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,     p .   1 0 9 1 9 ,   M a r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s4 1 5 9 8 - 0 2 4 - 8 4 8 5 9 - 2.   [ 9 ]   A .   R .   M o h d   K h a i r u d i n ,   M .   H .   A b d u l   K a r i m,   A .   A .   S a ma h ,   D .   I r w a n s y a h ,   M .   Y .   Y a k o b ,   a n d   N .   M .   Zi a n ,   “ D e v e l o p me n t   o f   c o l o u r   so r t i n g   r o b o t i c   a r m   u s i n g   T C S 3 2 0 0   s e n s o r , ”   i n   2 0 2 1   I EEE   9 t h   C o n f e re n c e   o n   S y s t e m s ,   Pr o c e ss  a n d   C o n t r o l   ( I C S PC   2 0 2 1 ) ,   D e c .   2 0 2 1 ,   p p .   1 0 8 – 1 1 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C S P C 5 3 3 5 9 . 2 0 2 1 . 9 6 8 9 1 1 4 .   [ 1 0 ]   R .   K h e l i f i ,   B .   N i n i ,   a n d   M .   B e r k a n e ,   “ En h a n c e d   c l a ss i f i c a t i o n   sy s t e m   f o r   r e a l - t i m e   e m b e d d e d   v i s i o n   a p p l i c a t i o n s,”   I EE E  A c c e ss ,  v o l .   1 2 ,   p p .   1 6 2 3 1 1 – 1 6 2 3 2 6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 4 . 3 4 8 9 4 7 6 .   [ 1 1 ]   H .   Li u ,   Y .   Ji a n g ,   W .   Z h a n g ,   Y .   Li ,   a n d   W .   M a ,   “ I n t e l l i g e n t   e l e c t r o n i c   c o mp o n e n t s  w a s t e   d e t e c t i o n   i n   c o mp l e x   o c c l u si o n   e n v i r o n m e n t s  b a s e d   o n   t h e   f o c u si n g   d y n a mi c   c h a n n e l - y o u   o n l y   l o o k   o n c e   m o d e l , ”   J o u rn a l   o f   C l e a n e r  Pr o d u c t i o n ,   v o l .   4 8 6 ,     p .   1 4 4 4 2 5 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j c l e p r o . 2 0 2 4 . 1 4 4 4 2 5 .   [ 1 2 ]   G .   M a t t e r a ,   E.   W .   Y a p ,   J.   P o l d e n ,   E.   B r o w n ,   L .   N e l e ,   a n d   S .   V a n   D u i n ,   “ U t i l i s i n g   u n s u p e r v i se d   mac h i n e   l e a r n i n g   a n d   I o T   f o r   c o s t - e f f e c t i v e   a n o m a l y   d e t e c t i o n   i n   mu l t i - l a y e r   w i r e   a r c   a d d i t i v e   m a n u f a c t u r i n g , ”   T h e   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   Ma n u f a c t u r i n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 3 5 ,   n o .   5 – 6 ,   p p .   2 9 5 7 – 2 9 7 4 ,   N o v .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 1 7 0 - 0 2 4 - 1 4 6 4 8 - 8.   [ 1 3 ]   M .   M o h s i n ,   S .   R o v e t t a ,   F .   M a s u l l i ,   a n d   A .   C a b r i ,   “ A u t o ma t e d   d i sa ssem b l y   o f   w a st e   p r i n t e d   c i r c u i t   b o a r d s :   t h e   r o l e   o f   e d g e   c o m p u t i n g   a n d   I o T, ”   C o m p u t e rs ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p .   6 2 ,   F e b .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / c o m p u t e r s 1 4 0 2 0 0 6 2 .   [ 1 4 ]   R .   U .   M u r sh e d ,   S .   K .   D h r u b a ,   M .   T.   I .   B h u i a n ,   a n d   M .   R .   A k t e r ,   “ A u t o mat e d   l e v e l   c r o ss i n g   sy s t e m :   a   c o m p u t e r   v i s i o n   b a se d   a p p r o a c h   w i t h   R a s p b e r r y   P i   mi c r o c o n t r o l l e r , ”   i n   2 0 2 2   1 2 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   E l e c t r i c a l   a n d   C o m p u t e r  E n g i n e e ri n g   ( I C EC E) ,   D e c .   2 0 2 2 ,   p p .   1 8 0 – 1 8 3 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C EC E 5 7 4 0 8 . 2 0 2 2 . 1 0 0 8 9 0 0 7 .   [ 1 5 ]   R .   E .   P e t r u se  a n d   S .   M .   V l a d ,   “ O p t i mi z i n g   ma n u a l   a ss e mb l y   o p e r a t i o n s:   e r g o n o mi c s  a n a l y si s  a n d   h u ma n - r o b o t   c o l l a b o r a t i o n , ”   Ac t a   U n i v e rs i t a t i s  C i b i n i e n s i s.   T e c h n i c a l   S e ri e s ,   v o l .   7 5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 – 1 3 ,   D e c .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 2 4 7 8 / a u c t s - 2 0 2 3 - 0 0 0 1 .   [ 1 6 ]   H .   S h a r ma   a n d   H .   K u m a r ,   “ A   c o mp u t e r   v i s i o n - b a se d   sy s t e m   f o r   r e a l - t i m e   c o m p o n e n t   i d e n t i f i c a t i o n   f r o m  w a s t e   p r i n t e d   c i r c u i t   b o a r d s , ”   J o u r n a l   o f   E n v i ro n m e n t a l   M a n a g e m e n t ,   v o l .   3 5 1 ,   p .   1 1 9 7 7 9 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j e n v ma n . 2 0 2 3 . 1 1 9 7 7 9 .   [ 1 7 ]   F .   P a n c h e r i ,   Y .   S u n ,   C .   A .   W .   P a r h o f e r ,   C .   R e h e k a m p f f ,   D .   Z h a n g ,   a n d   T.   C .   Lu e t h ,   “ A u t o ma t e d   d e s i g n   o f   c u s t o m  p r i n t e d   c i r c u i t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE S  I n t  J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       V is u a l a n d   elec tr ica l a p p r o a c h es fo r   a u to ma ted   ve r ifica tio n   o f e lectro n ic  co mp o n en ts   ( S o w mya   S a n th a n a m )   667   b o a r d   e n c l o su r e s  w i t h   i n t e g r a t e d   c o o l i n g   c a p a b i l i t i e s, ”   i n   V o l u m e   4 :   Ad v a n c e d   Ma t e r i a l s:   D e si g n ,   Pr o c e ssi n g ,   C h a r a c t e ri z a t i o n   a n d   Ap p l i c a t i o n s;   Ad v a n c e s  i n   Ae ro s p a c e   T e c h n o l o g y ,   O c t .   2 0 2 3 ,   p .   1 1 3 5 1 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 1 5 / I M EC E2 0 2 3 - 1 1 3 5 1 0 .   [ 1 8 ]   E.   W e i ss,   “ A d v a n c e m e n t s i n   e l e c t r o n i c   c o m p o n e n t   a ss e m b l y :   r e a l - t i me   A I - d r i v e n   i n s p e c t i o n   t e c h n i q u e s , ”   El e c t r o n i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   1 8 ,   p .   3 7 0 7 ,   S e p .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 3 1 8 3 7 0 7 .   [ 1 9 ]   I .   G .   P .   S .   W i j a y a ,   M .   N .   A z mi ,   a n d   A .   Y .   H u s o d o ,   “ C o m p a r a t i v e   a n a l y s i s  o f   Y O LO v 8   a n d   H S V   me t h o d s  f o r   t r a f f i c   d e n si t y   mea s u r e me n t , ”   L o n t a r  K o m p u t e r  :   J u r n a l   I l m i a h   T e k n o l o g i   I n f o rm a s i ,   v o l .   1 5 ,   n o .   0 2 ,   p p .   1 3 4 – 1 4 8 ,   O c t .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 2 4 8 4 3 / L K JI TI . 2 0 2 4 . v 1 5 . i 0 2 . p 0 6 .   [ 2 0 ]   Q .   Ta n g ,   Y .   L e e ,   a n d   H .   J u n g ,   “ Th e   i n d u s t r i a l   a p p l i c a t i o n   o f   a r t i f i c i a l   i n t e l l i g e n c e - b a s e d   o p t i c a l   c h a r a c t e r   r e c o g n i t i o n   i n   mo d e r n   man u f a c t u r i n g   i n n o v a t i o n s , ”   S u st a i n a b i l i t y ,   v o l .   1 6 ,   n o .   5 ,   p .   2 1 6 1 ,   M a r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s u 1 6 0 5 2 1 6 1 .   [ 2 1 ]   B .   Ti p a r y   a n d   G .   Er d ő s,   “ To l e r a n c e   a n a l y s i s  f o r   r o b o t i c   p i c k - a n d - p l a c e   o p e r a t i o n s, ”   T h e   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   A d v a n c e d   Ma n u f a c t u r i n g   T e c h n o l o g y ,   v o l .   1 1 7 ,   n o .   5 – 6 ,   p p .   1 4 0 5 – 1 4 2 6 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s0 0 1 7 0 - 0 2 1 - 0 7 6 7 2 - 5.   [ 2 2 ]   Q .   W a n g ,   M .   W a n g ,   J .   S u n ,   D .   C h e n ,   a n d   P .   S h i ,   “ R e v i e w   o f   s u r f a c e - d e f e c t   d e t e c t i o n   me t h o d s  f o r   i n d u st r i a l   p r o d u c t s  b a s e d   o n   mac h i n e   v i si o n , ”   I EEE   Ac c e ss ,   v o l .   1 3 ,   p p .   9 0 6 6 8 – 9 0 6 9 7 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 5 . 3 5 7 1 2 9 7 .   [ 2 3 ]   E.   W e i ss ,   S .   C a p l a n ,   K .   H o r n ,   a n d   M .   S h a r a b i ,   “ R e a l - t i m e   d e f e c t   d e t e c t i o n   i n   e l e c t r o n i c   c o mp o n e n t s   d u r i n g   a ssem b l y   t h r o u g h   d e e p   l e a r n i n g , ”   E l e c t r o n i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   8 ,   p .   1 5 5 1 ,   A p r .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s1 3 0 8 1 5 5 1 .   [ 2 4 ]   H .   Y a n ,   H .   Zh a n g ,   F .   G a o ,   H .   W u ,   a n d   S .   Ta n g ,   “ R e se a r c h   o n   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l   e n h a n c e m e n t s  f o r   P C B   s u r f a c e   d e f e c t   d e t e c t i o n , ”   El e c t ro n i c s ,   v o l .   1 3 ,   n o .   2 3 ,   p .   4 6 2 6 ,   N o v .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / e l e c t r o n i c s 1 3 2 3 4 6 2 6 .   [ 2 5 ]   S .   S o w my a   a n d   D .   J o se ,   “ I n v e s t i g a t i o n s   f o r   a n a l o g i z i n g   P V D F   a n d   g r a p h e n e   t o   f a b r i c a t e   E C G   se n s o r   a s  w e a r a b l e   d e v i c e , ”   N a t i o n a l   A c a d e m y   S c i e n c e   L e t t e r s ,   v o l .   4 7 ,   n o .   5 ,   p p .   5 4 7 – 5 4 9 ,   O c t .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s4 0 0 0 9 - 0 2 4 - 0 1 3 9 4 - 4.       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       S o wm y a   S a n th a n a m           h o l d s  a   P h . D.   in   b i o m e d ica l  sig n a l  p r o c e ss in g   fro m   A n n a   Un iv e rsity ,   sp e c ializin g   in   we a ra b le  d e v ice s  a n d   d e e p   lea rn in g   f o r   m a tern a l  h e a lt h   m o n it o ri n g .   Wi th   o v e r  1 6   y e a rs  o f  a c a d e m ic  e x p e rien c e ,   s h e   is   a n   As sista n t  P ro fe ss o r   a t  M e e n a k sh i   S u n d a ra ra jan   En g in e e rin g   Co ll e g e ,   Ch e n n a i,   a n d   h a s  p u b li sh e d   i n   re p u ted   S CI  a n d   S c o p u s - in d e x e d   j o u r n a ls.  He r  w o rk   in c l u d e s  p a ten ts   in   h e a lt h c a re   tec h n o l o g y ,   j o u r n a l  re v iew in g ,   a n d   a wa rd - win n in g   c o n tri b u ti o n s   fo c u se d   o n   AI - b a se d   re a l - ti m e   h e a l th   d iag n o stics .   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   so w k a n sh a @g m a il . c o m .         Aa d h it y a   S w a m i n a th a n   Ve lm u r u g a n           a   B. E.   ECE   stu d e n t  fro m   M e e n a k sh i  S u n d a ra ra jan   E n g i n e e rin g   Co l leg e ,   sp e c ializin g   i n   a rti ficia l   in tell i g e n c e ,   e m b e d d e d   s y ste m s,  a n d   c y b e r - p h y sic a l  sy ste m s.  He   h a s  e x e c u ted   m u lt i d isc ip l in a ry   p ro jec ts  i n   AI,   m e c h a n ica l  d e sig n ,   a n d   b i o m e d ica l  e n g i n e e rin g ,   e a rn in g   tec h n ica l  re c o g n it io n s.  His  in tere sts  fo c u s  o n   a d v a n c e d   c o m p u ti n g ,   c y b e rse c u rit y ,   a n d   i n telli g e n t  sy ste m   d e v e l o p m e n t.   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  a a d h it y a v e lv im2 0 0 4 @g m a il . c o m .         Durka d e v i   Cha n d r a h a sa n           is  c u rre n tl y   p u rs u in g   a   P h . D.  a t   A n n a   U n iv e rsit y   i n   th e   fiel d   o f  b i o m e d ica l  e n g in e e rin g ,   with   re se a rc h   in tere sts  in   a d v a n c e d   h e a lt h c a re   tec h n o l o g ies   a n d   i n telli g e n t  m e d ica l  sy ste m s.  S h e   h a s  5   y e a rs  o f   tea c h in g   e x p e rien c e   a n d   i s   p re se n tl y   wo r k i n g   a s  a n   As sista n t  P ro fe ss o r  a t  M e e n a k s h i  S u n d a ra ra jan   En g i n e e rin g   C o ll e g e ,   Ch e n n a i.   S h e   h a s  p u b li s h e d   re se a rc h   p a p e rs  in   re p u ted   i n tern a ti o n a l  c o n fe re n c e s.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   c . d u rk a d e v i@g m a il . c o m .         K r ith ik a   Ar c o t  Ra th n a   K u m a r           a   B. E  EC E  stu d e n t   a t  M e e n a k sh i  S u n d a ra ra jan   En g i n e e rin g   Co l leg e   with   a   fo c u s  o n   h a rd wa re   d e si g n ,   e m b e d d e d   sy ste m s,  a n d   c ircu i t   e n g in e e rin g .   S h e   a ims   to   d e v e l o p   e fficie n t ,   in n o v a ti o n - d r iv e n   t e c h n ica l  so lu t io n s  fo r  re a l - wo rld   a p p li c a ti o n s  u si n g   str o n g   a n a ly ti c a l  a n d   sy ste m - lev e l  d e sig n   sk il ls.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   at   k rit h i1 8 . a r@g m a il . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.