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    基于多種圖像的電路板故障診斷系統(tǒng)研究

    2022-03-30 07:12:36馬春斌李宗澤
    計算機測量與控制 2022年3期
    關鍵詞:電路板元器件紅外

    馬春斌, 黃 文,李宗澤

    (國營長虹機械廠,廣西 桂林 541003)

    0 引言

    紅外熱像技術在國外發(fā)展較快,紅外熱像儀出現(xiàn)于20世紀50年代[1],以美國為代表的發(fā)達國家將紅外熱像技術廣泛應用于航空航天領域、醫(yī)療領域、軍事領域等[2],20世紀60年代,美國空軍開展紅外熱像技術對電子設備故障診斷的研究,20世紀70年代,休斯公司航空公司研制出了紅外故障隔離測試系統(tǒng)[3]和自動紅外檢測系統(tǒng)[4-5],能夠向測試人員提供可能的故障區(qū)域。20世紀80年代以來紅外技術得到快速發(fā)展,紅外熱成像技術已廣泛應用于各個領域。

    與西方發(fā)達國家相比,我國在紅外熱成像故障診斷技術研究方面起步較晚,自20世紀90年代以來紅外熱像技術迅速發(fā)展,國內以電子科大、電子工程學院、軍械技術研究所、西安交大等科研院校開展了相關研究工作[6],以成都電子科大為代表的科研院校開展了相關工作,開發(fā)了“TIP快速大面積不接觸式電路故障檢測儀”等[7],通過檢測電路板元器件的過冷過熱情況進行故障的定位。

    隨著裝備功能電路制造工藝的發(fā)展,電路板發(fā)展呈現(xiàn)小型化、密集化、多層化等特點,裝備中電子元器件和電路集成度高且結構復雜,接觸式故障診斷方法受到了極大的限制[8]。裝備出現(xiàn)故障后,傳統(tǒng)的接觸式故障診斷需要大量人力、精力、時間,因此研究開發(fā)利用紅外熱像信息對電路板進行非接觸式故障診斷的方法越來受到了重視[6]。

    將紅外成像技術用于裝備功能組件的故障掃描和識別,可以實現(xiàn)在非接觸測量條件下的故障快速定位和失效分析。將紅外檢測所隔離出來的故障件,再交由下一級維修單位通過傳統(tǒng)的檢測儀器和檢測設備實現(xiàn)高精度測量和深度測試?;诩t外成像的電路板故障診斷設備對提高裝備維修安全性、快速性、靈活性,精簡維護保障裝備種類,降低維修保障費用,具有重大的軍事意義[9]。

    傳統(tǒng)的電路板故障檢測基本由人工完成,工人精力有限,檢測容易出現(xiàn)失誤、漏檢等問題[10]。紅外成像檢測方法則通過開發(fā)的軟件對采集的紅外成像數(shù)據(jù)進行存儲和分析,利用機器視覺學習、模式識別等算法綜合整理得到一套智能故障診斷分析軟件,其工作原理為軟件將紅外成像數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中模板數(shù)據(jù)進行匹配,分析,診斷出結果,檢測流程簡單,自動化程度高,且檢測結果成功率高。隨著圖像處理、特征提取和機器深度學習等算法技術的越來越成熟,紅外成像故障檢測法比傳統(tǒng)接觸式檢測法的優(yōu)點顯而易見,能夠摒棄人工造成的失誤、自動化程度高、成功率高、效率高,因此紅外成像檢測方法在電路板故障檢測及維修方面的應用將會越來越廣泛[11-12]。

    1 系統(tǒng)結構及原理

    1.1 系統(tǒng)結構

    基于紅外的電路板故障診斷系統(tǒng)基于開放式體系架構,其架構組成主要包括主流總線儀器單元、標準測試信息接口、公共測試接口和通用測試接口等[20],各個單元和接口配合相應的輔助設備、測試工裝等可完成對被測對象的故障診斷,對象覆蓋數(shù)字、模擬以及數(shù)?;旌想娐钒??;诩t外成像的電路板故障診斷設備功能框圖如圖1所示。

    圖1 基于紅外的電路板故障診斷系統(tǒng)基于開放式體系架構

    電路板故障診斷硬件平臺主要由:控制計算機(含故障診斷軟件)、測量儀器單元(各種信號激勵儀器、紅外熱像儀)、供配電單元、公共測試接口以及測試固定支架組成。

    1)控制計算機:

    各類測量儀器通過控制計算機總線進行數(shù)據(jù)交換,程控電源為電路板提供電源或激勵信號,測量儀器單元按照預設測試步驟對,根據(jù)紅外成像圖像信息分析電路板上不同位置的元件的溫度信息,進而對電路板整體進行診斷、推理、分析出故障點[13]。

    2)測量儀器單元:

    測量儀器單元采用通用總線儀器構建,用于產(chǎn)生測試激勵信號,形成測量通道等。依據(jù)虛擬儀器軟件體系結構(VISA)標準制定總線的開放式模塊化結構方案,電路板紅外故障診斷系統(tǒng)軟件采用接口標準化、硬件模塊化的設計,為系統(tǒng)維護、更新和升級提供方便。

    3)公共測試接口及信號分配單元:

    公共測試接口及信號分配單元用于系統(tǒng)中資源分配轉接、信號集中互聯(lián)與被測對象連接[14]。公共測試接口具有可變規(guī)模的特點,在實現(xiàn)信號接口裝置電氣和機械連接標準化的基礎上,滿足電路板測試流程對機械電氣及資源分配描述方面的要求。

    4)供配電單元:

    供配電單元包括供配電模塊、程控電源。其作用是保持平臺系統(tǒng)、各單元和儀器模塊正確供配電;為被測對象測試維修提供必要的電源激勵。

    5)自檢適配器單元:

    自檢適配器用于故障診斷設備功能自檢和自維護。自檢適配器使用故障診斷設備的全部測試資源,完成系統(tǒng)的自動化檢測和校準,其功能設計具有一定覆蓋性及可擴展性,可覆蓋重要測試資源的檢測和校準。

    6)軟件平臺功能組成:

    故障診斷軟件平臺遵循通用軟件平臺體系結構,按照操作和使用的用戶進行設計劃分,分為開發(fā)平臺、運行平臺。

    開發(fā)平臺主要對測試診斷信號、故障診斷系統(tǒng)資源、故障診斷策略(TPS)開發(fā)與管理,為開展具體的故障診斷進行前期準備;運行平臺是整個診斷軟件平臺的核心,主要包括熱像采集,圖像處理,特征提取和故障識別診斷功能模塊。根據(jù)故障診斷流程的描述和配置信息,引用相應的圖庫資源,驅動紅外熱像儀和激勵資源,根據(jù)激勵-響應關系實現(xiàn)對電路板的診斷并生成相應的診斷結果。

    1.2 電路板故障診斷原理

    電路板故障診斷利用差分熱圖方法,將電路板正常工作狀態(tài)下的熱圖與待測電路板的熱圖做差分運算,計算溫度插值快速判定電路板的狀態(tài)[19]。

    首先獲取電路板正常工作狀態(tài)下的圖像A(x,y),然后獲取待測電路板的圖像B(x,y),然后獲取A和B之間的差值為D(x,y):

    D1(x,y) = (A(x,y)-BH(x,y))*α

    (1)

    D2(x,y) = (A(x,y)-B(x,y))*β

    (2)

    α和β表示加權因子:

    D(x,y)=D1(x,y) +D2(x,y)

    (3)

    在差分圖像中,元器件顏色最亮的,可能存在故障。如圖2中(a)為檢測熱圖,(b)為差分熱圖,且在(b)圖中右上方的元器件最亮,可能存在異常,因此判定改元器件存在故障。

    圖2 電路板熱圖與差分圖像

    2 電路板故障檢測系統(tǒng)設計

    2.1 系統(tǒng)設計思路

    基于紅外的電路板故障檢測系統(tǒng)結構由雙光相機、測量儀器單元、供電控制、工業(yè)計算機等構成.雙光相機(紅外與可見光)采用非制冷焦平面探測器配合先進的圖像處理算法,輸出高質量、高靈敏度的紅外圖像,通過雙光相機采集電路板的紅外熱圖像,根據(jù)電路板的發(fā)熱情況定位發(fā)熱異常故障部位[16];控制計算機通過計算機總線對程控電源儀器、數(shù)字信號模塊以及模擬信號模塊進行控制并通信數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)交換。供配電單元包括供配電模塊、程控電源,其作用是保持平臺系統(tǒng)、各單元和儀器模塊正確供配電,為被測對象測試維修提供必要的電源激勵。

    檢測系統(tǒng)正常啟動后,打開系統(tǒng)軟件,人工調整箱體內電路板支架使其在紅外熱成像儀的視場范圍內,將電路板放在的固定支架上連接電路板供配電單元和測量儀器單元,紅外熱成像儀實時圖像采集,軟件根據(jù)圖片信息進行圖像分析處理,根據(jù)分析結果定位故障元件并在軟件界面將做標記故障元件圖像顯示出來。

    在系統(tǒng)硬件的支持下,軟件系統(tǒng)將有序調度各個模塊。開啟PC操作系統(tǒng)并啟動程序時,檢測系統(tǒng)先進入啟動狀態(tài),在此期間,系統(tǒng)前端顯示啟動界面,后端依次對系統(tǒng)軟件、硬件進行初始化。初始化過程依次涵蓋系統(tǒng)參數(shù)、用戶參數(shù)、運行參數(shù)等。其中,系統(tǒng)參數(shù)和用戶參數(shù)從本地配置文件中讀取并解析,然后將根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)、用戶參數(shù)更新運行參數(shù)中的部 分數(shù)值。系統(tǒng)正常啟動后,設備操作人員可以根據(jù)待檢測的電路板實物特征對相關參數(shù)進行修改,然后依次執(zhí)行模板提取(即標準板提取)和故障檢測。最后,在拼接后的電路板整圖上標記所有故障,然后存儲標記有故障的電路板整圖,接著存儲所有故障小圖、故障信息等內容。

    如圖3所示,本系統(tǒng)對待測電路板進行檢測的時候,首先要導入標準模型文件,用于對待測電路板的定位和配準[13,17]。

    圖3 系統(tǒng)流程

    人工將電路板放入電路板夾具平臺上,用戶根據(jù)電路板的工作特性進行供電流程及參數(shù)設置,紅外相機和可見光相機采集工作狀態(tài)下的電路板圖像信息,并對采集的電路板圖像進行預處理。電路板工作狀態(tài)下的熱像顯示到屏幕上,并結合電路板故障類型進行故障診斷與分析,得到故障診斷結果,并通過多種圖像融合配準,在可見光圖像中顯示故障元器件。同一種型號電路板采用相同的參數(shù),第一次檢測時將該類型電路板的參數(shù)以文件形式保存,多次檢測同類型電路板時直接打開該參數(shù)文件即可進行檢測[15]。

    圖4 軟件工作流程

    2.2 系統(tǒng)實現(xiàn)流程

    檢測系統(tǒng)設備操控人員通過人機交互界面對設備進行操作,人機交互界面設計原則:滿足功能要求、界面簡潔、操作便捷。根據(jù)人機交互設計原則,對后臺功能模塊的相互協(xié)作調度關系進行簡要說明。

    檢測子系統(tǒng)工作界面設計與實現(xiàn)檢測子系統(tǒng)的工作界面主要包含:系統(tǒng)啟動界面、工作主界面、閾值設置界面、配準模式界面、缺陷檢測界面、元件識別界面等。閾值設置功能用于設置元器件的溫度閾值,當溫度超過該閾值時,判定元器件是故障元器件,并在可見光圖像中定位顯示該元器件。配準模式界面用于選擇使用哪種算法進行電路板故障檢測。缺陷檢測界面顯示電路板檢測完成后的缺陷故障及缺陷故障的所在位置。元器件識別功能用于顯示電路板元件的類型分類等情況。設備啟動后,點擊檢測系統(tǒng)可執(zhí)行程序啟動系統(tǒng),檢測系統(tǒng)顯示登陸界面,啟動完成系統(tǒng)進入主界面,點擊操作主界面按鈕可跳轉到設置界面、配準模式界面、缺陷檢測界面[16]。

    1)主界面:

    系統(tǒng)穩(wěn)定啟動后或結束后,系統(tǒng)顯示主界面,通過該界面選擇圖標選項進入閾值設置界面、配準模式界面、缺陷檢測界面等頁面,或通過點擊退出圖標退出系統(tǒng)。

    2)閾值設置界面:

    溫度閾值設置是電路板故障檢測的判定條件之一,正常情況下同種型號的電路板只需執(zhí)行一次閾值參數(shù),運動機構帶動相機拍攝采集圖像,系統(tǒng)根據(jù)相應圖像處理算法依次處理拍攝圖片。閾值設置界面的功能:顯示溫度閾值及人工操作接口,顯示當前閾值的設置數(shù)值。

    3)缺陷檢測界面:

    缺陷檢測界面功能是顯示電路板分析后的檢測結果。首先通過相機采集紅外熱像和可見光圖像,經(jīng)過圖像預處理之后,使用配準模式下的配準算法將待測電路板圖像與模型庫中的標準圖像進行配準,從而得到電路板的缺陷情況。

    4)配準模式設置界面:

    檢測系統(tǒng)的參數(shù)設置界面分為兩個部分:系統(tǒng)參數(shù)設置界面和用戶參數(shù)設置界面。系統(tǒng)參數(shù)設置界面其主要功能是進行系統(tǒng)狀態(tài)檢查并將檢查結果顯示出來。點擊系統(tǒng)參數(shù)設置界面的系統(tǒng)自檢功能鍵,界面將會顯示設置的參數(shù)、相機或運動結構的初始狀態(tài)或工作狀態(tài)。用戶參數(shù)設置界面其功能顯示或修改用戶參數(shù),如電路板的尺寸、定位坐標確定、模板相關參數(shù)等。通過參數(shù)設置界面更新、保存參數(shù)、操作機構動作、相機初始化、顯示系統(tǒng)工作狀態(tài)。

    5)元器件識別界面:

    元器件識別功能界面用于顯示元器件識別的結果,元器件識別通過采集被測電路板圖像,經(jīng)過圖像預處理,圖像算法識別與分析后,分析元器件的類別、數(shù)量等,用于檢測電路板是否缺少元器件而造成故障。

    3 實驗結果與分析

    3.1 圖像采集功能

    圖像的采集需要光源、相機之間相互配合來完成。系統(tǒng)根據(jù)已設置的電路板的相關參數(shù)和系統(tǒng)內部設置參數(shù)通過相機拍照來獲取電路裸板表面的圖像,圖像數(shù)據(jù)信息存儲在系統(tǒng)指定的文件夾下。在圖像采集過程中相機位置固定不變,移動機構帶動電路板固定平臺按照預設軌跡進行移動,同時相機進行圖像采集。軟件開發(fā)中針對相機的控制函數(shù)包含初始化函數(shù)、圖像拍攝函數(shù)、相機內部參數(shù)設置、相機通信斷開與連接等接口函數(shù),函數(shù)接口調用與由相機控制線程進行統(tǒng)一管理執(zhí)行。

    3.2 配準功能

    基于白光和紅外光的電路板工作狀態(tài)下的故障智能檢測系統(tǒng)中,需要將電路板裸板白光圖像與帶電電路板的紅外圖像進行融合,圖像的配準功能以融合圖像作為熱源辨識的標準依據(jù)。電路板的紅外圖像和白光圖像由同一相機在不同控制方式、不同時間、不同光源環(huán)境下拍照取得的,兩種圖像空間位置和形態(tài)上存在著差異,所以在融合操作之前需要對兩種圖像進行配準操作,電路板的白光圖像和紅外圖像之間的融合需要算法處理,如平滑處理、形態(tài)學梯度處理等,因此圖像配準和融合也是該系統(tǒng)的重要組成部分。

    3.3 缺陷檢測功能

    標準庫訓練成功后,系統(tǒng)根據(jù)圖像處理算法,圖像配準算法等,將缺陷、故障點顯示的系統(tǒng)畫面中。點擊缺陷檢測界面中元件匹配圖標,系統(tǒng)通過相機逐行拍攝、逐行處理的運行方式采集和處理圖像,系統(tǒng)根據(jù)模板匹配算法將拍攝圖像與模板圖像進行比較,檢測電路板是否缺失電子元件、是否出現(xiàn)燒毀、擊穿、腐蝕等故障,系統(tǒng)將用線框標示出故障點或缺失元件位置的圖像顯示到顯示界面中。

    圖5 故障檢測定位

    4 結束語

    本項目旨在借助新興的深度學習和圖像處理技術來解決電路板缺陷自動檢測問題,從研發(fā)到設備正式應用是一個漫長學習、探索、研究、升級的過程,因此本系統(tǒng)針對目前電路板主要的缺陷檢測開展了相應的軟硬件設計,由于電路板缺陷種類繁多,檢測問題難以一次性得到解決,后期還需要進一步對電路板缺陷檢測種類進行擴展和提出針對性解決思路和方法。

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