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        紅外熱像儀在電路板故障診斷中的運用初探

        2020-12-02 07:51:42李展
        數(shù)碼設(shè)計 2020年12期
        關(guān)鍵詞:故障診斷

        李展

        摘要:在電路板修理中,對于故障的檢測,可采用多種方法,比如波形觀察、電阻測試以及直接觀察等,對于這些方法而言,要求修理人員能充分掌握產(chǎn)品功能,有效了解工作原理,而且需擁有一定的電路分析能力。本文對測試系統(tǒng)進(jìn)行了探討,對故障診斷進(jìn)行了分析,本人能力有限,希望能幫助到相關(guān)人士。

        關(guān)鍵詞:紅外熱像儀;故障診斷;電路板

        中圖分類號:V267;TP391.41;TN219?? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A?? 文章編號:1672-9129(2020)12-0049-02

        引言:在裝備維修方面,常存在一系列的難題,比如技術(shù)資料不全面、國外先進(jìn)技術(shù)的封鎖等。為實現(xiàn)維修保障能力的提高,對于電路板故障的診斷,可借助于紅外熱成像檢測,與以往電路檢測方法對比而言,最主要的優(yōu)勢就是檢測無損化,也就是非接觸式檢測,能確保電路的完整,不過于依賴電路原理,檢測結(jié)果更加直觀、更加明了,有著較高的定位效率。

        1 紅外熱像儀測試系統(tǒng)

        對于該系統(tǒng)而言,由多個成分組成,比如定位標(biāo)志、電動平臺、PC、圖像采集卡,以及紅外熱像儀等?;谟脩籼峁┑墓收吓c標(biāo)準(zhǔn)電路板,同時結(jié)合適配負(fù)載以及有關(guān)電源等,系統(tǒng)完成測試工作,對于電動平臺而言,主要基于紅外熱像儀,促使其成為可調(diào)熱像傳感器,來達(dá)到采集熱像的目的,該熱像源于較大尺寸的電路板。對于計算機(jī)而言,是該系統(tǒng)的控制核心,可對圖像進(jìn)行處理,能自動或者手動檢測故障,使用者可借助于計算機(jī),來操作檢測過程。對于該系統(tǒng)參數(shù)而言,主要包含以下方面:像素最大為384*288;熱響應(yīng)時間為10ms;測試尺寸為200毫米*200毫米;幀頻為16赫茲;分辨率為320*240;運行溫度介于零下40攝氏度至零上60攝氏度之間。

        2 故障診斷分析

        在故障診斷中,圖像的判讀以及處理是不易進(jìn)行操作的。通常情況下,基于紅外熱像圖,需對色彩變化情況進(jìn)行判斷,需對溫度場分布進(jìn)行判斷?;诩t外熱像圖,關(guān)于對其的分析以及觀察,可包含以下層面:定量層面,比如,當(dāng)溫度達(dá)到最高時,能有多高;定性層面,比如在圖中,溫度較高的是那一部分,溫度較低的是那一部分。該系統(tǒng)對于故障的診斷,主要基于溫度閾值法。基于顯示頁面,將有關(guān)的診斷特征參數(shù)設(shè)置好,之后即可對故障進(jìn)行診斷。比如,當(dāng)輸入處于正常運轉(zhuǎn)狀態(tài)時,高溫閾值為24,低溫閾值為15,在執(zhí)行確定按鈕之后,即可顯示診斷結(jié)果,若存在異常點,通過系統(tǒng)的作用,可將這些異常點選擇出來,為相關(guān)人員進(jìn)行對比,提供有力參考。對于該系統(tǒng)的診斷以及檢測分析,主要借助于比較分析法。一般情況下,當(dāng)電路處于正常運轉(zhuǎn)狀態(tài)時,對于標(biāo)準(zhǔn)紅外圖像而言,是提前采集好的,當(dāng)電路出現(xiàn)故障時,對于待測紅外圖像而言,是基于電路故障,結(jié)合維修需求,來進(jìn)行現(xiàn)場采集的。系統(tǒng)在經(jīng)過對標(biāo)準(zhǔn)與待測紅外圖像比較之后,能自動查找故障區(qū)域,而且在一定程度上,可對故障元器件進(jìn)行識別。

        3 系統(tǒng)實現(xiàn)

        3.1系統(tǒng)實現(xiàn)流程 。第一步:初始化:在用戶界面模塊完成。用戶可以打開文件選擇圖像文件,進(jìn)入下一步。本模塊利用_init__(self)函數(shù)實現(xiàn)用戶界面的初始化。

        第二步:獲取圖像:獲取圖像在獲取圖像模塊完成。在該模塊中,將用戶指定的圖像在系統(tǒng)的圖像顯示框中顯示出來。OpenFile(self, event)函數(shù)實現(xiàn)了獲取圖像模塊的功能,使用戶可以隨意打開任何一張想要對其進(jìn)行人臉檢測的圖像。

        第三步:人臉檢測:在人臉檢測模塊完成。該模塊主要是對用戶指定的圖像進(jìn)行人臉檢測,對指定的圖像做相應(yīng)的處理之后再進(jìn)行人臉檢測算法的調(diào)用,并將處理結(jié)果和檢測結(jié)果另外顯示。這一步用到O噴CV的兩個函數(shù):Detect()函數(shù)和FindFace()函數(shù),其中Detect()是人臉檢測模塊的輔助函數(shù), FindFace()函數(shù)是人臉檢測模塊的主函數(shù)。

        3.2系統(tǒng)實現(xiàn)結(jié)果。本系統(tǒng)可以正確檢測出圖像文件的人臉,并標(biāo)識出來,圖2是運行結(jié)果,在用戶選擇的圖像文件中標(biāo)識出人臉位置。

        4 總結(jié)

        本系統(tǒng)的檢測成功率雖然比較高,但少數(shù)情況下仍不可避免會出現(xiàn)漏錯檢問題。由此看出,人臉檢測受到多種因素的影響,如獲取圖像時的角度、人臉表情的多樣化、有遮擋物存在、光照不同等情況下都可能會影響人臉檢測的結(jié)果。因此,我們應(yīng)該不斷尋求和開發(fā)更完善的算法,以期達(dá)到更高的檢測成功率。

        本系統(tǒng)主要針對靜止圖像中的人臉進(jìn)行檢測,下一步工作是在人臉檢測的基礎(chǔ)上,添加動態(tài)信息庫,解決人臉跟蹤的問題。

        參考文獻(xiàn):

        [1] 王映輝.人臉識別——原理、方法與技術(shù)[M].北京:科學(xué)出版社,2010:1~35

        [2] 史東承.人臉圖像信息處理與識別技術(shù)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2010:1~47

        [3] Padmaja,K.&T.N.Prabakar.FPGA based real time face detection using Adaboost and histogram equalization.IEEE[J].2012,01:111~115于一米以下范圍,為提升檢測精度,需確保檢測距離的一致。

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