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        基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測研究

        2024-03-19 08:15:26馬肖肖李根
        電子制作 2024年4期
        關(guān)鍵詞:元器件類別函數(shù)

        馬肖肖,李根

        (陜西恒太電子科技有限公司,陜西西安,710100)

        0 引言

        5G 技術(shù)作為第五代移動通信技術(shù)的代表,具備高速數(shù)據(jù)傳輸、低延遲通信和大連接數(shù)等特點,為各行各業(yè)帶來了全新的機遇和挑戰(zhàn)[1]。在諸多應(yīng)用領(lǐng)域中,電子元器件作為現(xiàn)代社會中不可或缺的基礎(chǔ)構(gòu)成部分,其質(zhì)量、性能和可靠性直接影響著各種電子設(shè)備的性能和穩(wěn)定性。然而,傳統(tǒng)的電子元器件檢測方法依賴于人工目視檢查和簡單的測試設(shè)備,存在效率低下、易出錯等問題,已經(jīng)難以滿足日益增長的生產(chǎn)和質(zhì)量要求。基于此將5G 技術(shù)應(yīng)用于電子元器件的智能檢測領(lǐng)域成為大眾備受關(guān)注的研究方向。通過充分發(fā)揮5G 技術(shù)在高速數(shù)據(jù)傳輸、低延遲通信和大連接數(shù)等方面的優(yōu)勢,可以實現(xiàn)電子元器件檢測的自動化和智能化,從而提高檢測的準確性和效率,降低檢測的生產(chǎn)成本和人為錯誤率。

        1 基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測系統(tǒng)框架設(shè)計方案

        基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測系統(tǒng)的硬件設(shè)計的具體框架圖如圖1 所示。

        圖1 基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測系統(tǒng)框架

        基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測系統(tǒng)硬件設(shè)計通過ARM9 核的嵌入式處理器控制、存儲以及處理所檢測到電子元器件的數(shù)據(jù);采用SIN-6000 風差壓傳感器檢測與采集所測電子元器件的數(shù)據(jù);此外,硬件設(shè)計還包括可編程控制器(PLC)為串口或者網(wǎng)口的信號輸出設(shè)備;借助鍵盤、觸摸屏、條碼閱讀器等輸入設(shè)備進行數(shù)據(jù)輸入;以上硬件設(shè)備為電子元器件的監(jiān)測提供了穩(wěn)定可靠的硬件支持。

        2 基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測軟件設(shè)計

        ■2.1 數(shù)據(jù)采集模塊

        數(shù)據(jù)采集模塊作為電子元器件智能檢測系統(tǒng)的基礎(chǔ)感知層,承擔著從電子元器件表面捕獲高質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)的關(guān)鍵任務(wù)。這一模塊的核心是使用高分辨率攝像設(shè)備,比如工業(yè)相機或掃描儀,來獲取圖像數(shù)據(jù)。這些圖像數(shù)據(jù)是后續(xù)分析和識別過程的基礎(chǔ),因此數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量直接關(guān)系到整個系統(tǒng)的效率和分析結(jié)果的準確性[2]。然而,數(shù)據(jù)采集并不僅僅局限于圖像的捕獲,還涉及對采集環(huán)境的控制,包括光照條件和環(huán)境的整體穩(wěn)定性,以及圖像預(yù)處理步驟,如去噪和對比度增強,確保所采集數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準確性。同時,借助5G 技術(shù),將采集到的圖像數(shù)據(jù)實時傳輸至智能檢測算法模塊。這種高速度和低延遲的網(wǎng)絡(luò)連接是自動識別元器件缺陷、污染或損傷的關(guān)鍵。有了5G 的支持,監(jiān)測系統(tǒng)能夠快速響應(yīng),及時檢測和分析元器件的狀態(tài)。監(jiān)測系統(tǒng)的具體數(shù)據(jù)采集流程如圖2 所示。

        圖2 數(shù)據(jù)采集流程

        如圖2 所示,數(shù)據(jù)采集過程中通過圖像采集整合所測電子元器件數(shù)據(jù),通過風差傳感器對以上數(shù)據(jù)進行篩選檢查,將篩選后的數(shù)據(jù)進行存儲之后傳輸至智能監(jiān)測算法模塊,通過該模塊的監(jiān)測確定所測元器件外觀以及性能的正常與否,最后將以上監(jiān)測到所有的數(shù)據(jù)詳細精確地存儲至數(shù)據(jù)庫中。

        ■2.2 智能檢測算法模塊

        在智能檢測算法模塊中,根據(jù)元器件的性質(zhì)選擇適當?shù)纳疃葘W習模型,會使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、支持向量機(SVM)等不同的模型[3]。模型的選擇需要綜合考慮采集到數(shù)據(jù)的特點、算法的復(fù)雜度以及實時性等因素,通過大量標注的數(shù)據(jù)對所選模型進行訓練,其過程包括輸入圖像數(shù)據(jù)和對應(yīng)標簽,模型通過不斷優(yōu)化權(quán)重和參數(shù),逐步提高對電子元器件狀態(tài)的判定能力。其中,前向傳播計算用于將采集到的圖像數(shù)據(jù)輸入到深度學習模型中,以獲取對應(yīng)的預(yù)測結(jié)果。在前向傳播中,對于每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入通過權(quán)重矩陣相乘并添加偏置,然后通過激活函數(shù)得到輸出結(jié)果。激活函數(shù)的具體由計算公式組(1)所示:

        式中,z是未經(jīng)激活函數(shù)的輸出,W是權(quán)重矩陣,x是輸入向量,b是偏置向量。a是特定的激活函數(shù),activation 是激活函數(shù)的輸出,z是加權(quán)和加偏置的結(jié)果。反向傳播用于計算損失函數(shù)相對于模型參數(shù)(權(quán)重和偏置)的梯度,以便在優(yōu)化過程中更新參數(shù)。鏈式法則用于計算梯度傳播。設(shè)▽L 為損失函數(shù)關(guān)于輸出的梯度,參數(shù)的具體如公式(2)所示:

        式中,? L/W?是梯度傳播,? L/a?是損失函數(shù)關(guān)于激活函數(shù)輸出的梯度,? L/z?是激活函數(shù)關(guān)于加權(quán)輸入的導數(shù),? z/W?是加權(quán)輸入關(guān)于權(quán)重的導數(shù)。反向傳播計算用于更新模型參數(shù),使得損失函數(shù)減小,從而提高模型的預(yù)測準確性。優(yōu)化算法、損失函數(shù)的選擇以及數(shù)據(jù)增強等步驟都會影響模型的性能。損失函數(shù)用于衡量模型的預(yù)測輸出與真實標簽之間的差異。常見的損失函數(shù)包括均方誤差(Mean Squared Error,MSE)、 交叉熵(Cross-Entropy) 等。損失函數(shù)計算由公式(3)所示:

        式中,L是損失值,loss是具體的損失函數(shù),ytrue是真實的目標值,ypred是模型預(yù)測的值。損失函數(shù)計算用于衡量模型對電子元器件狀態(tài)的預(yù)測與真實狀態(tài)之間的誤差。

        ■2.3 5G 通訊模塊

        5G 通訊模塊主要負責高速數(shù)據(jù)的傳輸和通信,將采集到的圖像數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)采集模塊傳輸?shù)街悄軝z測算法模塊,實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膶崟r性和準確性。5G 通訊模塊主要分為以下幾部分:

        (1)數(shù)據(jù)傳輸速率:5G 通訊模塊具備5G 網(wǎng)絡(luò)的高速數(shù)據(jù)傳輸能力,可以以極高的速率傳輸大量數(shù)據(jù)。這對于圖像數(shù)據(jù)的傳輸尤其重要,因為高分辨率的圖像可能會占用較大的數(shù)據(jù)量,而5G 的高速率確保了圖像能夠在短時間內(nèi)完成傳輸過程,實現(xiàn)實時性的要求。

        (2)低延遲通信:5G 技術(shù)以其低延遲的特點為通訊模塊提供了優(yōu)勢。在電子元器件智能檢測系統(tǒng)中,圖像數(shù)據(jù)的傳輸需要盡量降低延遲,以確保采集到的數(shù)據(jù)能夠在短時間內(nèi)被智能檢測算法模塊處理,方便系統(tǒng)做出快速響應(yīng)和及時決策。

        (3)大連接數(shù):5G 網(wǎng)絡(luò)具有大連接數(shù)的特性,可以同時連接大量的設(shè)備和模塊。在電子元器件智能檢測系統(tǒng)中,需要連接攝像設(shè)備、智能檢測算法模塊、遠程操作控制等多個部分,5G 通訊模塊的大連接數(shù)能力確保了系統(tǒng)各部分之間的高效協(xié)同工作。

        (4)實時性保障:5G 通訊模塊的高速率和低延遲通信特性,確保了圖像數(shù)據(jù)能夠在短時間內(nèi)傳輸?shù)街悄軝z測算法模塊。促使模型可以在實時對電子元器件的狀態(tài)進行分析和判定,使得系統(tǒng)能夠快速做出決策和反應(yīng)。

        (5)數(shù)據(jù)安全和隱私保護:在數(shù)據(jù)傳輸過程中,5G通訊模塊需要保障數(shù)據(jù)的安全和隱私,特別是在涉及生產(chǎn)工藝、設(shè)備參數(shù)等敏感信息的情況下,5G 通訊模塊采用加密技術(shù)和安全協(xié)議,確保數(shù)據(jù)不會被未授權(quán)的人員獲取。

        (6)遠程操作和控制:5G 通訊模塊可用于實現(xiàn)遠程操作和控制功能。當智能檢測算法模塊發(fā)現(xiàn)元器件存在問題時,通訊模塊可以通過5G 網(wǎng)絡(luò)遠程控制機械臂或移動平臺,針對有問題的元器件進行取樣、處理或移動,實現(xiàn)問題的修復(fù)和解決。

        通過5G 通訊模塊,基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高速、低延遲、實時的數(shù)據(jù)傳輸和通信,為智能檢測算法模塊提供及時的圖像數(shù)據(jù),實現(xiàn)對電子元器件狀態(tài)的快速準確分析。

        ■2.4 故障排除模塊

        故障排除模塊負責在檢測到電子元器件問題時,通過5G 網(wǎng)絡(luò)遠程控制機械臂或移動平臺,實現(xiàn)對問題元器件的取樣、處理或移動操作,最終實現(xiàn)問題的修復(fù)和解決。具體操作流程如圖3 所示。

        圖3 故障排除流程

        如圖3 所示,故障排除模塊首先利用5G 網(wǎng)絡(luò)的高帶寬和低延遲特性,實時接收來自檢測模塊的電子元器件狀態(tài)信息。如果檢測結(jié)果顯示電子元器件正常,故障排除模塊將直接跳過故障診斷模塊,繼續(xù)監(jiān)控系統(tǒng)的運行狀態(tài)。然而,一旦檢測到電子元器件存在異常,故障排除模塊立即發(fā)揮作用,通過5G 網(wǎng)絡(luò)遠程連接到問題區(qū)域,并控制機械臂或移動平臺等自動化設(shè)備,對電子元器件進行細致的取樣、處理或移動操作。在這個過程中,操作員可以通過5G 網(wǎng)絡(luò)實時傳輸?shù)膱D像,清晰地觀察到電子元器件表面的情況,這為遠程操控提供了直觀的視覺輔助。故障排除模塊還集成了先進的自動化決策流程,能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)的算法,為操作員提供實時的建議或提示,幫助操作員選擇最合適的操作方法。完成操作后,處理結(jié)果會被傳輸至云端處理器進行判斷,以確認故障是否成功排除。如果故障未被成功排除,系統(tǒng)將自動返回至圖像傳輸流程,繼續(xù)進行故障的排除,直至故障被完全解決。這種閉環(huán)的操作模式,確保了故障排除的高效性和連續(xù)性,極大地提升了電子元器件生產(chǎn)和維護的自動化水平。

        3 實驗分析

        ■3.1 實驗準備

        為保障基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性與可靠性,通過模擬實驗測試系統(tǒng)的性能。實驗測試需準備AMDRyzenThreadripper(第三代)中央處理器;采用BasleracA1300-30gm 系列高分辨率圖像傳感器、QuectelRM500Q 系列嵌入式模塊以及Samsung 970 EVO系列固態(tài)硬盤(SSD)等設(shè)備,為電子元器件的監(jiān)測提供支持。

        ■3.2 實驗結(jié)果

        結(jié)合以上采集的數(shù)據(jù)對基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測系統(tǒng)進行詳細分析,并生成詳細的實驗報告,實現(xiàn)對該系統(tǒng)的運行效率、穩(wěn)定性的評估,通過實驗中出現(xiàn)的問題以及需改進之處。實驗數(shù)據(jù)如表1 所示。

        表1 實驗數(shù)據(jù)結(jié)果

        由表1 實驗數(shù)據(jù)可知,在不同電子元器件類別中,識別準確率存在一定的差異。其中,Capvred 類別的準確率最高,為98.7%,Rstp10D 類別次之,為95.6%。其他類別的準確率分別為97.9%(Cap470μF)、92.1%(Cap22μF)、97.8%(Rstht)。因此,系統(tǒng)對電子元器件的識別準確率相對較高,最低的也達到了95.6%。表明本系統(tǒng)在不同類別的元器件識別方面具備一定的穩(wěn)定性和可靠性,適合用于電子元器件的智能檢測。為進一步分析系統(tǒng)的性能,可對比表1 中實際個數(shù)和正確識別個數(shù)之間的差距,其中,Cap470μF、Cap22μF 和Rstht 類別的實際個數(shù)與正確識別個數(shù)之間的差距較小,分別為1410-1270=140 個、1067-986=81 個和1385-1289=96 個。這表明在這三個類別中,系統(tǒng)的識別準確率較高,誤差較小。然而,對于Capvred和Rstp10D 類別,實際個數(shù)與正確識別個數(shù)之間的差距較大,分別為1157-1150=7個和1459-1347=112個。盡管如此,這兩個類別的準確率仍然較高,說明系統(tǒng)在識別這兩個類別時可能存在一些小誤差,但整體性能仍然可靠。此外,從表1 中可以看出,Capvred 類別的準確率最高,可能是因為該類別的元器件具有較為獨特的特征,使得系統(tǒng)能夠在不同環(huán)境下都能準確識別。而Rstp10D 類別的準確率略低,可能是因為該類別的元器件特征與其他類別相似,導致系統(tǒng)在識別時容易產(chǎn)生誤差。因此,可以推測系統(tǒng)在識別具有獨特特征的元器件時具有較高的穩(wěn)定性,而在識別特征相似的元器件時可能存在一定的穩(wěn)定性問題。結(jié)合上述分析可得出,基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測系統(tǒng)在運行效率和穩(wěn)定性方面表現(xiàn)良好,系統(tǒng)對不同類別的電子元器件識別準確率相對較高,最低的準確率也達到了95.6%。盡管在某些類別中存在一定的誤差,但整體性能仍然可靠。

        4 結(jié)語

        基于5G 技術(shù)的電子元器件智能檢測研究,文章深入探討了在5G 通信技術(shù)的支持下,實現(xiàn)對電子元器件檢測的智能化和高效化,通過探究基于5G 的智能檢測框架,借助其超高速傳輸、低延遲通信和大連接數(shù)等特點,實現(xiàn)對電子元器件生產(chǎn)過程實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析和遠程控制,不僅提升了電子元器件的生產(chǎn)效率,還可以精準地實現(xiàn)對其質(zhì)量問題的控制,減少了人為干預(yù)的可能性。未來,研究人員將不斷完善升級系統(tǒng),探索如何進一步將類似的智能化思想應(yīng)用于其他領(lǐng)域,為技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展貢獻更多可能性。

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