CN107179494B - 一种通用电路板板上器件故障检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种通用电路板板上器件故障检测方法及系统，通过采集被测电路板可见光图像和被测电路板红外热图像，首先采用图像配准算法以可见光图像为基准校准红外热图像坐标系统，然后以功率器件的封装形式数据库为模板图，搜索被测电路板可见光图像，确定被测电路板上功率器件的位置坐标和区域大小，再以黑体为背景处理被测电路板校准红外热图像，提取红外热图像中的发热点温度、位置坐标和区域大小；最后通过分析匹配来判断和定位故障器件。本发明无需事先采集同种类型、同种型号工作正常电路板的红外热图像，不但可用于工厂批量化生产，也可用于设备维修等各种应用场合。
Description
技术领域
本发明涉及电路板故障检测技术领域，特别涉及一种通用电路板板上器件故障检测方法及系统。
背景技术
采用红外热图像检测电路板及板上器件故障的方法由公开号为CN101832950A的中国发明专利公开，该方法采用红外热像仪采集工作中被测电路板的红外热图像，将采集到的红外热图像与事先采集的同种类型、同种型号工作正常电路板的标准红外热图像进行比较，若被测电路板的红外热图像与标准红外热图像匹配，表示被测电路板工作正常；否则，被测电路板工作不正常。
采用该方法需要事先采集同种类型、同种型号工作正常电路板的红外热图像作为标准图像，适合工厂批量化生产。然而该方法不具有普遍适用性，例如有些场合，如设备维修，则无法实现采集同种类型、同种型号工作正常电路板的红外热图像，就无法采用该方法进行电路板故障检测。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足，提供一种通用电路板板上器件故障检测方法及系统，无需事先采集同种类型、同种型号工作正常电路板的红外热图像，不但可用于工厂批量化生产，也可用于设备维修等各种应用场合。
为解决上述问题，本发明提供以下技术方案：
一种通用电路板板上器件故障检测方法，包括以下步骤：
S1，采集被测电路板可见光图像；
S2，采集被测电路板红外热图像；
S3，采用图像配准算法以可见光图像为基准校准红外热图像坐标系统；
S4，以功率器件的封装形式数据库为模板图，搜索被测电路板可见光图像，确定被测电路板上功率器件的位置坐标和区域大小；
S5，以黑体为背景处理被测电路板校准红外热图像，提取红外热图像中的发热点温度、位置坐标和区域大小；
S6，分析红外热图像发热点温度是否超标，判断和定位故障器件；匹配可见光图像数据和红外热图像数据，若匹配成功，则电路板工作正常，若匹配不成功，则根据失配坐标判断和定位故障器件。
一种通用电路板板上器件故障检测系统，包括：
测试平台，用于放置被测电路板；
红外热像仪，用于采集被测电路板工作时的红外热图像；
可见光照相机，用于采集被测电路板可见光图像；
黑体，放置于测试平台上，用于为红外热像仪采集被测电路板红外热图像提供基准；
红光发光二极管，放置于测试平台上位于被测电路板的顶点位置，用于为红外热图像与可见光图像配准时提供特征点；
电源与信号源，设置于测试平台上与被测电路板电连接，为被测电路板工作提供电源和激励信号；
计算机系统，与红外热像仪和可见光照相机连接，其包括图像配准模块、可见光图像处理模块、红外热图像处理模块和分析匹配平台；图像配准模块用于可见光图像与红外热图像配准，以可见光图像为基准，将红外热图像的坐标系统变换到与可见光图像一致；可见光图像处理模块，分析被测电路板可将光图像，根据电路板上器件形状确定电路板上的功率器件及其坐标位置和区域大小；红外热图像处理模块，分析被测电路板红外热图像，确定被测电路板工作时发热点温度、位置坐标、发热区域大小；分析匹配平台，分析可见光图像处理数据与红外热图像处理数据是否匹配，以判定被测电路板工作是否正常，确定故障点位置及故障情况。
有益效果：本发明公开的一种电路板及板上器件故障检测方法及系统，其基本工作原理是，根据器件的封装形式判断该器件正常情况下在电路中消耗功率情况，另外电路板上器件消耗的功率都转换成热量发散到周围环境中，即正常工作时电路板上器件温度，以及温度扩散情况与该器件封装形式存在必然联系，因而本系统采用可见光照相机获取被测电路板可见光图像，以器件封装形式为模板图，搜索被测电路板上器件，特别是功率器件，并确定其位置坐标和区域大小，工作中电路板的红外热图像反映电路板上器件的发热温度，及其热能辐射情况，正常工作的电路板由消耗电能多的功率器件发热多，温度高，并且向周围背景，以及非功率器件辐射和扩散。如若出现功率器件不发热，温度不比周围背景温度高；而非功率器件发热，明显温度高于周围背景，甚至高于功率器件，并向周围背景或功率器件辐射；或者不管是功率器件还是非功率器件，温升（即器件核心温度减去背景温度）超过器件允许范围，说明被测电路板工作出现问题，问题出现在不发热的功率器件、发热的非功率器件，以及温升超标的器件。与现有技术中采用红外热图像检测电路板板上器件故障的方法相比，本发明无需事先采集同种类型、同种型号工作正常电路板的红外热图像，不但可用于工厂批量化生产，也可用于设备维修等各种应用场合。
附图说明
图1为本发明的系统结构示意图。
图2为本发明的通用电路板板上器件故障检测方法的流程图。
图3为本发明的可见光图像处理的流程图。
图4为本发明的红外热图像处理的流程图。
图5为本发明的第一阶段故障判定的流程图。
图6为本发明的第二阶段故障判定的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和实施例，对本发明的具体实施例做进一步详细描述：
参照图1所示的一种通用电路板板上器件故障检测系统，包括：测试平台，用于放置被测电路板；红外热像仪，用于采集被测电路板工作时的红外热图像；可见光照相机，用于采集被测电路板可见光图像；黑体，放置于测试平台上，用于为红外热像仪采集被测电路板红外热图像提供基准；红光发光二极管，放置于测试平台上位于被测电路板的顶点位置，用于为红外热图像与可见光图像配准时提供特征点，本实施例中，被测电路板呈矩形，红光发光二极管为4个，分别设置于被测电路板的4个顶角上；电源与信号源，设置于测试平台上与被测电路板电连接，为被测电路板工作提供电源和激励信号；计算机系统，与红外热像仪和可见光照相机连接，该计算机系统包括图像配准模块、可见光图像处理模块、红外热图像处理模块和分析匹配平台；图像配准模块用于可见光图像与红外热图像配准，以可见光图像为基准，将红外热图像的坐标系统变换到与可见光图像一致；可见光图像处理模块，分析被测电路板可将光图像，根据电路板上器件形状确定电路板上的功率器件及其坐标位置和区域大小；红外热图像处理模块，分析被测电路板红外热图像，确定被测电路板工作时发热点温度、位置坐标、发热区域大小；分析匹配平台，分析可见光图像处理数据与红外热图像处理数据是否匹配，以判定被测电路板工作是否正常，确定故障点位置及故障情况。
本系统基本工作原理是：一方面，电子器件的消耗功率与器件的封装形式存在必然联系，功率大的器件体积大，采用易于散热的封装形式；而功率小的器件体积小，封装形式也不考虑散热问题，以常用的三极管为例，功率小的三极管一般采用TO-92、SOT-23等封装形式；功率中等的三极管一般采用TO-126、TO-263或者TO-264等封装形式；功率大的三极管一般采用TO-220、TO-3等封装形式，可以根据器件的封装形式判断该器件正常情况下在电路中消耗功率情况。另一方面，电路板上器件消耗的功率都转换成热量发散到周围环境中，即正常工作时电路板上器件温度，以及温度扩散情况与该器件封装形式存在必然联系，因而本系统采用可见光照相机获取被测电路板可见光图像，以器件封装形式为模板图，搜索被测电路板上器件，特别是功率器件，并确定其位置坐标和区域大小，工作中电路板的红外热图像反映电路板上器件的发热温度，及其热能辐射情况，正常工作的电路板由消耗电能多的功率器件发热多，温度高，并且向周围背景，以及非功率器件辐射和扩散。如若出现功率器件不发热，温度不比周围背景温度高；而非功率器件发热，明显温度高于周围背景，甚至高于功率器件，并向周围背景或功率器件辐射；或者不管是功率器件还是非功率器件，温升（即器件核心温度减去背景温度）超过器件允许范围，说明被测电路板工作出现问题，问题出现在不发热的功率器件、发热的非功率器件，以及温升超标的器件。
参照图2所示，一种通用电路板板上器件故障检测方法，包括以下步骤：
S1，采集被测电路板可见光图像；
S2，采集被测电路板红外热图像；
S3，采用图像配准算法以可见光图像为基准校准红外热图像坐标系统；
S4，以功率器件的封装形式数据库为模板图，搜索被测电路板可见光图像，确定被测电路板上功率器件的位置坐标和区域大小；
S5，以黑体为背景处理被测电路板校准红外热图像，提取红外热图像中的发热点温度、位置坐标和区域大小；
S6，分析红外热图像发热点温度是否超标，判断和定位故障器件；匹配可见光图像数据和红外热图像数据，若匹配成功，则电路板工作正常，若匹配不成功，则根据失配坐标判断和定位故障器件。
与现有技术中采用红外热图像检测电路板板上器件故障的方法相比，本检测方法无需事先采集同种类型、同种型号工作正常电路板的红外热图像，不但可用于工厂批量化生产，也可用于设备维修等各种应用场合。
具体地，本通用电路板板上器件故障检测方法的核心是比对红外热图像中发热点和可见光图像中的功率器件位置坐标和区域大小，需要红外热图像和可见光图像坐标系统严格一致，故在处理红外热图像和可见光图像前先进行图像配准。为了提高图像配准的准确度，加快配准速度，在测试平台上，被测电路板4个顶角安放4个红色发光二极管，在红外热图像和可见光图像中都以这4个发光二极管为特征点进行配准，由于被测电路板、红外热像仪和可见光照相机都固定在测试平台及其支架上，此处图像配准主要是坐标平移、比例、旋转的变换。以可见光图像为参考图像，红外热图像为配准图像，将红外热图像坐标系统配准到与可见光图像一致。
进一步的，参照图3所示，所述步骤S4中的可见光处理过程中，确定被测电路板上功率器件的位置坐标和区域大小包括以下步骤：
S41，利用计算机系统建立常用功率器件封装形式数据库，功率器件封装形式数据库中保存功率器件序号、封装名称、封装功耗，以及封装外形图像；
S42，以被测电路板可见光图像为原图，从功率器件封装形式数据库中选取第一个功率器件封装外形图像为模板图；
S43，采用图像匹配算法在原图中搜索模板图是否有匹配；
S44，若有匹配，在原图中定位匹配位置坐标和匹配区域大小，将该功率器件的位置坐标和区域大小数据保存至可见光图像功率器件定位数据库；若无匹配，判断当前封装形式是否为功率器件封装形式数据库中最后一个，若是，则处理结束，若不是，从功率器件封装形式数据库中选取下一个功率器件封装形式外形图像作为模板图，重复步骤S43。
进一步的，参照图4所示，所述步骤S5中的红外热图像处理过程中，提取红外热图像中的发热点温度、位置坐标和区域大小包括以下步骤：
S51，以经过图像配准和坐标校准的红外热图像为基础，循环变量i用于保存发热区域编号，初始化变量i=0；
S52，搜索红外热图像中温度最高点像素Ti，判断像素Ti温度与黑体温度之差是否大于阈值2，若否，处理结束，若是，以Ti为种子点；
S53，采用区域生长法生长发热区域，判断当前发热区域所有种子点与其相邻像素温度之差是否大于阈值1，若否，重复本步骤S53，若是，则该发热区域生长结束，将当前发热区域的最高温度、坐标位置和区域大小保存到红外热图像发热区域定位数据库；
S54，清空已生长红外发热区域数据，即将已标定红外发热区域像素温度设置为背景温度，循环变量i++，重复步骤S52。
进一步的，所述步骤S6中的故障判定过程中，判断和定位故障器件包括两个阶段，第一阶段以发热区域定位数据库中记录为依据搜索功率器件定位数据库中记录，第二阶段以功率器件定位数据库中记录为依据搜索发热区域定位数据库中记录。
其中，第一阶段的故障判定过程参照图5所示，包括以下步骤：
S61A, 变量j和k用来指示功率器件定位数据库和发热区域定位数据库记录，将功率器件定位数据库和发热区域定位数据库记录指针j和k指向0；
S62A，从发热区域定位数据库取第k条记录，判断第k条记录中的最高温度是否超过器件允许最高温度，若是，将k记录保存到故障数据库，并标注故障问题“温度超标”；
S63A，从功率器件定位数据库中取第j条记录，比较记录j和记录k的位置坐标和区域大小的匹配度是否大于阈值，
若大于阈值，则匹配成功，该发热点正常，执行步骤S64A，判断记录k是否为发热区域定位数据库最后一条记录，若是，第一阶段故障判定结束，若不是，记录指针k++，初始化功率器件定位数据库记录指针j=0，重复步骤S62A，
若小于阈值，则匹配不成功，判断记录j是否为功率器件定位数据库最后一条记录，若是，将k记录保存到故障数据库，并标注故障问题“没有功率器件的区域非正常发热”，执行所述步骤S64A，若不是，记录指针j++，重复本步骤S63A。
其中，第二阶段的故障判定过程参照图6所示，包括以下步骤：
S61B，变量j和k用来指示发热区域定位数据库和功率器件定位数据库记录，将发热区域定位数据库和功率器件定位数据库记录指针j和k指向0；
S62B，从功率器件定位数据库取第k条记录；
S63B，从发热区域定位数据库取第j条记录，比较记录j和记录k的位置坐标和区域大小的匹配度是否大于阈值，
若大于阈值，则匹配成功，该发热点正常，执行步骤S64B，判断记录k是否为功率器件定位数据库最后一条记录，若是，第二阶段故障判定结束，若不是，记录指针k++，初始化发热区域定位数据库记录指针j=0，重复步骤S62B，
若小于阈值，则匹配不成功，判断记录j是否为发热区域定位数据库最后一条记录，若是，将k记录保存到故障数据库，并标注故障问题“功率器件没有发热”，执行所述步骤S64B，若不是，记录指针j++，重复本步骤S63B。
第二阶段故障判定流程与第一阶段故障判定流程相似，只是以功率器件定位数据库中的记录为依据，搜索发热区域定位数据库，相当于变量j和k交换。另外有两点不同：1.在步骤S62中不需要判定最高温度超标；2.故障问题由“没有功率器件的区域非正常发热”改变成“功率器件没有发热”。
故障判定结束可以查看故障（电路板）数据库，若故障数据库为空则被测电路板没有故障；若故障数据库非空，则其中记录描述了故障位置和故障问题。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明的技术范围作出任何限制，故凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明的技术方案的范围内。
Claims (3)
1.一种通用电路板板上器件故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，采集被测电路板可见光图像；
S2，采集被测电路板红外热图像；
S3，采用图像配准算法以可见光图像为基准校准红外热图像坐标系统；
S4，以功率器件的封装形式数据库为模板图，搜索被测电路板可见光图像，确定被测电路板上功率器件的位置坐标和区域大小；
S5，以黑体为背景处理被测电路板校准红外热图像，提取红外热图像中的发热点温度、位置坐标和区域大小；
S6，分析红外热图像发热点温度是否超标，判断和定位故障器件；匹配可见光图像数据和红外热图像数据，若匹配成功，则电路板工作正常，若匹配不成功，则根据失配坐标判断和定位故障器件；
所述步骤S3中，在测试平台上，被测电路板4个顶角安放4个红色发光二极管，在红外热图像和可见光图像中都以这4个发光二极管为特征点进行配准；
所述步骤S4中，确定被测电路板上功率器件的位置坐标和区域大小包括以下步骤：
S41，利用计算机系统建立常用功率器件封装形式数据库，功率器件封装形式数据库中保存功率器件序号、封装名称、封装功耗，以及封装外形图像；
S42，以被测电路板可见光图像为原图，从功率器件封装形式数据库中选取第一个功率器件封装外形图像为模板图；
S43，采用图像匹配算法在原图中搜索模板图是否有匹配；
S44，若有匹配，在原图中定位匹配位置坐标和匹配区域大小，将该功率器件的位置坐标和区域大小数据保存至可见光图像功率器件定位数据库；若无匹配，判断当前封装形式是否为功率器件封装形式数据库中最后一个，若是，则处理结束，若不是，从功率器件封装形式数据库中选取下一个功率器件封装形式外形图像作为模板图，重复步骤S43；
所述步骤S5中，提取红外热图像中的发热点温度、位置坐标和区域大小包括以下步骤：
S51，以经过图像配准和坐标校准的红外热图像为基础，循环变量i用于保存发热区域编号，初始化变量i=0；
S52，搜索红外热图像中温度最高点像素Ti，判断像素Ti温度与黑体温度之差是否大于阈值2，若否，处理结束，若是，以Ti为种子点；
S53，采用区域生长法生长发热区域，判断当前发热区域所有种子点与其相邻像素温度之差是否大于阈值1，若否，重复本步骤S53，若是，则该发热区域生长结束，将当前发热区域的最高温度、坐标位置和区域大小保存到红外热图像发热区域定位数据库；
S54，清空已生长红外发热区域数据，即将已标定红外发热区域像素温度设置为背景温度，循环变量i++，重复步骤S52；
所述步骤S6中，判断和定位故障器件包括两个阶段，第一阶段以发热区域定位数据库中记录为依据搜索功率器件定位数据库中记录，第二阶段以功率器件定位数据库中记录为依据搜索发热区域定位数据库中记录；
所述第一阶段故障判定方法包括以下步骤：
S61A, 变量j和k用来指示功率器件定位数据库和发热区域定位数据库记录，将功率器件定位数据库和发热区域定位数据库记录指针j和k指向0；
S62A，从发热区域定位数据库取第k条记录，判断第k条记录中的最高温度是否超过器件允许最高温度，若是，将k记录保存到故障数据库，并标注故障问题“温度超标”；
S63A，从功率器件定位数据库中取第j条记录，比较记录j和记录k的位置坐标和区域大小的匹配度是否大于阈值，
若大于阈值，则匹配成功，该发热点正常，执行步骤S64A，判断记录k是否为发热区域定位数据库最后一条记录，若是，第一阶段故障判定结束，若不是，记录指针k++，初始化功率器件定位数据库记录指针j=0，重复步骤S62A，
若小于阈值，则匹配不成功，判断记录j是否为功率器件定位数据库最后一条记录，若是，将k记录保存到故障数据库，并标注故障问题“没有功率器件的区域非正常发热”，执行所述步骤S64A，若不是，记录指针j++，重复本步骤S63A。
2.根据权利要求1所述的一种通用电路板板上器件故障检测方法，其特征在于，所述第二阶段故障判定方法包括以下步骤：
S61B，变量j和k用来指示发热区域定位数据库和功率器件定位数据库记录，将发热区域定位数据库和功率器件定位数据库记录指针j和k指向0；
S62B，从功率器件定位数据库取第k条记录；
S63B，从发热区域定位数据库取第j条记录，比较记录j和记录k的位置坐标和区域大小的匹配度是否大于阈值，
若大于阈值，则匹配成功，该发热点正常，执行步骤S64B，判断记录k是否为功率器件定位数据库最后一条记录，若是，第二阶段故障判定结束，若不是，记录指针k++，初始化发热区域定位数据库记录指针j=0，重复步骤S62B，
若小于阈值，则匹配不成功，判断记录j是否为发热区域定位数据库最后一条记录，若是，将k记录保存到故障数据库，并标注故障问题“功率器件没有发热”，执行所述步骤S64B，若不是，记录指针j++，重复本步骤S63B。
3.一种通用电路板板上器件故障检测系统，其特征在于，包括：
测试平台，用于放置被测电路板；
红外热像仪，用于采集被测电路板工作时的红外热图像；
可见光照相机，用于采集被测电路板可见光图像；
黑体，放置于测试平台上，用于为红外热像仪采集被测电路板红外热图像提供基准；
红光发光二极管，放置于测试平台上位于被测电路板的顶点位置，用于为红外热图像与可见光图像配准时提供特征点；
电源与信号源，设置于测试平台上与被测电路板电连接，为被测电路板工作提供电源和激励信号；
计算机系统，与红外热像仪和可见光照相机连接，其包括图像配准模块、可见光图像处理模块、红外热图像处理模块和分析匹配平台；图像配准模块用于可见光图像与红外热图像配准，以可见光图像为基准，将红外热图像的坐标系统变换到与可见光图像一致；可见光图像处理模块，分析被测电路板可将光图像，根据电路板上器件形状确定电路板上的功率器件及其坐标位置和区域大小；红外热图像处理模块，分析被测电路板红外热图像，确定被测电路板工作时发热点温度、位置坐标、发热区域大小；
分析匹配平台，其采用如权利要求1所述的一种通用电路板板上器件故障检测方法，分析可见光图像处理数据与红外热图像处理数据是否匹配，以判定被测电路板工作是否正常，确定故障点位置及故障情况。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4755874A (en) * | 1987-08-31 | 1988-07-05 | Kla Instruments Corporation | Emission microscopy system |
| JPH09145795A (ja) * | 1995-11-21 | 1997-06-06 | Nec Corp | 半導体デバイスの配線電流観測方法、検査方法および装置 |
| CN103442183A (zh) * | 2013-09-11 | 2013-12-11 | 电子科技大学 | 基于红外热成像原理的自动视觉导航方法 |
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Patent Citations (5)
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|---|---|---|---|---|
| US4755874A (en) * | 1987-08-31 | 1988-07-05 | Kla Instruments Corporation | Emission microscopy system |
| JPH09145795A (ja) * | 1995-11-21 | 1997-06-06 | Nec Corp | 半導体デバイスの配線電流観測方法、検査方法および装置 |
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Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 崔伟.电路板故障红外热像检测技术研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2011,(第12期),第41-56页. * |
| 郝建新.PCB板红外故障检测系统中多模态图像配准研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2017,正文第3.4节第1段-倒数第1段. * |
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