CN114112030A - 基于人工智能的光电探测器性能测试装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于人工智能的光电探测器性能测试装置，包括测试工装模块、中央处理器、特征提取模块、神经网络模型构建模块、数据采集单元、性能判定模块、数据库、异常标识模块和等环境试验空间，数据采集单元与测试工装模块内的导电线路连接，每个导电线路上设置一个以上测试接口，环境试验空间内的温度和/或湿度和/或气压可调，在测试时，测试工装模块被设置于所述环境试验空间内。本发明可以实现对光电探测器在多种环境下性能的快速、准确测试，并对其健康状态及其剩余使用寿命等指标进行较为准确的预测。
Description
技术领域
本发明具体涉及一种基于人工智能的光电探测器性能测试装置。
背景技术
光电探测器的原理是由辐射引起被照射材料电导率发生改变。光电探测器在军事和国民经济的各个领域有广泛用途。在可见光或近红外波段主要用于射线测量和探测、工业自动控制、光度计量等；在红外波段主要用于导弹制导、红外热成像、红外遥感等方面。光电导体的另一应用是用它做摄像管靶面。
光电探测器的可靠性和寿命是保障整个系统工作寿命的重要环节，光电探测器能够正常工作是整个系统能否正常工作的关键，所以光电探测器的工作寿命评估是整个系统质量和可靠性保障不可缺少的环节，一般通过采用加速老化实验方法去利用实验室环境来人工模拟光电器件长时间使用过程、或极端外界环境，从而得到噪声的变化情况，在测试后人员通过直接观察光电探测器进行判断，对其真实的状态信息分析方式较为单一，判断的准确性容易出现误差，且效率低下。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种基于人工智能的光电探测器性能测试装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其包括：
测试工装模块，所述测试工装模块包括电路板，所述电路板内设并联的多个导电线路，所述电路板上安装有多个测试接口和多个开关组件，每个导电线路上串联一个以上测试接口和一个开关组件，且每一导电线路还与外设的电源电连接；
中央处理器，所述中央处理器的输入端与特征提取模块的输出端电连接，所述特征提取模块的输入端与神经网络模型构建模块输出端电连接，所述中央处理器的输出端与数据采集单元的输入端电连接，所述中央处理器的输出端与通信模块和/或存储模块连接，所述中央处理器的输入端与性能判定模块输出端电连接，所述性能判定模块的输入端分别与数据库和异常标识模块电连接，所述数据采集单元与多个所述的导电线路连接；
环境试验空间，所述环境试验空间内的温度和/或湿度和/或气压可调，所述测试工装模块设置于所述环境试验空间内。
在一些实施方式中，所述数据采集单元与多个所述开关组件连接。
在一些实施方式中，所述数据采集单元与开关组件之间还经AD转换器、电流检测线路和电压检测线路连接。
在一些实施方式中，所述AD转换器、电流检测线路和电压检测线路并行设置于数据采集单元与开关组件之间。
在一些实施方式中，所述测试接口采用光电探测器的封装管座。
在一些实施方式中，所述特征提取单元用于获取每次检测的电流和电压数据，对所获取的数据进行特征信号提取，所述神经网络模型构建模块用于根据样本属性维数构建光探测器性能网络模型，并在实际建模过程中不断调整相应模型的层数和个数。
在一些实施方式中，所述数据库包括历史监测数据和历史统计数据，所述数据库用于数据的存储，所述性能判定模块用于调取网络模型对获取的数据进行判定，所述异常标识模块用于对异常的数据打上异常标签。
在一些实施方式中，所述环境试验空间包括烘箱内腔。
与现有技术相比，本发明提供了基于人工智能的光电探测器性能测试装置通过设置中央处理器、特征提取模块、神经网络模型构建模块、数据采集单元、性能判定模块和异常标识模块等，能够对所获取的光电探测器在各种环境下的电流、电压等数据进行特征信号提取，并根据样本属性维数构建光探测器性能网络模型，并在实际建模过程中继续获取探测器性能不断调整相应模型的层数和个数，对获取的检测数据自动构建产品模型，将产品模型输入光探测器性能网络模型，在模型内进行对比判断，找出相应健康状态，未来健康状态以及剩余使用寿命的状态，实现智能化诊断识别，测试速度快、效率高。
附图说明
图1为本发明实施例中一种基于人工智能的光电探测器性能测试装置的结构框图；
图2为本发明实施例中一种测试工装模块的结构示意图；
图3为本发明实施例中一种数据采集单元与开关组件的连接结构示意图。
图中：1-测试工装模块、2-电路板、3-测试接口、4-开关组件、5-中央处理器、6-特征提取模块、7-神经网络模型构建模块、8-数据采集单元、9-性能判定模块、10-数据库、11-异常标识模块、13-AD转换器、14-电流检测线路、15-电压检测线路、16-历史监测数据、17-历史统计数据、18-环境试验腔空间、19-通信模块和/或存储模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图3，本实施例提供的一种基于人工智能的光电探测器性能测试装置主要由三个部分构成，即测试工装模块1、人工智能单元和环境试验单元。
进一步的，请参阅图2，测试工装模块1包括电路板2，电路板2内设并联的多个导电线路，电路板2上安装有多个测试接口3和多个开关组件4，每个导电线路上串联一个或多个测试接口3和一个开关组件4，且每一导电线路还与外设的电源电连接，电源用于提供可靠性试验的电压和/或电流，开关组件4可以连接于测试接口3和电源之间，每个开关组件4用于控制对应的测试接口3的通断。
其中，所述电路板2、测试接口3及开关组件4均采用耐高低温及高湿度等的材料制备得到，测试接口3可以采用光电探测器的封装管座，例如基于TO-46标准的四脚插座。开关组件4可以采用常见的各类电磁开关或晶体管开关等，优选采用六脚自锁开关等。
进一步的，所述人工智能单元包括中央处理器5，中央处理器5的输入端与特征提取模块6的输出端电连接，特征提取模块6的输入端与神经网络模型构建模块7输出端电连接，中央处理器5的输出端与数据采集单元8的输入端电连接，中央处理器5的输出端与通信模块和/或存储模块连接，中央处理器5的输入端与性能判定模块9输出端电连接，性能判定模块9的输入端分别与数据库10和异常标识模块11电连接。
其中，数据库10包括历史监测数据16和历史统计数据17，数据库10用于数据的存储，性能判定模块9用于调取网络模型对获取的数据进行判定，异常标识模块11用于对异常的数据打上异常标签，特征提取单元6用于获取每次检测的电流和电压数据，对所获取的数据进行特征信号提取，神经网络模型构建模块7用于根据样本属性维数构建光探测器性能网络模型，并在实际建模过程中不断调整相应模型的层数和个数。进一步的，请参阅图3，数据采集单元8通过并行设置的AD转换器13(模数转换器)、电流检测线路14及电压检测线路15与开关组件4连接。AD转换器13用于信号的转换，电流检测电路14和电压检测电路15分别用于对开关组件4通电后进行电流和电压的检测，并将检测数据发送至中央处理器5。
进一步的，所述环境试验单元包括环境试验空间18，所述环境试验空间内的温度和/或湿度和/或气压可调。在测试时候，所述测试工装模块被设置于所述环境试验空间内，通过调整所述环境试验空间内的温度、湿度、气压等环境参数，即可实现对光电探测器在不同环境中的性能进行测试。
例如，在本实施例中，可以采用烘箱内腔作为所述环境试验空间，用于对光电探测器在高温环境中的性能进行测试，具体测试过程可以为：
将待测试的多个光电探测器插接在相应测试接口上，并将测试工装模块1整体置入烘箱内，并连接电源，以人工智能单元控制开关组件全部打开，电压并联加在每一个测试接口(插接有光电探测器)上，进行高温通电的可靠性测试。
控制开关组件通断，只接通单个开关组件可监测某一个光电探测器的好坏，短时间的断电过程不会对光电探测器造成伤害，也不会对可靠性试验产生误差，测试时不仅能够对光电探测器进行直观的观测，还可以通过数据采集单元对测试数据进行采集，将采集的数据特征信号提取，构建产品模型，将产品模型输入光探测器性能网络模型，在模型内进行对比判断，找出相应健康状态，未来健康状态以及剩余使用寿命的状态，实现智能化诊断识别。
本实施例可以实现对光电探测器在多种环境下性能的快速、准确测试，并对其健康状态及其剩余使用寿命等指标进行较为准确的预测。
需要说明的是，本实施例中涉及到的相关模块均为硬件系统模块或者为现有技术中计算机软件程序或协议与硬件相结合的功能模块，该功能模块所涉及到的计算机软件程序或协议的本身均为本领域技术人员公知的技术，其不是本系统的改进之处；本系统的改进为各模块之间的相互作用关系或连接关系，即为对系统的整体的构造进行改进，以解决本系统所要解决的相应技术问题。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.一种基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其特征在于，包括：
测试工装模块(1)，所述测试工装模块(1)包括电路板(2)，所述电路板(2)内设并联的多个导电线路，所述电路板(2)上安装有多个测试接口(3)和多个开关组件(4)，每个导电线路上串联一个以上测试接口(3)和一个开关组件(4)，且每一导电线路还与外设的电源电连接；
中央处理器(5)，所述中央处理器(5)的输入端与特征提取模块(6)的输出端电连接，所述特征提取模块(6)的输入端与神经网络模型构建模块(7)输出端电连接，所述中央处理器(5)的输出端与数据采集单元(8)的输入端电连接，所述中央处理器(5)的输出端与通信模块和/或存储模块连接，所述中央处理器(5)的输入端与性能判定模块(9)输出端电连接，所述性能判定模块(9)的输入端分别与数据库(10)和异常标识模块(11)电连接，所述数据采集单元(8)与多个所述的导电线路连接；
环境试验空间，所述环境试验空间内的温度和/或湿度和/或气压可调，所述测试工装模块(1)设置于所述环境试验空间内。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其特征在于：所述数据采集单元(8)与多个所述开关组件(4)连接。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其特征在于：所述数据采集单元(8)与开关组件(4)之间还经AD转换器(13)、电流检测线路(14)和电压检测线路(15)连接。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其特征在于：所述AD转换器(13)、电流检测线路(14)和电压检测线路(15)并行设置于数据采集单元(8)与开关组件(4)之间。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其特征在于：所述测试接口(3)采用光电探测器的封装管座。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其特征在于：所述特征提取单元(6)用于获取每次检测的电流和电压数据，对所获取的数据进行特征信号提取，所述神经网络模型构建模块(7)用于根据样本属性维数构建光探测器性能网络模型，并在实际建模过程中不断调整相应模型的层数和个数。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其特征在于：所述数据库(10)包括历史监测数据(16)和历史统计数据(17)，所述数据库(10)用于数据的存储，所述性能判定模块(9)用于调取网络模型对获取的数据进行判定，所述异常标识模块(11)用于对异常的数据打上异常标签。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的光电探测器性能测试装置，其特征在于，所述环境试验空间包括烘箱内腔。
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