CN117347821A - 一种基于人工智能的pcb板使用故障智能预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于PCB板使用监测技术领域，具体是一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，包括处理器、初步影响诊断模块、运参合理性评估模块、冲击力检测汇总模块、污染性决策分析模块以及故障预警端；本发明通过初步影响诊断模块进行分析以判断其错位风险和表面洁净度风险，在生成初步影响诊断正常信号时通过运参合理性实时评估分析以判断温湿表现和压流表现状况，在生成运参合理性评估合格信号时判断冲击力对PCB板的损害程度，在生成冲击力表现正常信号时判断环境污染表现状况，实现对PCB板运行的全面监测，有利于合理进行故障预测并及时反馈预警，在保证PCB板安全稳定且持续运行的同时有效提升PCB板的使用寿命。

Description

一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统

技术领域

本发明涉及PCB板使用监测技术领域，具体是一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统。

背景技术

PCB板又称为印制电路板或印刷线路板，被广泛运用于各种电子产品中，是电子元器件的支撑体，也是电子元器件电气连接的载体，它主要由导电图形、绝缘基板和加工层等构成，通过在绝缘基板上加工出导电图形，实现电子元器件之间的电气连接，按层数来分可分为单面板、双面板和多层板等类型；

目前在PCB板的使用过程中往往难以对其进行全面监测，无法通过分步式监测分析以准确判断其运行风险状况，不利于合理进行故障预测并及时反馈预警，管理人员无法快速作出针对性的应对措施以降低其运行风险，不仅难以保证PCB板的安全稳定且持续运行，还难以有效提升PCB板的使用寿命；

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，解决了现有技术难以对PCB板的运行过程进行全面监测，无法通过分步式监测分析以准确判断其运行风险状况，不利于合理进行故障预测并及时反馈预警的问题。

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PCB板使用故障智能预警系统，包括处理器、初步影响诊断模块、运参合理性评估模块、冲击力检测汇总模块、污染性决策分析模块以及故障预警端；初步影响诊断模块从处理器调取PCB板的错位检测值和洁净逆向值，将错位检测值和洁净逆向值与对应预设阈值进行数值比较，若错位检测值或洁净逆向值超过对应预设阈值，则生成初步影响诊断异常信号，若错位检测值和洁净逆向值均未超过对应预设阈值，则生成初步影响诊断正常信号，且将初步影响诊断异常信号经处理器发送至故障预警端；

在生成初步影响诊断正常信号时，通过运参合理性评估模块将PCB板进行运参合理性实时评估分析，据此以生成运参合理性评估合格信号或运参合理性评估不合格信号，将运参合理性评估不合格信号经处理器发送至故障预警端；

在生成运参合理性评估合格信号时，通过冲击力检测汇总模块将PCB板受到的冲击力状况进行检测分析，据此以判断冲击力对PCB板的损害程度，并生成冲击力表现正常信号或冲击力表现异常信号，将冲击力表现异常信号经处理器发送至故障预警端；在生成冲击力表现正常信号时，通过污染性决策分析模块对PCB板所属环境的污染性状况进行检测，通过分析以判断环境污染表现状况，据此以生成环污风险信号或环污安全信号，将环污风险信号经处理器发送至故障预警端。

进一步的，运参合理性实时评估分析的具体分析过程如下：

通过分析获取到检测时段PCB板的温湿表现数据和压流表现数据，将温湿表现数据和压流表现数据进行数值计算得到运参合理性评估系数，将运行合理性评估系数与预设运参合理性评估系数阈值进行数值比较，若运参合理性评估系数超过预设运参合理性评估系数阈值，则生成运参合理性评估不合格信号，若运参合理性评估系数未超过预设运参合理性评估系数阈值，则生成运参合理性评估合格信号。

进一步的，温湿表现数据和压流表现数据的分析获取方法如下：

采集到PCB板上若干个位置处的实时温度和实时湿度，将所有位置处的实时温度进行求和计算并取均值得到温均值，将温均值与预设适宜温均判定值进行差值计算并取绝对值以得到实温值，同理获取到实湿值；将实温值和实湿值与预设实温阈值和预设实湿阈值分别进行数值比较，若实温值或实湿值超过对应预设阈值，则判断对应时刻PCB板处于温湿表现不合格状态，获取到检测时段PCB板处于温湿表现不合格状态的时长并将其标记为温湿表现数据；

以及采集到PCB板在运行时的实时电压和实时电流，将实时电压与预设适宜电压判定值进行差值计算并取绝对值以得到电压数据，同理获取到电流数据；将电压数据和电流数据与预设电压数据阈值和预设电流数据阈值进行数值比较，若电压数据或电流数据超过对应预设阈值，则判断对应时刻PCB板处于压流表现不合格状态，获取到检测时段PCB板处于压流表现不合格状态的时长并将其标记为压流表现数据。

进一步的，冲击力检测汇总模块的具体运行过程如下：

获取到检测时段PCB板所受到的冲击力曲线，将冲击力曲线置入位于第一象限的直角坐标系中，将该直角坐标系标记为冲击力坐标系；冲击力坐标系中画出平行于X轴的直线并将其标记为冲击力衡量直线，将冲击力曲线位于冲击力衡量直线上方的部分进行填充，将填充后的区域面积标记为过冲表现数据；

在冲击力坐标系中的冲击力曲线上标定若干个冲击点，通过线段将相邻两组冲击点相连，并将该线段标记为冲连线段；在冲击力坐标系中作平行于X轴并与冲连线段相交的线段，且将该线段与对应冲连线段之间的锐角标记为冲击瞬增斜率值；将冲击瞬增斜率值与预设冲击瞬增斜率阈值进行数值比较，若冲击瞬增斜率值超过预设冲击瞬增斜率阈值，则将对应冲击瞬增斜率值标记为超增斜率值，将超增斜率值的数量与冲击瞬增斜率值的数量进行比值计算得到超增表现数据，且将所有冲击瞬增斜率值进行求和计算并取均值得到冲增表现数据；

将检测时段PCB板的过冲表现数据、超增表现数据和冲增表现数据进行数值计算得到冲击力汇总数据，将冲击力汇总数据与预设冲击力汇总数据阈值进行数值比较，若冲击力汇总数据超过预设冲击力汇总数据阈值，则生成冲击力表现异常信号，若冲击力汇总数据未超过预设冲击力汇总数据阈值，则生成冲击力表现正常信号。

进一步的，污染性决策分析模块的具体运行过程包括：

采集到检测时段PCB板所属环境的粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据，将粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据与预设粉尘浓度数据阈值、电磁干扰数据阈值和预设腐蚀性数据阈值分别进行数值比较，若粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据中存在至少一项超过对应预设阈值，则生成污染风险信号；

否则将粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据进行归一化计算得到污染决策值，将污染决策值与预设污染决策阈值进行数值比较，若污染决策值超过预设污染决策阈值，则生成污染风险信号，若污染决策值未超过预设污染决策阈值，则生成污染安全信号。

进一步的，处理器与错位风险检测分析模块以及表面洁净度检测分析模块均通信连接，错位风险检测分析模块将PCB板进行错位检测分析，据此以得到PCB板的错位检测值，且将PCB板的错位检测值发送至处理器进行存储；表面洁净度检测分析模块将PCB板进行表面洁净度检测分析，据此以得到PCB板的洁净逆向值，且将PCB板的洁净逆向值发送至处理器进行存储。

进一步的，错位检测分析的具体分析过程如下：

采集到PCB板上若干个位移检测点的实际位置信息，以及获取到对应位移检测点的初始位置信息，基于对应位移检测点的实际位置信息和初始位置信息得到其位移偏离数据，同理获取到单位时间内对应位移检测点的位移偏离量并将其标记为位移瞬偏数据；将对应位移检测点的位移偏离数据和位移瞬偏数据与预设位移偏离数据阈值和预设位移瞬偏数据阈值分别进行数值比较，若位移偏离数据或位移瞬偏数据超过对应预设阈值，则判断对应位移检测点处于过度偏离状态；

将所有位移检测点的位移偏离数据进行求和计算并取均值得到位移偏离决策值，将所有位移检测点在检测时段的位移瞬偏数据进行求和计算并取均值得到位移瞬偏决策值；以及获取到PCB板上处于过度偏离状态的位移检测点数量并将其标记为位移过偏决策值，将位移过偏决策值、位移偏离决策值和位移瞬偏决策值进行数值计算得到PCB板的错位检测值。

进一步的，表面洁净度检测分析的具体分析过程如下：

实时采集到PCB板的清晰表面图像，以及获取到PCB板的表面标准图像，将PCB板的表面划分出若干个等面积的矩形状的图像方格；基于PCB板的表面标准图像和清晰表面图像以得到对应图像方格的颜色偏差值，将对应图像方格的颜色偏差值与预设颜色偏差值阈值进行数值比较，若颜色偏差值超过预设颜色偏差阈值，则将对应图像方格标记为粉尘堆积方格；

将粉尘堆积方格的颜色偏差值减去预设颜色偏差值阈值以得到颜色差表值，将所有粉尘堆积方格的颜色差表值进行求和计算并取均值得到色差分析值；以及基于所有粉尘堆积方格的位置以识别出粉尘聚集区，将粉尘聚集区的粉尘堆积方格的数量标记为聚集区数据，将数值最大的聚集区数据标记为聚集数表值，且将PCB板上粉尘堆积方格的数量标记为色偏数表值；将色偏数表值、色差分析值和聚集数表值进行数值计算得到洁净逆向值。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，通过错位风险检测分析模块将PCB板进行错位检测分析，据此以得到PCB板的错位检测值，表面洁净度检测分析模块将PCB板进行表面洁净度检测分析，据此以得到PCB板的洁净逆向值，能够准确反馈PCB板的位移风险状况和表面洁净度状况，为后续分析过程提供数据支撑；初步影响诊断模块基于PCB板的错位检测值和洁净逆向值进行分析，以判断其错位风险和表面洁净度风险，实现对PCB板运行安全隐患的初步评估；

2、本发明中，在生成初步影响诊断正常信号时通过将PCB板进行运参合理性实时评估分析，以判断温湿表现和压流表现状况，在生成运参合理性评估合格信号时通过冲击力检测汇总模块将PCB板受到的冲击力状况进行检测分析，据此以判断冲击力对PCB板的损害程度，在生成冲击力表现正常信号时通过污染性决策分析模块对PCB板所属环境的污染性状况进行检测，通过分析以判断环境污染表现状况，实现对PCB板运行的全面监测，并基于分步式监测分析以准确判断其运行风险状况，有利于合理进行故障预测并及时反馈预警，在保证PCB板安全稳定且持续运行的同时有效提升PCB板的使用寿命。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1为本发明中实施例一的系统框图；

图2为本发明中实施例二的系统框图。

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。

实施例一：如图1所示，本发明提出的一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，包括处理器、初步影响诊断模块、运参合理性评估模块、冲击力检测汇总模块、污染性决策分析模块以及故障预警端，且处理器与初步影响诊断模块、运参合理性评估模块、冲击力检测汇总模块、污染性决策分析模块以及故障预警端均通信连接；

初步影响诊断模块从处理器调取PCB板的错位检测值CY和洁净逆向值YN，将错位检测值CY和洁净逆向值YN与对应预设阈值进行数值比较，若错位检测值CY或洁净逆向值YN超过对应预设阈值，则生成初步影响诊断异常信号，若错位检测值CY和洁净逆向值YN均未超过对应预设阈值，则生成初步影响诊断正常信号，且将初步影响诊断异常信号经处理器发送至故障预警端，故障预警端接收到初步影响诊断异常信号时发出相应预警，以及时提醒管理人员作出相应改善措施，从而保证PCB板的安全稳定运行，消除潜在运行隐患；

在生成初步影响诊断正常信号时，通过运参合理性评估模块将PCB板进行运参合理性实时评估分析，据此以生成运参合理性评估合格信号或运参合理性评估不合格信号，将运参合理性评估不合格信号经处理器发送至故障预警端，故障预警端接收到运参合理性评估不合格信号时发出相应预警，以提醒管理人员作出相应改善措施，从而降低PCB板运行时的风险程度；运参合理性实时评估分析的具体分析过程如下：

采集到PCB板上若干个位置处的实时温度和实时湿度，将所有位置处的实时温度进行求和计算并取均值得到温均值，将温均值与预设适宜温均判定值进行差值计算并取绝对值以得到实温值，同理获取到实湿值；将实温值和实湿值与预设实温阈值和预设实湿阈值分别进行数值比较，若实温值或实湿值超过对应预设阈值，则判断对应时刻PCB板处于温湿表现不合格状态，获取到检测时段PCB板处于温湿表现不合格状态的时长并将其标记为温湿表现数据，并且，温湿表现数据的数值越大，表明检测时段PCB板的温度和湿度表现状况越差，所带来的安全风险越大；

以及采集到PCB板在运行时的实时电压和实时电流，将实时电压与预设适宜电压判定值进行差值计算并取绝对值以得到电压数据，同理获取到电流数据；将电压数据和电流数据与预设电压数据阈值和预设电流数据阈值进行数值比较，若电压数据或电流数据超过对应预设阈值，则判断对应时刻PCB板处于压流表现不合格状态，获取到检测时段PCB板处于压流表现不合格状态的时长并将其标记为压流表现数据，并且，压流表现数据的数值越大，表明检测时段PCB板的电压和电流表现状况越差，所带来的安全风险越大；

通过公式RF＝st1*RG+st2*RL将温湿表现数据RG和压流表现数据RL进行数值计算得到运参合理性评估系数RF，其中，st1、st2为预设权重系数，st1、st2的取值均大于零；并且，运参合理性评估系数RF的数值越大，表明PCB板的运行风险越大，出现运行故障的可能性越大；将运行合理性评估系数RF与预设运参合理性评估系数阈值进行数值比较，若运参合理性评估系数RF超过预设运参合理性评估系数阈值，表明PCB板的运行风险较大，则生成运参合理性评估不合格信号；若运参合理性评估系数RF未超过预设运参合理性评估系数阈值，表明PCB板的运行风险较小，则生成运参合理性评估合格信号。

在生成运参合理性评估合格信号时，通过冲击力检测汇总模块将PCB板受到的冲击力状况进行检测分析，据此以判断冲击力对PCB板的损害程度，并生成冲击力表现正常信号或冲击力表现异常信号，将冲击力表现异常信号经处理器发送至故障预警端，故障预警端接收到冲击表现异常信号时发出相应预警，以及时提醒管理人员作出相应改善措施，从而保证PCB板的安全稳定运行，消除潜在运行隐患；冲击力检测汇总模块的具体运行过程如下：

获取到检测时段PCB板所受到的冲击力曲线，将冲击力曲线置入位于第一象限的直角坐标系中，将该直角坐标系标记为冲击力坐标系；冲击力坐标系中画出平行于X轴的直线并将其标记为冲击力衡量直线，将冲击力曲线位于冲击力衡量直线上方的部分进行填充，将填充后的区域面积标记为过冲表现数据，需要说明的是，过冲表现数据的数值越大，表明受到冲击力的影响越大；

在冲击力坐标系中的冲击力曲线上标定若干个冲击点，通过线段将相邻两组冲击点相连，并将该线段标记为冲连线段；在冲击力坐标系中作平行于X轴并与冲连线段相交的线段，且将该线段与对应冲连线段之间的锐角标记为冲击瞬增斜率值，需要说明的是，冲击瞬增斜率值的数值越大，表明对应时刻受到的冲击力的力度大小增长越快；

将冲击瞬增斜率值与预设冲击瞬增斜率阈值进行数值比较，若冲击瞬增斜率值超过预设冲击瞬增斜率阈值，则将对应冲击瞬增斜率值标记为超增斜率值，将超增斜率值的数量与冲击瞬增斜率值的数量进行比值计算得到超增表现数据，且将所有冲击瞬增斜率值进行求和计算并取均值得到冲增表现数据；

通过公式FH＝tp1*FP+tp2*FG+tp3*FD将检测时段PCB板的过冲表现数据FP、超增表现数据FG和冲增表现数据FD进行数值计算得到冲击力汇总数据FH，其中，tp1、tp2、tp3为预设比例系数，tp2＞tp3＞tp1＞0；并且，冲击力汇总数据FH的数值越大，表明PCB板受到冲击力的影响状况越差；将冲击力汇总数据FH与预设冲击力汇总数据阈值进行数值比较，若冲击力汇总数据FH超过预设冲击力汇总数据阈值，则生成冲击力表现异常信号，若冲击力汇总数据FH未超过预设冲击力汇总数据阈值，则生成冲击力表现正常信号。

在生成冲击力表现正常信号时，通过污染性决策分析模块对PCB板所属环境的污染性状况进行检测，通过分析以判断环境污染表现状况，据此以生成环污风险信号或环污安全信号，将环污风险信号经处理器发送至故障预警端，故障预警端接收到环污风险信号时发出相应预警，以及时提醒管理人员作出相应改善措施，从而保证PCB板的安全稳定运行，消除潜在运行隐患；污染性决策分析模块的具体运行过程如下：

采集到检测时段PCB板所属环境的粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据，需要说明的是，粉尘浓度数据是表示检测时段粉尘浓度平均值大小的数据量值，电磁干扰数据是表示检测时段电磁强度平均值大小的数据量值；腐蚀性数据是表示检测时段需要监测的所有腐蚀性气体的浓度和值大小的数据量值；将粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据与预设粉尘浓度数据阈值、电磁干扰数据阈值和预设腐蚀性数据阈值分别进行数值比较，若粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据中存在至少一项超过对应预设阈值，表明PCB板所处环境所带来的危害较大，则生成污染风险信号；

若粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据均未超过对应预设阈值，则通过公式将粉尘浓度数据FK、电磁干扰数据RK以及腐蚀性数据TK进行归一化计算得到污染决策值WR，其中，ed1、ed2、ed3为预设权重系数，ed3＞ed2＞ed1＞1；并且，污染决策值WR的数值越大，表明所属环境污染状况越严重；将污染决策值WR与预设污染决策阈值进行数值比较，若污染决策值WR超过预设污染决策阈值，则生成污染风险信号；若污染决策值WR未超过预设污染决策阈值，则生成污染安全信号。

实施例二：如图2所示，本实施例与实施例1的区别在于，处理器与错位风险检测分析模块通信连接，错位风险检测分析模块将PCB板进行错位检测分析，据此以得到PCB板的错位检测值CY，且将PCB板的错位检测值CY发送至处理器进行存储，能够准确反馈PCB板的位移风险状况，为后续初步影响诊断模块的分析过程提供数据支撑；错位检测分析的具体分析过程如下：

采集到PCB板上若干个位移检测点的实际位置信息，以及获取到对应位移检测点的初始位置信息，基于对应位移检测点的实际位置信息和初始位置信息得到其位移偏离数据，同理获取到单位时间内对应位移检测点的位移偏离量并将其标记为位移瞬偏数据，位移瞬偏数据的数值越大，表明单位时间内对应位移检测点的偏移状况越严重；将对应位移检测点的位移偏离数据和位移瞬偏数据与预设位移偏离数据阈值和预设位移瞬偏数据阈值分别进行数值比较，若位移偏离数据或位移瞬偏数据超过对应预设阈值，则判断对应位移检测点处于过度偏离状态；

将所有位移检测点的位移偏离数据进行求和计算并取均值得到位移偏离决策值，将所有位移检测点在检测时段的位移瞬偏数据进行求和计算并取均值得到位移瞬偏决策值；以及获取到PCB板上处于过度偏离状态的位移检测点数量并将其标记为位移过偏决策值，通过公式CY＝b1*CT+b2*CR+b3*CS将位移过偏决策值CT、位移偏离决策值CR和位移瞬偏决策值CS进行数值计算得到PCB板的错位检测值CY；其中，b1、b2、b3为预设权重系数，b1＞b3＞b2＞0；并且，错位检测值CY的数值越大，表明PCB板的位移表现状况越差，错位风险越大。

实施例三：如图2所示，本实施例与实施例1、实施例2的区别在于，处理器与表面洁净度检测分析模块通信连接，表面洁净度检测分析模块将PCB板进行表面洁净度检测分析，据此以得到PCB板的洁净逆向值YN，且将PCB板的洁净逆向值YN发送至处理器进行存储，能够准确反馈PCB板的表面洁净度状况，为后续初步影响诊断模块的分析过程提供数据支撑；表面洁净度检测分析的具体分析过程如下：

实时采集到PCB板的清晰表面图像(即当前的表面图像)，以及获取到PCB板的表面标准图像，将PCB板的表面划分出若干个等面积的矩形状的图像方格；基于PCB板的表面标准图像和清晰表面图像以得到对应图像方格的颜色偏差值，需要说明的是，颜色偏差值的数值越大，表明对应图像方格的洁净度状况越差；将对应图像方格的颜色偏差值与预设颜色偏差值阈值进行数值比较，若颜色偏差值超过预设颜色偏差阈值，表明对应图像方格存在脏污的可能性越大，则将对应图像方格标记为粉尘堆积方格；

将粉尘堆积方格的颜色偏差值减去预设颜色偏差值阈值以得到颜色差表值，将所有粉尘堆积方格的颜色差表值进行求和计算并取均值得到色差分析值；以及基于所有粉尘堆积方格的位置以识别出粉尘聚集区，将粉尘聚集区的粉尘堆积方格的数量标记为聚集区数据，将数值最大的聚集区数据标记为聚集数表值，且将PCB板上粉尘堆积方格的数量标记为色偏数表值；

通过公式YN＝a1*YT+a2*YS+a3*YG将色偏数表值YT、色差分析值YS和聚集数表值YG进行数值计算得到洁净逆向值YN；其中，a1、a2、a3为预设权重系数，a3＞a1＞a2＞0；并且，洁净逆向值YN的数值大小与色偏数表值YT、色差分析值YS以及聚集数表值YG均呈正比关系，洁净逆向值YN的数值越大，表明PCB板当前的表明洁净度整体而言越差。

本发明的工作原理：使用时，通过初步影响诊断模块基于PCB板的错位检测值和洁净逆向值进行分析以判断其错位风险和表面洁净度风险，并生成初步影响诊断异常信号或初步影响诊断正常信号，在生成初步影响诊断正常信号时通过运参合理性评估模块将PCB板进行运参合理性实时评估分析，以判断温湿表现和压流表现状况，据此生成运参合理性评估合格信号或运参合理性评估不合格信号，在生成运参合理性评估合格信号时通过冲击力检测汇总模块将PCB板受到的冲击力状况进行检测分析，据此以判断冲击力对PCB板的损害程度，并生成冲击力表现正常信号或冲击力表现异常信号，在生成冲击力表现正常信号时通过污染性决策分析模块对PCB板所属环境的污染性状况进行检测，通过分析以判断环境污染表现状况，据此以生成环污风险信号或环污安全信号，实现对PCB板运行的全面监测，并基于分步式监测分析以准确判断其运行风险状况，有利于合理进行故障预测并及时反馈预警，管理人员得以快速作出针对性的应对措施以降低其运行风险，不仅能够保证PCB板的安全稳定且持续运行，还能够有效提升PCB板的使用寿命。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，其特征在于，包括处理器、初步影响诊断模块、运参合理性评估模块、冲击力检测汇总模块、污染性决策分析模块以及故障预警端；初步影响诊断模块从处理器调取PCB板的错位检测值和洁净逆向值，将错位检测值和洁净逆向值与对应预设阈值进行数值比较，若错位检测值或洁净逆向值超过对应预设阈值，则生成初步影响诊断异常信号，若错位检测值和洁净逆向值均未超过对应预设阈值，则生成初步影响诊断正常信号，且将初步影响诊断异常信号经处理器发送至故障预警端；

在生成初步影响诊断正常信号时，通过运参合理性评估模块将PCB板进行运参合理性实时评估分析，据此以生成运参合理性评估合格信号或运参合理性评估不合格信号，将运参合理性评估不合格信号经处理器发送至故障预警端；

在生成运参合理性评估合格信号时，通过冲击力检测汇总模块将PCB板受到的冲击力状况进行检测分析，据此以判断冲击力对PCB板的损害程度，并生成冲击力表现正常信号或冲击力表现异常信号，将冲击力表现异常信号经处理器发送至故障预警端；在生成冲击力表现正常信号时，通过污染性决策分析模块对PCB板所属环境的污染性状况进行检测，通过分析以判断环境污染表现状况，据此以生成环污风险信号或环污安全信号，将环污风险信号经处理器发送至故障预警端。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，其特征在于，运参合理性实时评估分析的具体分析过程如下：

通过分析获取到检测时段PCB板的温湿表现数据和压流表现数据，将温湿表现数据和压流表现数据进行数值计算得到运参合理性评估系数；若运参合理性评估系数超过预设运参合理性评估系数阈值，则生成运参合理性评估不合格信号，若运参合理性评估系数未超过预设运参合理性评估系数阈值，则生成运参合理性评估合格信号。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，其特征在于，温湿表现数据和压流表现数据的分析获取方法如下：

采集到PCB板上若干个位置处的实时温度和实时湿度，将所有位置处的实时温度进行求和计算并取均值得到温均值，将温均值与预设适宜温均判定值进行差值计算并取绝对值以得到实温值，同理获取到实湿值；若实温值或实湿值超过对应预设阈值，则判断对应时刻PCB板处于温湿表现不合格状态，获取到检测时段PCB板处于温湿表现不合格状态的时长并将其标记为温湿表现数据；

以及采集到PCB板在运行时的实时电压和实时电流，将实时电压与预设适宜电压判定值进行差值计算并取绝对值以得到电压数据，同理获取到电流数据；若电压数据或电流数据超过对应预设阈值，则判断对应时刻PCB板处于压流表现不合格状态，获取到检测时段PCB板处于压流表现不合格状态的时长并将其标记为压流表现数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，其特征在于，冲击力检测汇总模块的具体运行过程如下：

获取到检测时段PCB板所受到的冲击力曲线，将冲击力曲线置入位于第一象限的直角坐标系中，将该直角坐标系标记为冲击力坐标系；冲击力坐标系中画出平行于X轴的直线并将其标记为冲击力衡量直线，将冲击力曲线位于冲击力衡量直线上方的部分进行填充，将填充后的区域面积标记为过冲表现数据；

在冲击力坐标系中的冲击力曲线上标定若干个冲击点，通过线段将相邻两组冲击点相连，并将该线段标记为冲连线段；在冲击力坐标系中作平行于X轴并与冲连线段相交的线段，且将该线段与对应冲连线段之间的锐角标记为冲击瞬增斜率值；若冲击瞬增斜率值超过预设冲击瞬增斜率阈值，则将对应冲击瞬增斜率值标记为超增斜率值，将超增斜率值的数量与冲击瞬增斜率值的数量进行比值计算得到超增表现数据，且将所有冲击瞬增斜率值进行求和计算并取均值得到冲增表现数据；

将检测时段PCB板的过冲表现数据、超增表现数据和冲增表现数据进行数值计算得到冲击力汇总数据，若冲击力汇总数据超过预设冲击力汇总数据阈值，则生成冲击力表现异常信号，若冲击力汇总数据未超过预设冲击力汇总数据阈值，则生成冲击力表现正常信号。

5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，其特征在于，污染性决策分析模块的具体运行过程包括：

采集到检测时段PCB板所属环境的粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据，若粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据中存在至少一项超过对应预设阈值，则生成污染风险信号；否则将粉尘浓度数据、电磁干扰数据以及腐蚀性数据进行归一化计算得到污染决策值，若污染决策值超过预设污染决策阈值，则生成污染风险信号；若污染决策值未超过预设污染决策阈值，则生成污染安全信号。

6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，其特征在于，处理器与错位风险检测分析模块以及表面洁净度检测分析模块均通信连接，错位风险检测分析模块将PCB板进行错位检测分析，据此以得到PCB板的错位检测值，且将PCB板的错位检测值发送至处理器进行存储；表面洁净度检测分析模块将PCB板进行表面洁净度检测分析，据此以得到PCB板的洁净逆向值，且将PCB板的洁净逆向值发送至处理器进行存储。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，其特征在于，错位检测分析的具体分析过程如下：

采集到PCB板上若干个位移检测点的实际位置信息，以及获取到对应位移检测点的初始位置信息，基于对应位移检测点的实际位置信息和初始位置信息得到其位移偏离数据，同理获取到单位时间内对应位移检测点的位移偏离量并将其标记为位移瞬偏数据；若位移偏离数据或位移瞬偏数据超过对应预设阈值，则判断对应位移检测点处于过度偏离状态；

将所有位移检测点的位移偏离数据进行求和计算并取均值得到位移偏离决策值，将所有位移检测点在检测时段的位移瞬偏数据进行求和计算并取均值得到位移瞬偏决策值；以及获取到PCB板上处于过度偏离状态的位移检测点数量并将其标记为位移过偏决策值，将位移过偏决策值、位移偏离决策值和位移瞬偏决策值进行数值计算得到PCB板的错位检测值。

8.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的PCB板使用故障智能预警系统，其特征在于，表面洁净度检测分析的具体分析过程如下：

实时采集到PCB板的清晰表面图像，以及获取到PCB板的表面标准图像，将PCB板的表面划分出若干个等面积的矩形状的图像方格；基于PCB板的表面标准图像和清晰表面图像以得到对应图像方格的颜色偏差值，若颜色偏差值超过预设颜色偏差阈值，则将对应图像方格标记为粉尘堆积方格；

将粉尘堆积方格的颜色偏差值减去预设颜色偏差值阈值以得到颜色差表值，将所有粉尘堆积方格的颜色差表值进行求和计算并取均值得到色差分析值；以及基于所有粉尘堆积方格的位置以识别出粉尘聚集区，将粉尘聚集区的粉尘堆积方格的数量标记为聚集区数据，将数值最大的聚集区数据标记为聚集数表值，且将PCB板上粉尘堆积方格的数量标记为色偏数表值；将色偏数表值、色差分析值和聚集数表值进行数值计算得到洁净逆向值。