红外热成像技术在通信电源电路板故障检测中的应用

陈 华，周晓巍

（上海航天控制技术研究所，上海 201109）

0 引 言

随着电子技术和计算机技术的不断发展，通信电源电路板故障检测逐渐朝着智能化和自动化方向发展，采取的检测方法主要有针窗测试法、飞针测试法、功能测试法以及激光测试法，这几种方法也是目前比较常用的通信电源电路板故障检测方法，虽然在精度方面和效率方面相比较最初已经有了明显的提高，但是在实际操作中仍然会出现错误识别现象，并且误识别率较高[1]。为此提出红外热成像技术在通信电源电路板故障检测中的应用研究。

1 通信电源电路板故障检测方法

1.1 通信电源电路板数据采集

通信电源电路板故障信号采集是电路板故障检测的首要步骤，为了避免在检测过程中对通信电源电路板造成损坏，并且能够精准获取到通信电源电路板故障信号，此次利用红外成像技术对通信电源电路板数据进行采集[2]。红外成像技术的应用主要是利用红外热像仪来实现，利用红外热像仪探测器上的光学镜头将从通信电源电路板发出的红外能聚焦，由红外热像仪传感器接收到红外热信号，并经过视频信号放大器对红外热信号进行放大处理[3]。最终将红外热信号进行图像转换，从而形成一个灰度图像，其数据采集过程如图1所示。

根据通信电源电路板数据采集需求，本次采用HSK151型号红外热像仪。在对电路板信号采集前首先要设置红外热像仪主要参数，其中包括工作波段、光学镜头、探测器、温度测量范围、热灵敏感度、温度精度、图像帧频以及红外窗口等。令通信电源电路板处于运行状态，并将其放置在红外热像仪测量范围内，开启红外热像仪开关使红外热像仪向通信电源电路板发射红外辐射，如果通信电源电路板存在缺陷，那么接收到的红外辐射信号长短是不同的。利用计算机读取视频放大器最终形成的灰度图像，用于后续电源电路板图像的预处理和分析。

1.2 通信电源电路板图像预处理

利用预处理技术，提高通信电源电路板图像的质量。以矩阵进行电路板数字图像处理，将图像中的像素与矩阵中的元素相对应。本文采用图像增强技术，对通信电源电路板图像进行预处理，突出图像中的有用信息，并减少或消除图像中存在的不必要信息。首先通过相应的变换，通信电源电路板图像由空间域逐渐转变为频域，其次在频域空间中进行相应的计算，最后进行频域向空间域的逆向转换，以此增强图像质量。在进行上述操作前需要将灰度映射表作为基础，以此本文先需要明确图像灰度密度函数与图像像素位置之间的对应关系，如下所示：

式中，P(z)表示图像灰度密度函数与图像像素位置之间的对应关系；S表示通信电源电路板图像总面积；D表示通信电源电路板图像定义域；(x,y)表示为通信电源电路板图像在坐标系中的坐标；(x,y,z)表示为通信电源电路板图像中(x,y)位置上的灰度分布密度。根据式（1）获取到通信电源电路板图像的灰度密度函数，将所有图像中的像素灰度值进行归一化处理，得到由黑、白以及灰3种颜色变化的通信电源电路板图像，为后续通信电源电路板故障数据相关性分析提供图像数据基础。

1.3 通信电源电路板故障数据相关性分析

处理完通信电源电路板故障信号后，需要对数据进行相关性分析。当通信电源电路板处于正在状态时，线路上所有电流流向一致，红外图像上的波形一致，具有一定的相似性。当通信电源电路板出现故障时，一部分电流会流向电路上游，与通信电源电路板母线方向相同，另一部分电流会流向电路下游，与通信电源电路板母线方向相反。两部分电流在红外图像上波形差异较大，不具有相似性。利用以上相关性原理分析处理后的红外图像信号相似性时，先选取两个相邻的红外图像信号计算其相关系数，计算公式如下：

式中，δ为通信电源电路板两个相邻电流红外图像相关系数；i1和i2分别为采集到的两个相邻电流红外图像信号；n为电流红外图像信号采集序列；n-1为信号采集起始点故障发生时刻；N为电流红外图像信号的数据长度。利用式（2）计算出两个相邻电流红外图像信号的相关系数δ，根据该系数反映出两个电流在红外图像上波形、长度以及流向的相似程度。该系数取值范围为0～1，如果两个相邻电流红外图像信号波形及长度一致，则相关系数取值为1；如果两个相邻电流红外图像信号波形及长度完全不一致，则相关系数取值为0。对于红外热成像技术采集到的故障信号波形和长度相似程度越高，相关系数值越接近1；对于红外热成像技术采集到的故障信号波形和长度差异越大，相关系数值越接近0。通过对相关系数的计算判断通信电源电路板故障是否存在，并根据该数值的大小确定通信电源电路板损坏程度及存在故障的概率大小，确定通信电源电路板故障等级与损坏程度，并且根据红外热图像数据确定通信电源电路板故障位置，以此完成对变电站电气线路安装电路故障电流相关性分析及故障检测。

2 实验论证分析

实验以某通信电源电路板为实验对象，该电路板基材为FR-4，阻焊颜色为绿色，制程线距为3 mil，制程孔径为0.15 mm。利用此次设计方法与传统方法对该通信电源电路板进行故障检测，选取以上规格的电路板50个，每个电路板使用时间长度不同，存在短路、断路、凸起、凹陷、多线、少线、焊球过大、焊球过小以及焊球气泡等故障各100个，将其作为实验样本。实验中红外热像仪参数设置如下，红外辐射率设定为0.8，红外热像仪与电路板距离设定为30 mm，环境温度设定为25 ℃，扫描模式采用45 Hz，采集红外图像速率为0.05 s，采集时间设定为5 s。实验记录两种方法对各个实验样本的检测结果，利用UIS软件计算两种方法误识别率，将其作为实验结果。对比分析两种方法，实验结果如表1所示。

表1 两种方法误识别率对比

观察表1可以得出以下结论，设计方法从各个方面均保证了精度，因此基于红外热成像技术的通信电源电路板故障检测方法能够在检测精度上得到有效保证。此次实验也证明了所设方法在误识别率方面优于传统方法，更适用于通信电源电路板的故障检测。

3 结 论

此次研究了红外热成像技术在通信电源电路板故障检测中的应用，利用红外热成像技术设计了一套新的通信电源电路板故障检测方法，并对设计方法进行了实验论证，证明了红外热成像技术适用于通信电源电路板故障检测。此次研究对通信电源电路板故障检测具有较高的借鉴价值，对提高通信电源电路板故障检测技术水平具有良好的现实意义，有助于促进通信电源电路板故障检测技术的研发。