基于5G 技术的电子元器件智能检测研究

马肖肖，李根

（陕西恒太电子科技有限公司，陕西西安，710100）

0 引言

5G 技术作为第五代移动通信技术的代表，具备高速数据传输、低延迟通信和大连接数等特点，为各行各业带来了全新的机遇和挑战[1]。在诸多应用领域中，电子元器件作为现代社会中不可或缺的基础构成部分，其质量、性能和可靠性直接影响着各种电子设备的性能和稳定性。然而，传统的电子元器件检测方法依赖于人工目视检查和简单的测试设备，存在效率低下、易出错等问题，已经难以满足日益增长的生产和质量要求。基于此将5G 技术应用于电子元器件的智能检测领域成为大众备受关注的研究方向。通过充分发挥5G 技术在高速数据传输、低延迟通信和大连接数等方面的优势，可以实现电子元器件检测的自动化和智能化，从而提高检测的准确性和效率，降低检测的生产成本和人为错误率。

1 基于5G 技术的电子元器件智能检测系统框架设计方案

基于5G 技术的电子元器件智能检测系统的硬件设计的具体框架图如图1 所示。

图1 基于5G 技术的电子元器件智能检测系统框架

基于5G 技术的电子元器件智能检测系统硬件设计通过ARM9 核的嵌入式处理器控制、存储以及处理所检测到电子元器件的数据；采用SIN-6000 风差压传感器检测与采集所测电子元器件的数据；此外，硬件设计还包括可编程控制器（PLC）为串口或者网口的信号输出设备；借助键盘、触摸屏、条码阅读器等输入设备进行数据输入；以上硬件设备为电子元器件的监测提供了稳定可靠的硬件支持。

2 基于5G 技术的电子元器件智能检测软件设计

■2.1 数据采集模块

数据采集模块作为电子元器件智能检测系统的基础感知层，承担着从电子元器件表面捕获高质量图像数据的关键任务。这一模块的核心是使用高分辨率摄像设备，比如工业相机或扫描仪，来获取图像数据。这些图像数据是后续分析和识别过程的基础，因此数据采集的质量直接关系到整个系统的效率和分析结果的准确性[2]。然而，数据采集并不仅仅局限于图像的捕获，还涉及对采集环境的控制，包括光照条件和环境的整体稳定性，以及图像预处理步骤，如去噪和对比度增强，确保所采集数据的质量和准确性。同时，借助5G 技术，将采集到的图像数据实时传输至智能检测算法模块。这种高速度和低延迟的网络连接是自动识别元器件缺陷、污染或损伤的关键。有了5G 的支持，监测系统能够快速响应，及时检测和分析元器件的状态。监测系统的具体数据采集流程如图2 所示。

图2 数据采集流程

如图2 所示，数据采集过程中通过图像采集整合所测电子元器件数据，通过风差传感器对以上数据进行筛选检查，将筛选后的数据进行存储之后传输至智能监测算法模块，通过该模块的监测确定所测元器件外观以及性能的正常与否，最后将以上监测到所有的数据详细精确地存储至数据库中。

■2.2 智能检测算法模块

在智能检测算法模块中，根据元器件的性质选择适当的深度学习模型，会使用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、支持向量机（SVM）等不同的模型[3]。模型的选择需要综合考虑采集到数据的特点、算法的复杂度以及实时性等因素，通过大量标注的数据对所选模型进行训练，其过程包括输入图像数据和对应标签，模型通过不断优化权重和参数，逐步提高对电子元器件状态的判定能力。其中，前向传播计算用于将采集到的图像数据输入到深度学习模型中，以获取对应的预测结果。在前向传播中，对于每一层神经网络，输入通过权重矩阵相乘并添加偏置，然后通过激活函数得到输出结果。激活函数的具体由计算公式组(1)所示：

式中，z是未经激活函数的输出，W是权重矩阵，x是输入向量，b是偏置向量。a是特定的激活函数，activation 是激活函数的输出，z是加权和加偏置的结果。反向传播用于计算损失函数相对于模型参数（权重和偏置）的梯度，以便在优化过程中更新参数。链式法则用于计算梯度传播。设▽L 为损失函数关于输出的梯度，参数的具体如公式(2)所示：

式中，∂ L/W∂是梯度传播，∂ L/a∂是损失函数关于激活函数输出的梯度，∂ L/z∂是激活函数关于加权输入的导数，∂ z/W∂是加权输入关于权重的导数。反向传播计算用于更新模型参数，使得损失函数减小，从而提高模型的预测准确性。优化算法、损失函数的选择以及数据增强等步骤都会影响模型的性能。损失函数用于衡量模型的预测输出与真实标签之间的差异。常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、 交叉熵（Cross-Entropy） 等。损失函数计算由公式(3)所示：

式中，L是损失值，loss是具体的损失函数，ytrue是真实的目标值，ypred是模型预测的值。损失函数计算用于衡量模型对电子元器件状态的预测与真实状态之间的误差。

■2.3 5G 通讯模块

5G 通讯模块主要负责高速数据的传输和通信，将采集到的图像数据从数据采集模块传输到智能检测算法模块，实现数据传输的实时性和准确性。5G 通讯模块主要分为以下几部分：

（1）数据传输速率：5G 通讯模块具备5G 网络的高速数据传输能力，可以以极高的速率传输大量数据。这对于图像数据的传输尤其重要，因为高分辨率的图像可能会占用较大的数据量，而5G 的高速率确保了图像能够在短时间内完成传输过程，实现实时性的要求。

（2）低延迟通信：5G 技术以其低延迟的特点为通讯模块提供了优势。在电子元器件智能检测系统中，图像数据的传输需要尽量降低延迟，以确保采集到的数据能够在短时间内被智能检测算法模块处理，方便系统做出快速响应和及时决策。

（3）大连接数：5G 网络具有大连接数的特性，可以同时连接大量的设备和模块。在电子元器件智能检测系统中，需要连接摄像设备、智能检测算法模块、远程操作控制等多个部分，5G 通讯模块的大连接数能力确保了系统各部分之间的高效协同工作。

（4）实时性保障：5G 通讯模块的高速率和低延迟通信特性，确保了图像数据能够在短时间内传输到智能检测算法模块。促使模型可以在实时对电子元器件的状态进行分析和判定，使得系统能够快速做出决策和反应。

（5）数据安全和隐私保护：在数据传输过程中，5G通讯模块需要保障数据的安全和隐私，特别是在涉及生产工艺、设备参数等敏感信息的情况下，5G 通讯模块采用加密技术和安全协议，确保数据不会被未授权的人员获取。

（6）远程操作和控制：5G 通讯模块可用于实现远程操作和控制功能。当智能检测算法模块发现元器件存在问题时，通讯模块可以通过5G 网络远程控制机械臂或移动平台，针对有问题的元器件进行取样、处理或移动，实现问题的修复和解决。

通过5G 通讯模块，基于5G 技术的电子元器件智能检测系统能够实现高速、低延迟、实时的数据传输和通信，为智能检测算法模块提供及时的图像数据，实现对电子元器件状态的快速准确分析。

■2.4 故障排除模块

故障排除模块负责在检测到电子元器件问题时，通过5G 网络远程控制机械臂或移动平台，实现对问题元器件的取样、处理或移动操作，最终实现问题的修复和解决。具体操作流程如图3 所示。

图3 故障排除流程

如图3 所示，故障排除模块首先利用5G 网络的高带宽和低延迟特性，实时接收来自检测模块的电子元器件状态信息。如果检测结果显示电子元器件正常，故障排除模块将直接跳过故障诊断模块，继续监控系统的运行状态。然而，一旦检测到电子元器件存在异常，故障排除模块立即发挥作用，通过5G 网络远程连接到问题区域，并控制机械臂或移动平台等自动化设备，对电子元器件进行细致的取样、处理或移动操作。在这个过程中，操作员可以通过5G 网络实时传输的图像，清晰地观察到电子元器件表面的情况，这为远程操控提供了直观的视觉辅助。故障排除模块还集成了先进的自动化决策流程，能够根据实时数据和预设的算法，为操作员提供实时的建议或提示，帮助操作员选择最合适的操作方法。完成操作后，处理结果会被传输至云端处理器进行判断，以确认故障是否成功排除。如果故障未被成功排除，系统将自动返回至图像传输流程，继续进行故障的排除，直至故障被完全解决。这种闭环的操作模式，确保了故障排除的高效性和连续性，极大地提升了电子元器件生产和维护的自动化水平。

3 实验分析

■3.1 实验准备

为保障基于5G 技术的电子元器件智能检测系统运行的稳定性与可靠性，通过模拟实验测试系统的性能。实验测试需准备AMDRyzenThreadripper（第三代）中央处理器；采用BasleracA1300-30gm 系列高分辨率图像传感器、QuectelRM500Q 系列嵌入式模块以及Samsung 970 EVO系列固态硬盘（SSD）等设备，为电子元器件的监测提供支持。

■3.2 实验结果

结合以上采集的数据对基于5G 技术的电子元器件智能检测系统进行详细分析，并生成详细的实验报告，实现对该系统的运行效率、稳定性的评估，通过实验中出现的问题以及需改进之处。实验数据如表1 所示。

表1 实验数据结果

由表1 实验数据可知，在不同电子元器件类别中，识别准确率存在一定的差异。其中，Capvred 类别的准确率最高，为98.7%，Rstp10D 类别次之，为95.6%。其他类别的准确率分别为97.9%（Cap470μF）、92.1%（Cap22μF）、97.8%（Rstht）。因此，系统对电子元器件的识别准确率相对较高，最低的也达到了95.6%。表明本系统在不同类别的元器件识别方面具备一定的稳定性和可靠性，适合用于电子元器件的智能检测。为进一步分析系统的性能，可对比表1 中实际个数和正确识别个数之间的差距，其中，Cap470μF、Cap22μF 和Rstht 类别的实际个数与正确识别个数之间的差距较小，分别为1410-1270=140 个、1067-986=81 个和1385-1289=96 个。这表明在这三个类别中，系统的识别准确率较高，误差较小。然而，对于Capvred和Rstp10D 类别，实际个数与正确识别个数之间的差距较大，分别为1157-1150=7个和1459-1347=112个。尽管如此，这两个类别的准确率仍然较高，说明系统在识别这两个类别时可能存在一些小误差，但整体性能仍然可靠。此外，从表1 中可以看出，Capvred 类别的准确率最高，可能是因为该类别的元器件具有较为独特的特征，使得系统能够在不同环境下都能准确识别。而Rstp10D 类别的准确率略低，可能是因为该类别的元器件特征与其他类别相似，导致系统在识别时容易产生误差。因此，可以推测系统在识别具有独特特征的元器件时具有较高的稳定性，而在识别特征相似的元器件时可能存在一定的稳定性问题。结合上述分析可得出，基于5G 技术的电子元器件智能检测系统在运行效率和稳定性方面表现良好，系统对不同类别的电子元器件识别准确率相对较高，最低的准确率也达到了95.6%。尽管在某些类别中存在一定的误差，但整体性能仍然可靠。

4 结语

基于5G 技术的电子元器件智能检测研究，文章深入探讨了在5G 通信技术的支持下，实现对电子元器件检测的智能化和高效化，通过探究基于5G 的智能检测框架，借助其超高速传输、低延迟通信和大连接数等特点，实现对电子元器件生产过程实时监测、数据分析和远程控制，不仅提升了电子元器件的生产效率，还可以精准地实现对其质量问题的控制，减少了人为干预的可能性。未来，研究人员将不断完善升级系统，探索如何进一步将类似的智能化思想应用于其他领域，为技术创新和产业发展贡献更多可能性。