（光学工程专业论文）tip诊断仪中图像处理的算法研究.pdf

电予科技大学硕士论文 中文摘要 随着电路复杂程度的同益提高，电路故障的检测越来越困难，电路板检测系 统急待改进和提高，以满足大型复杂电子设备维护修理的迫切要求。常规的电路 故障检测仪通过电路中关键点、线的电压电流及元器件相关参数的测量，结合对 原理电路的理解进行分析、推断，才能诊断出电路板的故障部位或故障元器件， 这种方法属接触性测量，费时、费力且影响电路的分布参数，不可能用于高频电 路故障的实时检测。因此一种新型的自动红外电路检测系统应运而生，它采用全 新的检测原理，是一种非接触性检测，能对大范围内数百只器件的工作状态同时 进行快速检测，不需要电路图，不需要操作人员对电路进行深入分析，能在通电 后几十秒甚至几秒钟时间内判别出电路中的故障回路或元器件。检测时不会影响 电路的频率特性，而且还能将电路中元器件从完好到故障的状态细分为若干个等 级，这就使维护人员能及时发现电路故障隐患，避免故障在关键时刻的发生。因 此，研究自动红外电路检测在军用、民用设备中电路的设计制造和维护修理中有 极其重要的意义。 自动红外电路检测系统中，热像处理是一项重要的组成部分。系统中通过热 像仪采集的热像是原始图像，它可能含有噪声，而且可能发生扭曲，所以要对它 进行去噪声处理和空间畸变纠正等处理，之后才可以与标准图像进行比较、分析， 从而判断电路可能的故障。这些操作都属于图像处理的范畴，因此对热像的图像 处理是整个系统的关键之一。 本论文完成的工作主要集中在以下三个方面： 1 电路板空间位置的确定及配准，具体内容包括两种空间位置确定算法和两种 配准算法的研究。空间位置确定算法包括：利用空问旋转公式进行空间位置 的确定；利用泰勒级数检测有微小位置偏移的两个图像。配准算法包括：基 于灰度配准；基于矩的配准。本文分析了以上算法的原理，对算法做了仿真 实验，分析比较了算法的优缺点和适用条件。 2 图像插值算法的研究，具体内容包括零阶插值、一阶插值、三次样条插值和 重复插值在图像放大、旋转中的应用，并对其效果进行了比较、分析。对目 前尚不成熟的小波插值算法进行一些探讨研究，并进行了仿真实验。 1 1 1 中文摘要 3 标准图像建立算法的研究，具体内容包括图像分割和轮廓提取算法。对阕值 分割算法及峰谷法进行分析比较，研究了几种轮廓提取算法，包括腐蚀法 膨胀腐蚀法，腐蚀膨胀法和开、闭运算算法。 本文第一章介绍了电路故障红外检测技术的背景、现状和发展以及图像处理 技术在其中的应用。 第二章介绍了自动红外电路检测仪的原理，包括外热检测原理，p c b 板故 障分类，分析p c b 板故障的可检测性，最后介绍了检测仪的组成原理。 第三章研究电路图像位置的确定算法。首先介绍了摄像机的定标，包括摄像 机定标的任务和研究主题以及定标方法，并对其进行了仿真实验。然后对两种电 路图像位置确定算法及两种图像配准算法进行了研究和分析，并进行了仿真实 验。 第四章研究了图像插值算法。介绍了图像放大处理中的插值算法的应用，包 括零阶插值，一阶插值，三次样条插值，重复插值和小波插值算法，并对它们进 行了仿真实验。 第五章研究了标准图像建立算法。为了快速、高精度的进行图像匹配，必须 对标准图像进行分割并保存轮廓信息，因此对图像的分割、轮廓提取多种算法进 行了研究和仿真实验。 最后是全文总结。 关键字：红外图像处理自动检测 电予科技大学硕士论文 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fv l s i ，c i r c u i tt e s ts y s t e mn e e d st ob ed e v e l o p e d ，i n o r d e rt om e e tt h en e e d c u r r e n t l y , c i r c u i tt e s ts y s t e mn e e d st o u c h i n ga n dm u c h w o r k a n di t s p r e c i s i o n i s p o o r s o i t h a r d l ym e e t st h en e e do ft e s t o fv l s i an o e l a u t o m a t i ct e s tc i r c u i ts y s t e mu t i l i z i n gi n f r a r e di m a g ee m e r g e d i td o e sn o tn e e d t o u c h i n g ，a n di t c a ng e tm u c hi n f o r m a t i o no n et i m ea n da c c u r a t e l yj u d g et h ef a u l t s i t c a nd e t e c th u n d r e d so fc o m p o n e n t ss i m u l t a n e o u s l yw i t h o u td e t a i la n da n a l y s i so f c i r c u i t e s p e c i a l l y i tc a nf i n dt h ef a u l t ss e v e r a ls e c o n d sa f t e rp o w e ro n ，a n di td o e sn o t a f f e c tt h e 丘e q u e n c yc h a r a c t e r i s t i co fc i r c u i t 。m e a n w h i l et h ef a u l t sa r e r a n k e di n s e v e r a ld e g r e e s ，w h i c hc o n d u c et of i n dt h ek e yf a u l t s t h e r e f o r e ，a u t o m a t i c t e s t s y s t e mi sw o r t hb e i n g s t u d i e d o ft h ea i d s ( a u t o m a t i o ni n f r a r e dd i a g n o s i ss y s t e m ) ，i m a g ep r o c e s s i n gi sa i m p o r t a n tw o r k t h ei m a g et a k e nb yc c d i s o r i g i n a li m a g e , s oi t n e e d st ob e c o m p a r e dw i 血s t a n d a r di m a g e a c c o r d i n gt h ed i f f e r e n c eb e t w e e n t h o s et w oi m a g e s ， w ec a nf i n dt h ef a u l t s b e c a u s eo r i g i n a li m a g eh a sn o i s e , d i s t o r t i o na n ds oo n , i tn e e d s t ob ep r o c e s s e di n c l u d i n gd e n o i s i n g ，d e - d i s t o r t i o n s oi m a g ep r o c e s s i n gi sk e yo f a i d s t h i sp a p e ri sc o n c e n t r a t e do nt h ef o l l o w i n gt h e ea s p e c t s ： 1 t h er e s e a r c h e s a b o u tt h e r e g i s t r a t i o n o fp c b t h ec o n t e n t si n c l u d e ：t h e r e s e a r c h e sa b o u ts e v e r a la l g o r i t h m so fr e 西s t r a t i o n t h er e g i s t r a t i o na l g o r i t h m s i n c l u d e ：s p a t i a l v a r i a t i o n d e t e r m i n a t i o n ；s p a t i a lt r a n s f o n n a t i o n ；i m a g e r e c t i f i c a t i o na n d i m a g er e g i s t r a t i o n i n t h i sp a p e r , a l g o r i t h m sa b o v ea r es t u d i e db y s i m u l a t i o n ，a n dp e r f o r m a n c eo f t h o s ea l g o r i t h m sa r ea n a l y z e da n dc o m p a r e d 2 t h er e s e a r c h e sa b o u ti m a g ei n t e r p o l a t i o n t h ec o n t e n t si n c l u d e ：n e a r e s tn e i g h b o r i n t e r p o l a t i o n , b i l i n e a ri n t e r p o l a t i o n ，c u b i c s p l i n ei n t e r p o l a t i o n ，r e p e a t e d i n t e r p o l a t i o n ，w a v e l e tr e s t r u c t u r i n gi n t e r p o l a t i o n t h e s ea l g o r i t h m sa r ea p p l i e di n i m a g et r a n s f o r m a t i o n ，a n dp e r f o r m a n c e s o f t h o s ea l es t u d i e d 3 t h er e s e a r c h e sa b o u te s t a b l i s h m e n to fs t a n d a r di m a g e t h ec o n t e n t si n c l u d e ： v a b s t r a c t i m a g es e g m e n t a t i o n ，i m a g eb o u n d a r yd e t e c t i o na n db o u n d a r yt r a c i n g t h r e s h o l d s e g m e n t a t i o na n di t si m p r o v e m e n ta r es t u d i e d s e v e r a la l g o r i t h m so fb o u n d a r ) ， d e t e c t i o ni ss t u d i e d ，i n c l u d i n g ：e r o s i o n ，d i l a t i o n ，o p e na n dc l o s eo p e r a t i o n t h e b a c k g r o u n d ，s t a t u sm a dd e v e l o p m e n t o f a i d sa r ed e s c r i b e di nc h a p t e r1 p r i n c i p l eo f a i d si si n t r o d u c e di n c l u d i n gi n f r a r e dt e s t ，c l a s s i f i c a t i o no ff a u l to f p c bi nc h a p t e r2 t h ep r o b a b i l i t yo fd e t e c t i n gf a u l t so fp c bi sa n a l y z e d a tl a s t ， c o m p o s i t i o n o f s o f t w a r eo f a i d si sp r o p o s e d t h ea l g o r i t h m so fd e t e r m i n a t i o nt h es p a t i a ll o c a t i o no fp c ba l ed e s c r i b e di n c h a p t e r3 t h e s ea l g o r i t h m sa r es t u d i e db ys i m u l a t i o n ，a n dt h er e s u l t sa r ea p p l i e di n i m a g ec o r r e c t i n g t h ea l g o r i t h m so fi m a g ei n t e r p o l a t i o na r ed e s c r i b e di nc h a p t e r4 t h e s ef i v e a l g o r i t h m s a r es t u d i e d b ys i m u l a t i o n a n d t h e i rp e r f o r m a n c e sa r ea n a l y z e & t h ea l g o r i t h m so fe s t a b l i s h m e n to fs t a n d a r di m a g ea r es t u d i e di nc h a p t e r5 t h e s ea l g o r i t h m si n c l u d e ：i m a g es e g m e n t a t i o n ；b o u n d a r yd e t e c t i o na n dt r a c i n g l o t s o fs i m u l a t i o n sa r ed o n ei no r d e rt ov e r i f yt h et h e o r y t h ec o n c l u s i o ni sm a d ei nt h ee n do f d i s s e r t a t i o n k c yw o r d s ：i n f r a r e d ，i m a g ep r o c e s s i n g , a u t o m a t i c t e s t v i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教 育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。 签名：奎望遮日期：力的年3 月| 年日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅 和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数 据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解秘后应遵守此规定) 签名：鸯莹渡 电子科技大学硕士论文 a i d s i c 简缩字表 a u t o m a t i ci n f r a r e dd i a g n o s i ss y s t e m 自动红外诊断系统 i n t e g r a t e dc i r c u i t集成电路 i r f i t si n f r a r e df a u l ti s o l a t et e s ts y s t e m 红外故障隔离测试系统 p c b s m e s s d a s t p t i p t t l u u t v l s i p f i n t e dc i r c u i tb r o a d 印制电路板 s u r f a c em o u n t i n ge l e m e n t 表面安装元件 s e r i e ss i m i l a r i t yd e t e c t a l g o r i t h m贯序相似性检测法 s t a n d a r dt h e r m a lp i c t u r e标准热像 t h e r m a l i m a g ep r o c e s s i n g红外图像技术 t r a n s i s t o r - t r a n s i s t o rl o g i c晶体管晶体管逻辑电路 u m t u n d e rt e s t被测板 v e r yl a r g es c a l ei n t e g r a t i o n超大规模集成电路 电子科技大学硕士论文 第一章绪论 1 1 电子设备电路故障红外检测的发展 红外辐射是自然界存在的一种最为广泛的电磁波辐射，温度在绝对零度以上 的物体，都会因自身的分子运动而辐射出红外线。通过红外探测器将物体辐射的 功率信号转换成电信号后，成像装置的输出信号就可以完全一一对应地模拟扫描 物体表面温度的空间分布，经电子系统处理，传至显示屏上，得到与物体表面热 分布相应的热像图。运用这一方法，便能摄取目标的热图像【l 】。 6 0 年代，红外技术开始得到广泛的应用。美国首先将红外技术应用于电子 设备故障诊断研究，美国空军也开始进行应用红外技术检测故障的探索性实验， 使用的是行扫描热辐射计，可以测试每个元件的红外辐射，但是不能形成热像。 7 0 年代是红外技术全面发展的时期，1 9 7 3 年，美国休斯公司率先进行用红外扫 描检测和隔离电路板方面的研究，设计和开发了一系列利用红外扫描技术的电路 板测试系统。1 9 7 6 年，他们又设计和评价了利用模拟量处理和存储的红外故障 隔离测试系统刀陟i t s ( i 觚哺剃f a u l ti s o l a t et e s ts y 誊t e m ) 。1 9 7 8 年，其数字化版本 的名称改为自动红外诊断系统a i d s ( a u t o m a t i o n i n f r a r e dd i a g n o s i ss y s t e m ) ，但是 该系统显示的p c b 热像信号十分微弱，仅能向测试技术人员提供故障的区域， 然后由测试人员从该区域开始，采用常规的故障检测和隔离技术查找故障。8 0 年代，随着高性能的红外热像仪和图像处理技术的发展，使自动实时存储、恢复、 比较和分析p c b 热像成为现实，美国在使用热成像对p c b 进行故障检测与隔离 方面有了较大的发展。 特别是8 0 年代以后，随着超大规模集成电路v l s i ( v e r yl a r g e s c a l e i n t e g r a t i o n ) 和极大规模集成电路u l s i c o i t r al a r g es c a l ei n t e g r a t i o n ) 的相继诞生和 广泛应用，传统的p c b 自动测试技术面临前所未有的挑战，主要基于以下两方 面的原因：一是在理论和实践中均证明自动测试生成算法的对空复杂度是一个非 多项式问题( 即n o tp o l y n o m i a l 完全问题) ，测试时间和费用随集成电路 i c ( i n t e g r a t e dc i r c u i t ) 集成化程度的增长而大幅度增加，也就是说，测试生成的质 量和速度已难以满足p c b 测试的需要：二是受i c 规模的影响，i c 向微型化和 密集封装发展。如：表面安装元件s m e ( s u r f a e em o u n t i n ge l e m e n t ) 管脚中心之间 第一章绪论 的距离可以小到o 4 m m ，被测点变得越来越难以接近，因此p c b 测试已经成为 p c b 制造中的一个中心环节，这就迫使工业界不得不采用以下两种对策：一方 面设计人员在p c b 设计的初期阶段就把可测性( t e s t a b i l i t y ) 和易测性问题考虑进 去，以硬件的额外开销来换取测试时间和费用的降低，这就是所谓的可测性分析 和可测性设计，另一方面也迫使人们采取新的测试手段和测试策略，于是大量的 无损检测设备( 如x 射线检测、c c d 检测仪等) 陆续引入了p c b 的生产工序，以 便及时发现p c b 制造中的缺陷，使有缺陷的p c b 在没有修复之前不会进入下一 道的加工工序，从而减少了p c b 制造的总成本。红外图像处理技术t i p ( t h e r m a l i m a g ep r o c e s s i n g ) 的非接触检测特性和形象直观的数据解释能力引起了工业界的 广泛关注，但是t i p 能否成为一种生产中实用的检测手段，则完全取决于它对故 障的诊断能力。 由于高分辨率、高灵敏度红外热像仪的出现和实时图像处理、图像显示及 廉价微机的发展，使向工业和军队电子修理中心提供货真价实的热成像自动测试 系统成为可能，热成像测试技术的广泛应用即将成为现实【2 】。 与常规电路故障检测技术相比，红外热成像检测技术是一种非接触式的故 障检测技术，对被测电路没有任何影响。既不会使被测电路工作负载发生变化， 也不会影响被测电路的工作状态；获取的信息量大：包括元器件、连接器、线路 和封装等；适应面宽：可用于模拟、数字、线性和非线性、集成和分立元件的电 路检测；快速、准确：可迅速测得视场内的全部热图像，取得各元件的温度信息， 而且测量的温度分辨率较高：安全可靠：对高压设备进行检测或在电检测行不通 的地方，红外检测则安全方便，没有任何危险，可以广泛应用于任何装备的电子 电气电路，从生产、使用到维修的各个环节，热成像系统为测试工程师和技术人 员提供故障隐患的元件功耗信息，将会大大的提高p c b 的维修质量。 1 2 图像处理的应用 电子设备在通电激励状态下，耗能电子元器件如电阻、集成电路等都将发热， 具有一定的温度，并产生红外辐射。用红外热像仪采集电路产生的热辐射形成热 像，通过观察、分析电路热像变化可以探测和定位电路故障。红外热图像技术是 检测电路故障的理想方法，其中的关键技术是对电路红外图像的分析与处理。 从广义上讲，所谓“图”就是物体投射、反射或者自身辐射的分布；“像” 2 电子科技大学硕士论文 是人的视觉系统接收图的信息而在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在 的，后者是人的感觉，图像则应该是两者的结合。因此，在图像处理中不能仅仅 把图像看成是二维平面上或者三维立体空间中具有明暗或色彩变化的光分布。 所谓图像处理，就是对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或应用需求的 行为。图像处理的手段有光学方法和电子学( 数字) 方法。前者已经有很长的发展 历史，但光学处理图像精度不高，稳定性差，操作不便。从2 0 世纪6 0 年代起 随着计算机的发展，计算机图像处理有了飞速的发展，所以现在的图像处理都是 指计算机数字图像处理。这里的图像是数字图像，即用一个m n 的矩阵表示一 个图像，其中每一个点表示它对应的灰度或该点在颜色表中的位置。数字图像处 理主要包括以下几方面内容： 点处理：主要是针对图像的像素进行加、减、乘、除等运算。 j 几何处理：主要包括图像的坐标转换；图像的移动、缩小、放大、旋转：多 个图像的配准以及图像的扭曲校正等。 图像的形态学处理：图像形态学是数学形态学的延伸，是一门独立的研究学 科。利用图像形态学处理技术可以实现图像的腐蚀、细化、和分割等效果。 以及图像的增强、图像的复原、图像的编码、图像的重建、模式识别等多方 面。 目前数字图像处理的应用越来越广泛，如结晶分析、谱分析、细胞分析、染 色体分类、x 射线成像、气象监测、环境污染监测、资源勘测、地图绘制，农作 物估产、植被分布调查、鱼群分布调查、指纹识别、产品的无损检测等都离不开 图像处理的应用，因此图像处理技术对国计民生有羞不可忽略的作用。 1 3 论文完成的工作 1 电路板空间位置的确定及配准，具体内容包括两种空间位置确定算法和两种 配准算法的研究。空间位置确定算法包括：利用空间旋转公式进行空间位最 的确定；利用泰勒级数检测有微小位置偏移的两个图像。配准算法包括：基 于灰度配准；基于矩的配准。本文分析了以上算法的原理，对算法做了仿真 实验，分析比较算法的优缺点和适用条件。 2 图像插值算法的研究，具体内容包括零阶插值、一阶插值、三次样条插值和 第一章绪论 重复插值在图像放大、旋转中的应用，并对它们的效果进行了比较分析。对 目前尚不成熟的小波插值放大的算法进行一些探讨研究，并进行了仿真实 验。 3 标准图像建立算法的研究，具体内容包括图像分割和轮廓提取算法。对阈值 分割算法及峰谷法进行分析比较，研究了几种轮廓提取算法，包括腐蚀法， 膨胀腐蚀法，腐蚀膨胀法，开闭运算算法。 1 4 论文的结构 本文第一章介绍了电路故障红外检测技术的背景、现状和发展以及图像处理 技术在其中的应用。 第二章介绍了自动红外电路检测仪的原理，包括外热检测原理，p c b 板故 障分类，分析p c b 板故障的可检测性，最后介绍了检测仪的组成原理。 第三章研究电路图像位置的确定算法。首先介绍了摄像机的定标，包括摄像 机定标的任务和研究主题以及定标方法，并对其进行了仿真实验。然后对电路图 像位置确定的两种算法及两种图像配准算法进行了研究和分析，并进行了仿真实 验。 第四章研究了图像插值算法。介绍了图像放大处理中的插值算法的应用，包 括零阶插值，一阶插值，三次样条插值，重复插值和小波插值算法，并对它们进 行了仿真实验。 第五章研究了标准图像建立算法。为了快速、高精度的进行图像匹配，必须 对标准图像进行分割并保存轮廓信息，因此对图像的分割、轮廓提取多种算法进 行了研究和仿真实验。 最后是全文总结。 电子科技大学硕士论文 第二章电路板红外检测原理 2 1 红外热成像技术的检测原理 电子设备在通电激励情况下正常工作时，每一个元件都会通过一定电流，并 耗散一定的功率，元件内部的功耗使元件温度上升。当元件的温度高于环境的温 度时，就会发生三种散热过程：传导、对流和辐射，其中热辐射的功率即表现为 红外辐射。 根据斯特潘一玻尔兹曼定律：任何高于绝对零度的物体都有红外辐射，且辐射 的功率与其绝对温度丁的四次方成正比，即： w=口4(2-1) 式中的盯为斯特潘玻尔兹曼常数，为物体的表面灰度系数，是表征物体红外 辐射的能力的参数。 根据焦耳一楞次定律，电流流过电阻性元件时，元件就要发出一定的热量，其 发热功率为： p = ，2 r( 2 - 2 ) 红外热像仪通过接收物体的红外辐射把它转换为电信号实现非接触性温度 测量。红外热成像技术正是通过比较被测p c b 的热像和p c b 标准热像之间差异 来检测和诊断p c b 故障脚。 电路内部消耗的功率是电路散热的热源，其稳态热传导模型如图2 1 所示。 电路的节温与消耗的功率之间具有以下关系 4 1 ： 乃= r o + 只( r 声+ r ) = 瓦+ 只f r 扣 ( 2 - 3 ) 式中： 环境温度； r 节温； 只平均耗散功率； 月。节到外壳的热阻： 5 第二章电路板红外检测原理 红外扫描器 图2 - i 电路内部消耗功率的热传导模式 在实际的应用中，使每个i c 达到热平衡，再去采集p c b 的热像是根本不可 能的。这是因为( 1 ) p c b 的面积有限，i c 之间的间隔较小，当i c 达到热稳态时， 相邻芯片的热场相互影响，从而没有办法确定每个i c 真实的热分布；( 2 ) 热传导 是一个缓变的过程，i c 达到热稳态需要较长的时间，通常为几分钟到几十分钟， 检测效率较低。因此，我们获取p c b 熟像的时刻只能选在p c b 热传导的动态过 程中，此时芯片的温度将明显低于i c 热平衡时的温度，由于在红外热像上所能 分辨的i c 功耗的最小变化( 石) 。i 。 2 0 r o w ，因此n p 更易于检测那些能够导 致热模式显著变化的故障类型。 2 2p c b 故障的分类 从本质上说，p c b 发生故障的原因有两类：一类是由设计不当引起的，称 为设计故障；另一类是由物理缺陷造成的，称为物理故障【5 1 。设计故障主要靠设 计人员通过逻辑验证或逻辑仿真来消除，而物理故障是由p c b 上的电路的物理 结构或是元件的参数改变而导致的功能失效。根据故障的性质可分为静态故障、 动态故障和间歇故障三种类型。 电子科技大学硕士论文 静态故障( s t a t i cf a u l t s ) 是由于制造工艺的缺陷或是工艺参数的不稳定带米 的，它改变了p c b 正确的拓扑结构，因此静态故障的存在不以外部激励方式为 条件，是一种永久性的故障，p c b 故障中6 0 7 0 是静态故障。静态故障按照 p c b 制造过程中形成的原因可划分为安装故障和固定故障两类。 元件的安装故障主要有三种情况：元件漏插、元件插反和元件插错。元件漏 插是指在p c b 制造的过程中元件被遗漏了，没有安装在p c b 上；元件插反是指 元件的安装方向与正确方向相反；元件插错是指安装的元件类型与设计不相符。 固定故障主要有两种基本类型：固定开路故障和固定短路故障。固定开路是 指按照设计应该连通的网络断开了，固定短路是指设计中两个本该独立的网络却 彼此连通了。 动态故障( d y n a m i cf a u l t s ) 主要是由于元器件或电路工作在电气性能的极限 状态造成的，常见的类型有时序故障( 如元器件延迟过大) 和参数故障( 如元件的老 化1 等，3 0 - - - 4 0 的p c b 故障是动态故障。 间歇故障( i n t e r m i t t e n tf a u l t s ) 是i 临时出现的，它主要由于不良的工艺( 如虚焊、 环境温度变化或振动、光、电、射线干扰等) 造成元件电气参数变化而引起的。 有时会呈现明显的周期性，有时则不然，通常它的持续时间都很短，往往难以捕 获，而且间歇故障在p c b 故障中仅有l ，因此目前对间歇故障的研究很少。 2 3p c b 故障的可测性 谈到p c b 故障的可测性时，总是相对一定的测试方法而言的。事实上故障 的可测性取决于检测原理和故障性质这两个互相依存的方面，离开特定的检测手 段来谈论故障的可测性是没有意义的。由于t i p 是通过p c b 异常的热模式来判 断故障，因此t i p 可检测的p c b 故障是那些能够导致元器件功耗明显变化的故 障类型。另一方面，t i p 是一种非接触性检测手段，并不是对元器件功耗的直接 测量，它的测量结果只能反映一段时间间隔内元器件功耗和封装传热的平均效 应，而不能跟踪元器件功耗的瞬时变化。因此更确切地说，t i p 更易于检测那些 能够导致元器件的平均功耗明显变化的p c b 故障。p c b 故障的诊断包括故障识 别和故障定位两个方面。 一般说来，p c b 的三种安装故障都会使p c b 的热模式发生明显的变化，因 第二章电路板红外检测原理 此利用红外图像可以很容易的诊断它们。固定短路故障热模式以电路中驱动级功 耗的急剧增加为主要特征，它与p c b 标准热模式的差异可以在红外图像上清晰 地反映出来，因而通过红外图像可以很方便的检测到固定短路故障的存在，并能 迅速将其定位在元件级。而固定开路故障主要影响接受级和逻辑上相关的i c 功 耗，其变换没有统一的规律可循，因此t i p 对固定开路故障的识别较容易，但是 故障的定位比较难。 常见的动态故障主要有两类，即时序故障和参数故障。时序故障是由于p c b 超出规定指标运行造成的，缓慢的时钟上升沿或下降沿以及器件指标的容许偏差 都会导致同步时序电路的时序错误，这种故障虽然可以改变p c b 的运行状态， 却并不会引起i c 平均功耗的明显变化，t i p 难以检测这种故障。参数故障是在 实际运行中一个或是多个元件的参数超出了规定的范围而形成的，t i p 对这种故 障有很强的检测能力。 间歇故障是有偶然因数引起的，主要表现形式为暂时性的短路、开路以及器 件在极限条件下不能长期可靠的工作。类似于固定短路故障，由临时性短路造成 的间歇故障只能故障持续足够长的时间，可以通过t i p 的连续检测来识别它。 2 4 诊断仪的组成原理及工作过程 诊断仪由微型计算机、红外摄像仪、数据采集模块、图像处理模块、彩色 监视器、程控电源及信号源、打印机、测试平台等部件组成，如图2 - 2 所示【6 】【 。 其工作过程为：首先将p c b 固定在测试平台上，程控电源及信号源按要求给p c b 供电，红外摄像仪将p c b 的红外辐射信号转换成电信号，该电信号经数据采集 模块同步分离和a d 变换后，转换成图像数据输入计算机。计算机在系统测试 软件的支持下，通过总线控制着数据采集模块、图像处理模块和程控电源等工作。 诊断仪分为手动和自动两种诊断方式。手动诊断采用比较法进行测试，其 诊断过程如下：首先按照要求给被测板加电，到规定的时间后，采集其热像，然 后计算机根据p c b 板号从数据库中读取该板的标准热像s t p ( s t a n d a r dt h e r m a l p i c t u r e ) 至0 内存，比较该两幅热像，进行温度测量，经过测试人员对热像的处理 分析查找故障。也可以求出其差值热像，随后与已建立好的该板的元器件门限表 进行比较，求出其超门限元器件，并以浅红色作为底色，绿色代表工作温度正常 的元件，红色代表温度过高的元件，蓝色代表温度过低的元件，在彩色监视器上 电予科技大学硕士论文 显示出来。 图2 - 2 诊断仪工作原理 自动诊断采用自动模式识别方式诊断故漳，其工作过程如下：在固定好待 测的p c b 并输入其相应的板号后，启动自动诊断，计算机将自动完成p c b 的通 电预热和图像采集，并送彩色监视器显示，然后根据板号自动从预先建好的p c b 元件库中读取p c b 所有元件的坐标参数，并计算出各元件相对于环境温度的温 度增量数据，填写到其数据库中各元件实测温度的增量项，然后把各元件的实测 温度增量与其标准温度增量( 从对s t p 计算取得) 相比较，若无元件超门限，则显 示结果为“印刷板工作正常”；否则，启动该p c b 的专用故障分析程序，进行故 障模式识别，找出故障元件，并显示故障原因及元件代号，分级、支路和t l 身故 障三种情况。 2 5 开发诊断仪应注意的问题 2 5 1p c b 的选择 从热像方面考虑，、可把p c b 分成a 、b 、c 三种情况：a 型p c b 是在p c b 加直流电源3 0 s 时，板上大部分元件温度上升3 c 以上，预期大部分严重故障( 丌 路或是短路) 结果与正常相差至少2 ；b 型p c b 是在p c b 加直流3 0 s 时，板上 较多元件温度上升3 以上，预期较多严重故障结果与正常相差至少2 。c ；c 型 9 第二章电路板红外检测原理 p c b 是在p c b 加直流电源3 0 s 时，板上的温度上升很小，预期一般严重的故障 结果与正常的偏差小于1 。根据探索实验，p c b 上大量的r r l 电路和动力器 件具有a 型特征，p c b 上大量的模拟电路具有b 型的特征，p c b 上大量的c m o s 电路具有c 型特征。因此在选择诊断对象时必须加以考虑，首选a 型板，其次 是b 型板，对c 型c m o s 的p c b ，除了加直流电源外，在提供功能信号后，可 测试其共同的故障模( 如“闭锁”) 【8 】。 2 5 2 标准热像s t p 的建立 在选择好诊断用的p c b 后，建立其s t p 是进行其故障诊断的首要任务。要 对每一种p c b 建立其相应s t p ，一般需要1 6 块以上、用电测方法确认为“好” 的p c b ( 样品) 作基础，按要求采集其热像，并对全部样品的热像进行加权平均， 从而建立该板的s t p 及其每一元件的温度平均值和容许的偏差范围。由于在仓 库中立即得到如此之多的同型号p c b 是不实际的，可接受的变通方法是对同一 样品加电四次，期间允许合理的冷却，使用全部四次热像结果计算s t p ，这样， 样品数最少可减少到四块。 2 5 3 加电时间的规定 一般认为，加电时间结束的理想时间是在出现高于背景温度一个摄氏度的 元件数量最多的时刻，在t t l 板的测试中，加电最佳时间为6 0 s 或更长。但是 加电时间越长，先变热的元件相互间的热辐射影响越大，尤其是在元件密集的 p c b 上，相互影响更严重。并且较热的图像要求较高的温度范围设置，这就使 变化不太明显的热像更难于观察。另外，加电时间长，其冷却时间也长，从而使 整个测试时间变长则效率降低。因此选择3 0 s 作为标准加电时间，并可根据p c b 具体情况左右浮动。 2 5 4 环境变化的研究 环境温度的变化会影响测试结果，环境温度变化主要包括：测试开始时被 测板u u t ( u n i t u n d e r t e s t ) 的起始温度( p c b 表面) ；用于建s t p 的每个样品在加 电和结束时的周围环境温度；用于建s t p 的每个样品的起始温度( p c b 表面) ：在 对p c b 的测试过程中环境温度的变化：在测试区域中空气对流传热引起u u t 的 温度变动。对以上的温度变动一般需要进行补偿，并且适当地放宽门限要求。 电子科技大学硕士论文 2 s 5 可变因素的研究 不可控制( 不受操作员控制) 的可变因素包括：p c b 各批次和不同制造商的 元件表面材料( 发射率不同) 的变动，如电路板表面材料( 发射率不同) 、元件尺寸 和位置、提供元件的厂家改变、装配技术、涂层型号、涂层厚度的改变等。由于 使用的涂料型号不同，涂层的厚度不同和批准的代用品元件的使用，新的和使用 过的p c b 之间热像表现也不一样。已经发现修理后的p c b 涂层总是不一致的， 当它们被涂覆时，可能与最初的涂层类型和厚度不同。p c b 修理过的区域若是 省略了的涂层，采集热像时就会发现这些区域异常的“冷”。不可控制的可变因 素将会对诊断仪的性能产生一定的影响，因此需要作进一步的研究。 可控制( 能被操作员和研究人员) 的可变因素包括：直流电源电压、脉冲信号 宽度和频率、输出负载、在可控制基础上大气温度的循环等。 2 6 诊断仪软件部分的组成框图 t i p 诊断仪的软件部分主要是指计算机接收热像数据并对其进行图像处理、 分析，从而得出诊断结果的过程中所需要的软件支持部分。其中包括通信接口程 序、图像处理操作、故障诊断、数据库的建立、检索，如图2 _ 3 所示。 图2 - 3t i p 诊断仪的软件部分框图 第二章电路板红外检测原理 通信接口：主要完成图像的接收、采集、输出：由于图像处理中是针对位图 ( b i t m a p ) 进行操作的，因此还包括图像的转换。 图像处理：主要包括图像的各种插值算法，无论是图像扭曲校正还是局部放 大都需要进行插值运算，插值算法直接影响到图像处理结果，进而影响到故障诊 断结果的准确度。由于电路元件的温度对应图像像素的灰度值，因此图像的灰度 处理是图像处理的一个重要环节。同时测量的图像中很有可能被周围的环境所影 响或是操作人员造成的误差等等，图像的噪声处理是必须的。要进行图像的诊断 主要是对图像进行差或除运算，并要对得出的结果做出合理的判断。 故障诊断：主要是对图像分析后的结果给出准确的判断。这里不仅需要图像 处理的前期工作，还要有电路元件故障参数数据库的支持。 数据库：主要是标准数据库，包括标准参数库和标准图像库。其中标准参数 库中含有标准电路故障参数库、门限库和电路板的参数库、及标准板的环境参数 库；标准图像库主要指的是标准热像库、标准图像的轮廓图库及电路板图像库。 若将整个图像的所有细节记录在一个库中，则在进行匹配运算时由于图像占用的 内存大而运行速度慢，因此必须将标准图像分成若干予块压缩存储以备后用。同 时还要将生成的标准图像的轮廓图保存起来，用于消除匹配时产生的轮廓噪声。 电子科技大学硕士论文 第三章图像的空间变换 当计算机接收到热像后，由于被测热像在接收的过程中由于摄像机的原因可 能与标准图像的坐标不吻合，所以对被测板进行图像处理的第一步就是图像的空 间配准及校正，只有完成了这一步，才能对图像进行进一步的比较分析。 图像的空间变换主要包括两大部分：一是电路板位置的确定；二是图像的配 准。本章3 1 节首先对摄像机定标进行了分析、模拟、仿真，对物体的成像有了 进一步的认识。本章3 2 节主要完成了两种图像位置确定的方法：一种图像空间 位置的基本方法，通过图像旋转公式的推导得出偏移量；一种快速的检测方法， 通过有微小错位的两个图像之间的位置偏移大小来进行推导。在3 3 节中对图像 配准算法的两类配准方法进行了研究：基于灰度的图像匹配；基于矩的图像匹配。 在基于灰度的图像匹配中，对基本的相关匹配进行了仿真实验，同时对一种快速 匹配法s s d a 做了实验。由于灰度匹配的缺点，本章对矩匹配也做了一些探索和 研究。 3 1 摄像机定标的模拟 3 1 1 摄像机定标的任务与研究的主要问莲 图像处理的结果是得到感兴趣的物体的特征点的二维坐标，这些二维坐标与 空间三维坐标是有联系的。摄像机定标的目的就是为了确立空间物体表面某点的 三维几何位置与其图像中对应点之间的相互关系。 摄