一种红外热成像的电路板元器件故障诊断方法

摘要

为检测电路板元器件的内部故障，提出一种红外热成像的电路板元器件故障诊断方法。首先，提出用于故障诊断的LGC-Net网络模型，为提升网络对全局特征提取能力，在基础网络ResNet50中引入双层注意力模块与通道特征提取模块；其次，为进一步提升故障诊断准确率，采用优化残差结构和模型预训练加微调的方式进行诊断模型构建；最后，对采集的红外热成像进行图像增强，开展故障诊断模型试验。试验表明，LGC-Net网络模型其故障诊断准确率达到98.92%,比经典网络故障诊断最优准确率提升1.9个百分点，同时单张红外热成像的诊断时间为246 ms,比其他模型诊断最短耗时降低299 ms,表明提出方法能够有效识别电路板元器件的红外热成像故障，提高电路板元器件故障诊断的准确率。

关键词

红外热成像 / 元器件 / 残差结构 / 图像增强 / 故障诊断