基于计算机视觉的电子元件表面缺陷检测算法

为了优化电子元件表面缺陷检测效果,提升缺陷检测率,实现自动、快速、准确的检测目标,引入计算机视觉,提出了一种全新的电子元件表面缺陷检测算法。首先,拍摄电子元件表面图像,对图像进行滤波处理,消除原始图像中多余的噪声;其次,基于阈值分割原理,将电子元件图像划分成若干个区域,从各个区域中提取与元件表面缺陷相关的特征,初步检测电子元件表面缺陷;在此基础上,基于计算机视觉技术,设计电子元件表面缺陷检测算法,进一步精确检测元件表面是否存在缺陷。实验结果表明,提出的检测算法应用后,6种不同类型的电子元件表面缺陷检测率均较高,检测能力更强,准确性和可靠性优势显著。

基于区间算法的电子设备元器件可靠性参数预测方法

为了优化电子设备元器件可靠性参数预测效果,提升参数预测准确性,本文引入区间算法,进行了基于区间算法的电子设备元器件可靠性参数预测方法研究。首先,采集元器件的运行数据,获取元器件的运行状态与性能指标信息。其次,分析元器件是否存在故障,根据故障率与失效率识别元器件所处寿命阶段。在此基础上构建区间算法模型,得到近似计算预测区间。基于可靠度函数,在该区间范围内预测电子设备元器件可靠性参数指标。试验分析结果表明,本文方法在6类电子设备元器件可靠性参数预测中平均相对误差始终低于对照组,误差率更低,预测结果更精确。

基于有限元的弹性压接型IGBT器件功率循环寿命预测

现有的预测方法主要使用极端梯度提升树模型进行多层次预测训练,易受预测目标函数影响,导致预测性能不佳,因此,文章提出基于有限元的弹性压接型IGBT器件功率循环寿命预测方法。该方法构建了IGBT器件功率循环寿命预测有限元模型,计算了弹性压接型IGBT器件功率循环寿命预测参数,从而实现了功率循环寿命预测。实验结果表明,设计的弹性压接型IGBT器件功率循环寿命预测方法的预测均方根误差RMSE、平均绝对百分误差MAPE、平均绝对误差MAE均较低,预测训练时间较短,证明设计的IGBT器件功率循环寿命预测方法的预测效果较好,具有可靠性,有一定的应用价值。