基于近红外光谱的热循环板材无损检测方法与流程

本发明涉及近红外光谱分析，具体涉及基于近红外光谱的热循环板材无损检测方法。

背景技术：

1、热循环试验是指在常压下进行试件温度循环的试验，主要目的是为了暴露产品中潜在的材料缺陷和制造质量缺陷，消除早期失效，提高产品可靠性。有利于检测组件之间的热接口和机械接口，验证总装后产品的硬件、相互连接的单元以及热控系统的可靠性。

2、近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，近红外光谱分析技术是分析化学领域迅猛发展的高新分析技术，越来越引起国内外分析专家的注目。

3、印刷电路板作为各种元器件的载体与电路信号传输的枢纽，已经成为电子信息产品的最为重要而关键的部分，其质量的好坏与可靠性水平决定了整机设备的质量与可靠性。

4、为了实现对印刷电路板的质量控制，对印刷电路板进行热循环试验，在热循环试验过程中对印刷电路板进行近红外光谱分析，但是，印刷电路板上焊接有各种电子元器件导致难以准确地对印刷电路板进行无损检测。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于近红外光谱的热循环板材无损检测方法，以解决现有的板材无损检测方法难以准确地对印刷电路板进行无损检测的问题，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明一个实施例提供了基于近红外光谱的热循环板材无损检测方法，该方法包括以下步骤：

3、采集每个时刻的板材光谱数据，获取板材光谱数据序列；

4、获取板材光谱数据中每个像元的最佳反射率；根据板材光谱数据中每个像元与相邻像元的近红外光谱向量获取反射变异特征值；根据每个像元与相邻像元的最佳反射率获取损伤颗粒紊乱度，进而结合反射变异特征值获取损伤颗粒显著系数；根据像元的损伤颗粒显著系数获取损伤聚类，进而根据损伤聚类中包含的所有像元的损伤颗粒显著系数获取损伤聚类的损伤粒群特征值；根据损伤粒群特征值获取疑似损伤粒群，进而根据疑似损伤粒群中所有像元的最佳反射率获取损伤特征突变像元；获取疑似损伤粒群的聚类中心；根据疑似损伤粒群中包含的损伤特征突变像元之间的距离以及损伤特征突变像元与聚类中心的距离获取突变像元距离序列；根据突变像元距离序列中包含的所有元素获取疑似损伤粒群的损伤扩散一致度；根据疑似损伤粒群中包含的所有像元的损伤颗粒显著系数以及疑似损伤粒群的损伤扩散一致度获取综合损伤特征指数，进而获取板材损伤粒群；

5、获取板材光谱数据的板材损伤粒群总面积，根据板材光谱数据序列中相邻时刻的板材光谱数据的板材损伤粒群总面积获取板材损伤程度；根据板材损伤程度获取板材的损伤程度等级。

6、进一步，所述根据板材光谱数据中每个像元与相邻像元的近红外光谱向量获取反射变异特征值，包括的具体方法为：

7、分别将每个像元记为待分析像元；

8、以待分析像元为中心构建预设大小的窗口，将所述窗口作为待分析像元的邻域窗口；

9、将待分析像元的近红外光谱向量与邻域窗口中所有像元的近红外光谱向量之间的光谱角均值记为待分析像元的局部光谱特征差异；

10、将待分析像元的近红外光谱向量与板材光谱数据中所有像元的近红外光谱向量之间的光谱角均值记为待分析像元的全局光谱特征差异；

11、将待分析像元的局部光谱特征差异与全局光谱特征差异之和记为待分析像元的反射变异特征值。

12、进一步，所述根据每个像元与相邻像元的最佳反射率获取损伤颗粒紊乱度，进而结合反射变异特征值获取损伤颗粒显著系数，包括的具体方法为：

13、将待分析像元的邻域窗口中的所有像元按照像元的行号从小到大排列，行号相同的像元按照像元的列号从小到大排列，获得待分析像元的行像元序列；

14、将行像元序列中每个像元对应的最佳反射率所组成的序列记为待分析像元的行反射序列；

15、将待分析像元的邻域窗口中的所有像元按照像元的列号从小到大排列，列号相同的像元按照像元的行号从小到大排列，获得待分析像元的列像元序列；

16、将列像元序列中每个像元对应的最佳反射率所组成的序列记为待分析像元的列反射序列；

17、将待分析像元的行反射序列与列反射序列之间的曼哈顿距离记为待分析像元的损伤颗粒紊乱度；

18、将待分析像元的反射变异特征值和损伤颗粒紊乱度的乘积记为待分析像元的损伤颗粒显著值；

19、将待分析像元的损伤颗粒显著值的归一化值记为待分析像元的损伤颗粒显著系数。

20、进一步，所述根据像元的损伤颗粒显著系数获取损伤聚类，进而根据损伤聚类中包含的所有像元的损伤颗粒显著系数获取损伤聚类的损伤粒群特征值，包括的具体方法为：

21、根据每个像元的损伤颗粒显著系数，使用聚类算法对所有像元的损伤颗粒显著系数进行聚类，获得聚类簇；

22、分别将每个聚类簇记为损伤聚类；

23、将损伤聚类中包含的所有像元的损伤颗粒显著系数的平均值记为损伤聚类的损伤粒群特征值。

24、进一步，所述根据损伤粒群特征值获取疑似损伤粒群，进而根据疑似损伤粒群中所有像元的最佳反射率获取损伤特征突变像元，包括的具体方法为：

25、将损伤粒群特征值大于疑似损伤阈值的损伤聚类记为疑似损伤粒群；

26、根据疑似损伤粒群中所有像元的最佳反射率，使用梯度算子获取疑似损伤粒群中每个像元的梯度幅值；

27、将梯度幅值大于梯度突变阈值的像元记为损伤特征突变像元。

28、进一步，所述根据疑似损伤粒群中包含的损伤特征突变像元之间的距离以及损伤特征突变像元与聚类中心的距离获取突变像元距离序列，包括的具体方法为：

29、将疑似损伤粒群中的损伤特征突变像元与聚类中心的距离记为损伤特征突变像元的中心距离；

30、将损伤特征突变像元与疑似损伤粒群中包含的其它损伤特征突变像元之间距离的最小值记为损伤特征突变像元的最小邻近距离；

31、将所有损伤特征突变像元的最小邻近距离按照损伤特征突变像元的中心距离的升序排列获得突变像元距离序列。

32、进一步，所述根据突变像元距离序列中包含的所有元素获取疑似损伤粒群的损伤扩散一致度，包括的具体方法为：

33、将突变像元距离序列中包含的所有元素数量记为突变像元总数；

34、将突变像元距离序列中包含的所有元素的标准差与突变像元总数的乘积记为突变总值；

35、将突变总值与突变像元距离序列中包含的所有元素的平均值的比值记为疑似损伤粒群的损伤扩散程度；

36、将以自然常数为底数，疑似损伤粒群的损伤扩散程度的相反数为指数的幂记为疑似损伤粒群的损伤扩散一致度。

37、进一步，所述根据疑似损伤粒群中包含的所有像元的损伤颗粒显著系数以及疑似损伤粒群的损伤扩散一致度获取综合损伤特征指数，进而获取板材损伤粒群，包括的具体方法为：

38、将疑似损伤粒群中包含的所有像元的损伤颗粒显著系数的均值记为疑似损伤粒群的损伤显著值；

39、将疑似损伤粒群的损伤扩散一致度与损伤显著值的乘积作为疑似损伤粒群的综合损伤特征指数；

40、将综合损伤特征指数大于预设阈值的疑似损伤粒群记为板材损伤粒群。

41、进一步，所述获取板材光谱数据的板材损伤粒群总面积，根据板材光谱数据序列中相邻时刻的板材光谱数据的板材损伤粒群总面积获取板材损伤程度，包括的具体方法为：

42、分别将板材光谱数据序列中的每个板材光谱数据记为待分析板材光谱数据；

43、将待分析板材光谱数据中包含的所有板材损伤粒群中像元的数量记为待分析板材光谱数据的板材损伤粒群总面积；

44、将待分析板材光谱数据中包含的所有板材损伤粒群的综合损伤特征指数之和记为待分析板材光谱数据的综合损伤程度；

45、将待分析板材光谱数据的板材损伤粒群总面积与待分析板材光谱数据前一个板材光谱数据的板材损伤粒群总面积之差的绝对值记为待分析板材光谱数据的损伤变化量；

46、将待分析板材光谱数据的损伤变化量与综合损伤程度的乘积的归一化值记为待分析板材光谱数据的板材损伤程度。

47、进一步，所述根据板材损伤程度获取板材的损伤程度等级，包括的具体方法为：

48、将所有板材光谱数据的板材损伤程度的均值记为板材的损伤程度；

49、将板材的损伤程度小于无损阈值的板材的损伤程度等级划分为无损；

50、将板材的损伤程度大于或等于无损阈值且小于轻度损伤阈值的板材的损伤程度等级划分为轻度损伤；

51、将板材的损伤程度大于或等于轻度损伤阈值且小于中度损伤阈值的板材的损伤程度等级划分为中度损伤；

52、将板材的损伤程度大于或等于中度损伤阈值的板材的损伤程度等级划分为重度损伤。

53、本发明的有益效果是：本发明根据像元的反射变异特征值和损伤颗粒紊乱度获取像元的损伤颗粒显著系数，确定疑似损伤粒群，综合考虑像元的区域特征和整体特征，获取像元的反射变异特征值，再结合像元的损伤颗粒紊乱度，使得处于损伤区域以及处于损伤区域与无损区域边界处的像元的损伤颗粒显著系数均较大，解决了印刷电路板损伤区域与无损区域特征相似，导致难以将板材损伤区域与无损区域区分的问题；根据疑似损伤粒群内像元的损伤颗粒显著系数判断疑似损伤粒群是否为板材损伤粒群，并结合疑似损伤粒群的损伤扩散一致度进行校正，提高了板材损伤粒群判断的准确性；综合疑似损伤粒群内像元的损伤颗粒显著系数以及损伤扩散一致度，获取疑似损伤粒群的综合损伤特征指数，确定板材损伤粒群，进而计算板材光谱数据的板材损伤程度，提高了对印刷电路板进行无损检测的准确性，解决了印刷电路板上焊接有各种电子元器件导致难以准确地对印刷电路板进行无损检测的问题。