【摘 要】
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航天电子焊点,尤其是表露型焊点在宇宙中应用环境极为恶劣,所以航天电子对焊点的可靠性有着极高的要求。目前表露型焊点多采用人工或机器焊接,在环境因素的影响下可能出现虚焊、假焊、拉尖等焊点缺陷,而焊点缺陷检测以人工目测为主,存在效率低下、准确率较差等问题。主动红外检测有着非接触测量、检测速度快等特点,可以通过热激励获取焊点内外部结构信息。本文研究了基于传统图像处理方法和基于YOLO算法的焊点缺陷主动红外
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航天电子焊点,尤其是表露型焊点在宇宙中应用环境极为恶劣,所以航天电子对焊点的可靠性有着极高的要求。目前表露型焊点多采用人工或机器焊接,在环境因素的影响下可能出现虚焊、假焊、拉尖等焊点缺陷,而焊点缺陷检测以人工目测为主,存在效率低下、准确率较差等问题。主动红外检测有着非接触测量、检测速度快等特点,可以通过热激励获取焊点内外部结构信息。本文研究了基于传统图像处理方法和基于YOLO算法的焊点缺陷主动红外检测,探究实现焊点缺陷自动检测的有效方法。首先介绍红外主动检测原理,针对航天电子表露型焊点的检测,搭建了焊点红外检测硬件平台,分析焊点缺陷和对应红外图像,选择孔洞、缺口、凹陷三种焊点缺陷特征作为研究目标,并对红外检测中的重难点进行了分析。研究基于图像处理方法的焊点缺陷主动红外检测,介绍了图像分割、图像去噪、边缘检测、去除伪边缘等图像处理方法,总结基于图像处理方法检测焊点缺陷的具体流程,通过实验发现该方法存在局限性且准确率有待提升,实用性不高。针对焊点红外图片样本较少,而图像结构一致的情况,提出了一种基于改进Tiny-YOLOv3网络的焊点缺陷主动红外检测方法。通过引入Mobilenet模型增强Tiny-YOLOv3的特征提取网络,实现了焊点红外图像多种缺陷的自动检测。实验结果表明,该网络比Tiny-YOLOv3提升了21.62%平均精度均值（m AP）,达到82%,同时检测速度达到基本一致,体现了该方法在焊点检测中的应用前景。
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