基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

一种模块化通用垫板工装的研究设计

描述了一种模块化通用垫板工装的设计方法,尤其是一种应用于航空电子印制电路板组件（PCBA） 和导热板胶粘作业的垫板工装。将垫板工装分为垫板组件和盖板组件两部分,作业时,按从下至上顺序依次叠 放垫板组件、PCBA、导热板和盖板组件,其中PCBA 与导热板之间粘附胶膜形成粘接组件。通过移动垫条、 更换导热板导向销模块、调整垫柱安装位置等操作,实现规格大小不同、元器件布局不同的PCBA 与相应导热 板的胶粘作业。     

基于低温烧结银的航天功率模块基板大面积连接工艺改进

由于传统航空功率模块中大面积基板连接采用锡铅焊料,可靠性不佳,本文采用烧结银进行大面积基板连接,研究了接头的力学性能、断裂模式和显微组织。结果表明:接头力学性能良好,平均剪切强度为45.18 MPa,呈现出内聚失效和韧性断裂模式,粘接层的孔隙率为4.82%,显微结构致密均匀,界面结合良好。改进的大面积烧结银工艺只需印刷一次焊膏,采用快速升温速率提高烧结银致密度,并将烧结压力降至2 MPa,可以满足航天功率模块中基板连接的要求。     

全自动分蜜机运行中的避振PLC控制设计

由随机发生的严重布料不均匀引起的强烈机械振动难以用机械方法加以解决只能靠增加对机械振动强度的监测灵敏度。当振动强度超过一定值时，PLC控制程度执行一系列操作以保护机械系统和拖动电机的安全。因此设计并制作高灵敏度测振电路板对系统安全至关重要。本文详细描述了此电路板的设计和制作过程。该电路板对分蜜机有可靠的保护作用。