基于深度学习实现厚膜电路板的耐高温测试方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于深度学习实现厚膜电路板的耐高温测试方法，其特征在于，所述方法包括：查询待测试的厚膜电路板对应的电路板架构，并获取所述电路板架构对应的架构材料，分析所述架构材料对应的材料信息，根据所述材料信息，确定所述架构材料对应的材料特征；提取所述电路板架构中架构器件对应的器件参数，根据所述材料特征和所述器件参数，计算所述架构材料对应的导热系数，根据所述导热系数，设置所述架构器件对应的升温速率；采集所述架构器件对应的器件图像，将所述器件图像输入到预先训练好的深度学习模型中，利用所述深度学习模型中的输入层对所述器件图像进行图像增强处理，得到增强图像，利用所述深度学习模型中的卷积层对所述增强图像中的器件进行纹理特征提取，得到器件纹理特征，利用所述深度学习模型中的激活函数对所述器件纹理特征进行非线性变换，得到线性纹理特征，根据所述线性纹理特征，利用所述深度学习模型中的输出层计算所述增强图像中每个器件的热稳定系数；根据所述热稳定系数，设置所述架构器件中每个器件对应的升温周期，计算所述架构材料对应的材料能量值，根据所述材料能量值，设置所述架构材料中每个材料对应的测试温度阈值，结合所述测试温度阈值、所述升温周期以及所述升温速率，制定所述厚膜电路板的耐高温测试方案。