【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及不可見光靈敏檢測，具體為基于區塊鏈的健康狀態評估方法。
技術介紹
1、隨著區塊鏈技術、通信技術、區域感知技術的不斷發展，人們在生活、工作、娛樂方面享有越來越便捷的應用與服務，相比10年前，目前電子產品的生產數量遠超于過去的千倍之多，隨著智能科技的到來，越來越多的設備需要加入納米級制程的芯片，而在芯片的生產、測試過程中，由于芯片或電路板內多含電子元器件，不同的電子元器件所能承受的非損壞最高溫度、最大帶靜電庫倫量都有所不同，但往往因測試方案不正確或工作人員身上靜電未釋放干凈，使得芯片溫度變高、帶有更多的靜電，最終導致芯片損毀，但由于芯片內部片區及其微小，很難察覺因哪里引起芯片損毀，目前，市面上更多的是在芯片被測試或生產損毀后才改變方案，不能很好的在損毀發生之前作出預警，影響成品率的同時，加大了生產測試成本。因此，設計實時高分辨率檢測并繪制芯片各片區溫度、靜電量變化曲線，分析預測未來是否會發生芯片損毀事故，并及時做出預警方案的基于區塊鏈的健康狀態評估方法是很有必要的。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供基于區塊鏈的健康狀態評估方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：基于區塊鏈的健康狀態評估方法，該方法包括以下步驟：
3、步驟一：在產線每個工位上部署紅外光、紫外光捕獲模塊，并與圖像放大、灰度圖轉化模塊以有線方式對接，在數據鏈路層部署網關節點，在產線工位部署狀態提醒子系統；
4、步
5、步驟三：紅、紫外光捕獲模塊捕獲到的感光量，經高分辨率放大后，再轉化為灰度圖像；
6、步驟四：網關節點對灰度圖降噪去噪處理，分析預測溫度、感電變化趨勢，在險情發生前做出預警提醒，分析處理好的內容發送到狀態提醒子系統。
7、根據上述技術方案，所述在產線每個工位上部署紅外光、紫外光捕獲模塊，并與圖像放大、灰度圖轉化模塊以有線方式對接，在數據鏈路層部署網關節點，在產線工位部署狀態提醒子系統的步驟，包括：
8、在電路板、芯片生產、測試產線部署紅外光捕獲模塊和紫外光捕獲模塊；
9、紅外光捕獲模塊捕獲，在電路板芯片生產或測試時極其細微的溫度變化；
10、紫外光捕獲模塊捕獲，在電路板芯片生產或測試時極其細微的感電變化；
11、兩模塊與高分辨率圖像放大模塊、灰度圖轉化模塊之間以有線傳輸的形式依次連接；
12、灰度圖轉化模塊以無線傳輸形式，通過tcp協議與處理判斷網關節點相連；
13、網關節點以無線形式通過tcp協議向狀態提醒子系統發送數據。
14、根據上述技術方案，所述紅外光捕獲模塊感知電路板芯片溫度的細微變化，紫外光捕獲模塊感知電路板芯片感電的細微變化的步驟，包括：
15、電路板、芯片的生產和測試的每個工位都部署有紅外光捕獲模塊；
16、電路板、芯片在生產測試時，溫度發生及其細微的變化，普通的溫度傳感器無法分辨這種及其細微的溫度變化；
17、所有物體都在發射紅外光，而溫度越高的物體所發出的紅外光量更大；
18、在生產和測試時，紅外光捕獲模塊實時捕獲電路板、芯片發出的紅外光量。
19、根據上述技術方案，所述紫外光捕獲模塊感知電路板芯片感電的細微變化的步驟，包括：
20、電路板、芯片的生產和測試的每個工位都部署有紫外光捕獲模塊；
21、電路板、芯片內的電子元器件在焊接、組裝、測試時，微小的靜電對芯片、電路板內部的電子器件造成損毀，從而導致電路板、芯片生產或測試失敗；
22、工作人員在工作時身上靜電沒有消除干凈，造成芯片、電路板帶靜電；
23、對芯片、電路板做通電測試時，測試方案不正確或測試方法錯誤，電路板芯片產生了靜電；
24、靜電無法用肉眼察覺，傳感器也無法感知這種及其細微的感電變化，但細微的靜電會發散當量的紫外光波；
25、靜電庫倫量c越大，所散發的紫外光量越大；
26、在生產測試時：紫外光捕獲模塊實時捕獲電路板、芯片發出的紫外光量。
27、根據上述技術方案，所述紅、紫外光捕獲模塊捕獲到的感光量，經高分辨率放大后，再轉化為灰度圖像的步驟，包括：
28、產線開始對電路板、芯片做生產或測試時：
29、紅外光、紫外光捕獲模塊一同開始，每100毫秒捕獲一次電路板、芯片所散發的紅外光量和紫外光量；
30、捕獲到的感光量圖以有線傳輸的形式發送到“高分辨率圖像放大模塊”；
31、由于紫外光和紅外光的波長在50-800nm之間，波長很短，便擁有極高的分辨率，能夠以納米級捕獲電路板、芯片的各個區域散發的不同感光量值；
32、為了便于網關節點降噪去噪處理、對電路板、芯片每個區域劃分預測變化趨勢，高分辨率圖像放大模塊至少將捕獲模塊發送的感光量圖放大1兆倍；
33、放大后的感光量圖以有線傳輸的形式發送到灰度圖轉化模塊；
34、灰度圖轉化模塊將納米級放大1兆倍，即50-800微米級分辨率的感光量圖，根據感光量值大小等比例轉化為不同的灰度值；
35、灰度值域在0-255之間，0代表最黑色，255代表最白色，0-255之間由黑色逐漸變灰再變白；
36、感光量值越大對應的灰度值也越大，即電路板、芯片感光量值越大的區域，轉化后的灰度圖在對應區域也越白；
37、感光量值越小的區域，灰度圖上對應區域就越黑；
38、由于紅外光、紫外光人眼不可見性，轉化為灰度圖，人眼清晰可見。
39、根據上述技術方案，所述網關節點對灰度圖降噪去噪處理，分析預測溫度、感電變化趨勢，在險情發生前做出預警提醒，分析處理好的內容發送到狀態提醒子系統的步驟，包括：
40、高分辨率紅外、紫外感光量圖轉化為灰度圖后，以無線通信的形式，通過tcp協議將微米級分辨率的灰度圖發送到處理判斷網關節點；
41、節點先對灰度圖進行去噪處理，按照電路板、芯片原區域圖，去掉區域以外的灰度圖，排除工作人員手指靠近電路板、芯片時產生的干擾；
42、節點再進行降噪處理，按照原區域圖，以微米級將所有原區域細分成多個小片區，對每個小片區的灰度值做記錄統計；
43、節點每隔150-200毫秒收到一次紅外感光灰度圖和紫外感光灰度圖；
44、節點以200毫秒為一周期t做橫軸，以灰度值做豎軸，繪制出每個小片區的紅外感光、紫外感光灰度變化曲線；
45、電路板、芯片每個片區接有不同的電子元器件，不同器件所能承受非損壞的溫度極限、靜電庫倫量極限都有所不同，管理員對電路板、芯片的不同片區設置不同的檢測閾值、幅度變化閾值；
46、如果：小片區01處的紅外感光量灰度值逐漸變大，即電路本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：所述在產線每個工位上部署紅外光、紫外光捕獲模塊，并與圖像放大、灰度圖轉化模塊以有線方式對接，在數據鏈路層部署網關節點，在產線工位部署狀態提醒子系統的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：所述紅外光捕獲模塊感知電路板芯片溫度的細微變化，紫外光捕獲模塊感知電路板芯片感電的細微變化的步驟，包括：
4.根據權利要求3所述紫外光捕獲模塊感知電路板芯片感電的細微變化的步驟，包括：
5.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：所述紅、紫外光捕獲模塊捕獲到的感光量，經高分辨率放大后，再轉化為灰度圖像的步驟，包括：
6.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：所述網關節點對灰度圖降噪去噪處理，分析預測溫度、感電變化趨勢，在險情發生前做出預警提醒，分析處理好的內容發送到狀態提醒子系統的步驟，包括：
7.基于區
8.根據權利要求7所述的基于區塊鏈的健康狀態評估系統，其特征在于：所述檢測子系統包括：
9.根據權利要求7所述的基于區塊鏈的健康狀態評估系統，其特征在于：所述處理分析子系統包括：
10.根據權利要求7所述的基于區塊鏈的健康狀態評估系統，其特征在于：所述狀態提醒子系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：所述在產線每個工位上部署紅外光、紫外光捕獲模塊，并與圖像放大、灰度圖轉化模塊以有線方式對接，在數據鏈路層部署網關節點，在產線工位部署狀態提醒子系統的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：所述紅外光捕獲模塊感知電路板芯片溫度的細微變化，紫外光捕獲模塊感知電路板芯片感電的細微變化的步驟，包括：
4.根據權利要求3所述紫外光捕獲模塊感知電路板芯片感電的細微變化的步驟，包括：
5.根據權利要求1所述的基于區塊鏈的健康狀態評估方法，其特征在于：所述紅、紫...
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。