摘要：微矩形电连接器广泛应用于航空航天产品，可靠性高使用方便，但连接故障是该产品最常见的预测之一。各种环境和操作限制的影响下，电气连接器的电阻负载、温度接触参数等电接触特性逐渐恶化，导致微矩形电连接器的各种永久性和周期性故障。

关键词：深度学习；微矩形电连接器；故障预测；诊断系统；

前言：作为连接机械和电子设备的基本元件，微矩形电连接器广泛应用于各种电子和电气设备。当电气连接器间歇性故障时它们的故障很难修复，这对设备的可用性和任务的成功构成重大挑战。

一、研究背景与意义

微矩形电连接器是各种工程系统中不可缺少的基本电子元件，其主要作用是信号和能量的传输。其产品类型主要包括印刷电路板、矩形连接器和集成电路插座。连接器分为军用连接器和民用连接器，其中民用连接器不需要高技术水平，不需要适应较恶劣的环境，而军用连接器由于使用环境较复杂，如高温或低湿度环境，对可靠性有更严格的要求。在实际使用环境中，电气连接器有一些故障预测，如划痕、倾斜、断裂等。连接器触点的不稳定电阻会导致电子模块两端的信号传输阻塞影响产品的质量。因此，触点电阻是评估电气连接器质量的重要指标，高质量的连接器具有低而稳定的触点电阻。此外外观质量也存在一些问题，如污渍、外壳上的洞和电气涂层的掉落。它们不仅影响产品的外观而且对性能也有一定的影响。机器视觉技术极大地提高了故障诊断的范围、效率、质量和可靠性，取得了现代工业中不可忽视的一系列成果。虽然机器视觉技术可能并不完美，但将其集成到深度学习算法中已经成为未来研究和开发的重点。

二、微矩形电连接器故障

微矩形电连接器故障研究具体应用机制,不断扩大传输的研究材料,环境压力信号等原本的可靠性进行了广泛的研究电接触电连接器,深入分析它们退化过程分析退化的原因，并进行诸如生命周期评估等研究。故障可按触发器分为两类:(1)由部件退化、复杂部件或相互作用引起的周期性故障，具有高度的随机性和不规则性，难以复制和诊断但可以通过有针对性地提高可靠性和优化产品设计来解决;(2)由于接头松动或疲劳、接头断裂或磨损触点故障、接头断裂等原因，电路暂时断开。由于设备间歇性预测的发生机制复杂，由电子、工艺、材料、特性、高随机性、低规律性引起的间歇性预测等各种表现难以有效地复制和诊断，但可以通过适当的设计和制造改进来解决。外部环境应力损伤密切相关焊接点等有更明确的机制和模式,可以通过技术手段实现对于诊断和诊断定义复制,现在已经成为国内外研究的热点。

故障对设备的影响。现代电子和电气设备对操作可靠性提出了很高的要求。设备可靠性的诊断也在不断改进，开发了设备内部诊断系统的一部分即测试系统 旦设备故障被诊断出来，它立即被认为是永久性的，不需要处理需要更换或修理有预测的部件。故障组件通常后来被定义为周期性故障。因此，间歇性的故障往往需要更换或修理没有完全损坏的有预测的部件这大大增加了保修服务的成本。

三、基于深度学习的微矩形电连接器故障预测与诊断系统

故障采集。本文的目的是对电连接器的表面预测进行诊断和分类，并通过对电连接器预测诊断领域的深入培训，即诊断系统外围的设计和相关组件的配置选项，它的直接影响是好是坏，可靠的光源是产生高对比度故障的先决条件。在表面预测中，常见预测可分为两类:(1)几何预测，如弹坑、划痕、裂缝、皱纹、凸起、划痕、凸起;(2)缺乏表面电阻或密度，如氧化、生锈、污渍等。几何预测改变表面反射，而表面或密度预测改变光的反射和吸收。在目视检查中不透明物体有能力反射或吸收不同波长的彩色光。它也被广泛应用于一些大型结构元件的故障诊断系统，如铜带、钢板诊断等。在诊断表面预测、裂缝、划痕等方面具有很大的优势。首先投射在粗糙涂层上的光会产生无方向性的反射光然后反射到被诊断物体的表面避免了直接照明模式。

深度学习是一门基于大数据的计算机科学。学习如何从数据集中分配数据以创建模型的结构或参数等等。

故障预处理的深度学习方法技术实现包括以下几个方面:第一，将连接器的原始故障使用输入数据集，利用数字故障处理技术改进数据集;然后在深度学习网络残余密度结构的基础上，引入了处理数据集降噪增强的注意机制，并利用其密集跳跃和残余结构解决信息检索网络中学习复杂性和特征利用率低的问题;最后上面处理的数据集的边缘提取是在钻头神经元网络中使用全球嵌套技术完成的。在对故障进行分析处理时，故障质量的差异是由于杂质的存在，如不均匀的条纹、边缘凹陷和不均匀的照明。此外，在故障的选择传输和显示过程中，由于设备和环境的影响，计算机的原始故障可能会受到更大的噪声，这可能会严重影响随后的特征参数测量。对接收到的故障进行一些预处理以减轻其他不相关信息的影响，并提供快速和准确的诊断，这是目标诊断中不能忽视的一个因素。如通常突出或增强故障的某些特征，如边缘信息，轮廓信息，对比度等。通常，处理后的故障比原始故障更好，在某些方面称为增强技术。

诊断

目前，随着机器视觉应用的增加，机器视觉的应用正逐渐从传统的机器视觉转向基于深度学习的人工智能的机器视觉。不同之处在于传统的工业视觉通常创建一个可视化方案，使用光学设备和非接触式传感器获取物体的特征，以诊断和确定相关特征。传统方法的缺点在工业应用中更为明显，随机性很高，但传统的机器学习诊断方法不足以满足这些复杂工作任务的特点。因此，它也迫使自动诊断转向深度学习。基于深度学习的定向诊断是对象分类的自然延伸，旨在识别有预测的对象。预测分离是将预测分离成不同的区域或类别，并将这些区域或类别与不同的对象或对象的部分进行比较。通常，良好的预测分离作为强度值相似的具有相同属性的像素的差分点，形成连接区域，而不同类别的相邻像素包含不同的强度值。可应用于噪声抑制、特征提取、边缘预测、预测分离和预测处理等一系列问题。为了解决计算机视觉问题一些研究人员已经从软数学形态与模糊形态的结合中得到了有效的解决方案。

由于微矩形电连接器偏差和保护不足，采用了特定提取的预测分离技术，根据预测特性对预测进行分类。为了识别预测类别所选择的特征不仅必须正确地描述预测，而且还必须区分不同的预测类别。预测分类的主要挑战是根据提取的特征集训练分类器，然后根据受控或不受控的形状识别技术正确地确定每个表面预测的类型。查找预测需要准确地识别预测在给定预测中的位置并标记预测类别。通常使用一系列有针对性的预测方法来确定预测。在预测期间，网络将为每个默认窗口中的每个对象类生成存在点，并调整该窗口以更好地匹配对象的形状。此外该网络结合了几种具有不同分辨率的特征图形投影，可以自然地处理不同大小的地面物体。可以完全消除后续像素或特征的生成和重采样阶段并将所有计算器打包到单个网络中。

结束语：随着智能生产深度学习将帮助企业更好地为数字化转型做好准备。在深度学习中应用自动预测设备可以更有效地提高企业的运营效率，通过基于深度学习得出了充分的特征，消除了独立因素的干扰进一步提高了识别精度。

参考文献：

[1]陈坤. 深度学习的铝型材表面预测分类与预测技术研究[D].中国计量大学,2020.

[2]熊锐鑫. 基于数字故障处理的显微自动对焦技术研究[D].中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所),2021

[3]于祥.基于全卷积神经网络的表面预测预测方法研究[D].哈尔滨工业大学，2021