ПРИЛОЖЕНИЕ НА МЕТОДИ ЗА РАЗПОЗНАВАНЕ НА ОБРАЗИ И АНАЛИЗ НА ДАННИ В КЛАСИФИКАЦИЯТА НА ЕЛЕКТРОННИ ЕЛЕМЕНТИ ПО НАДЕЖДНОСТ
Ключови думи :
анализ на данни, „бърн-ин” натоварвания, високоотговорна електронна апаратураАбстракт
Прилагането на методи за разпознаване на образи (РО) и анализ на данни е подходящо при изследването на ИС с висока степен на интеграция (ГИС, микроконтролери, микропроцесори, памети, FPGA и други СГИС), сложна и високоотговорна електронна апаратура, чието пълно изпитване по надеждност е трудно осъществимо или нецеле- съобразно [1]. РО може да се прилага на различни етапи – на изхода на производството (изходящ контрол), след прилагане на „бърн-ин” натоварвания, при приемо-предава- телни процедури и др.
РО и анализът на данни са процеси, свързани с измерване и анализиране на множество признаци, чиито мерни единици могат да бъдат от различно естество и порядък, с различна степен на информативност и с различна тежест. Това ги прави подходящи за изследвания в областта на електрониката, тъй като състоянието на електронните изделия достатъчно точно може да бъде описано с помощта на краен брой параметри (признаци) [2]. Тези параметри формират вектори на образите на изделията, а стойнос- тите на параметрите определят местоположението на образа на изделието в многомер- ното пространство на признаците. Ако на базата на някакви данни и извършени изслед- вания пространството може да се раздели на области, отговарящи на определено надеждностно състояние на изделията, попадането на образа на едно изделие в една или друга област може да бъде показател за класифицирането му по надеждност [3].
Сваляния
Литература (библиография)
[2] Sotiris V. A., P. W. Tse, M. G. Pecht; Anomaly detection through a Bayesian support vector machine, IEEE Transactions on Reliability, vol. 59, No.2, June 2010.
[3] Георгиева Н. Г., А. С. Георгиев; Прогнозиране на параметричната надеждност на електронните изделия, Списание “Електротехника и електроника” (“Е+Е”), №1-2, 2004, ISSN 0861-4717. Стр 16-21.
[4] Синягина Н., М.Тодорова; Разпознаване на образи, ISBN 978-954-680-453-2, Университетско издателство „Неофит Рилски“, Благоевград, 2007.
[5] Gonsales R., E. Woods; Digital image processing, second edition, Prentice Hall, NJ, 2002. [6] Р. Гонсалес; Принципы распознавания образов, изд. Мир, Москва, 1978.
Файлове за сваляне
Публикуван
Брой
Раздел (Секция)
Лиценз
Статиите публикувани в списание КНК са лицензирани под Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
