随着电路发展、电子元器件小型化,传统的接触式电参数的电路板故障检测方法难以满足日益复杂的电子设备的检测和维护问题。基于红外温升序列的电路板故障检测技术以其非接触、无损性、快速等特点得到广泛的关注和应用。因此,本文提出了一种新型的基于红外热像序列的非接触式电子设备热像异常检测新方法。为了提高故障检测的精准度,本文主要进行基于红外热像的电路板故障检测方法的研究。基于红外热像的电路板故障检测方法主要利用光学图像作为电路板的背景图像,并与红外热像进行配准来实现元器件的定位;然后提取待测板上元器件红外温升序列的多特征矢量,与标准库中的数据进行分析对比,判断元器件故障。本文主要对元器件的定位和元器件故障判定两个关键的技术进行了深入的研究。本文通过对电路板光学图像和红外图像进行配准处理,联合使用具有背景信息和辐射信息的两幅图像,并将其作为辨识元器件的主要依据。电路板的红外图像和光学图像之间存在着空间位置差异,所以要对两幅图像进行异源配准。本文主要利用图像的边缘信息,并对其进行编码,提取图像上的平行直线,再利用直线上的点作为特征点,使用鲁棒性特征点匹配算法(Robust Point Matching,RPM)进行特征匹配,最终实现异源图像的配准。光学图像和红外热像的配准工作是故障判定的前提。对于判定元器件故障,则主要根据配准结果获取元器件中心区域的红外温升序列,再提取温升序列的多特征矢量,与标准库中的数据进行分析对比,判定元器件故障。在本文的最后,主要介绍了电路板红外故障检测系统的软件功能及界面显示。为了保证实验数据的有效性,本系统采用统一的实验环境和参数,本文的所有实验均在该系统下进行。实验结果证明本文的方法可以有效的进行故障判定。