本发明涉及电气元器件检测，尤其涉及一种用于电气元器件接线关联检测方法。
背景技术：
1、电气元器件接线关联检测是电气工程和自动化领域中一项基础而重要的任务，涉及对电气设备、电路板、控制系统中元器件之间的连接关系进行验证，确保电气系统的正确安装和功能完整性，随着电气系统日益复杂化，元器件种类繁多、接线错综复杂，特别是在大型工业控制、建筑自动化、航空航天和汽车电子等领域，错误的接线可能导致系统故障、设备损坏甚至安全事故。
2、尽管自动化电气元器件接线关联检测方法在提高生产效率和质量管理方面有很大优势，但在应对复杂电路设计、异常情况处理、测试程序优化和设备维护等方面仍存在一些潜在问题：
3、1、复杂性处理：对于非常复杂的电路板设计，自动化系统可能无法完全覆盖所有可能的连接点，特别是在高密度布局或者非标准布局的电路板上，自动探针可能无法准确接触到所有必要的测试点，导致测试不完整或不准确；
4、2、异常情况处理：在发生异常情况时，比如接触不良、元器件损坏或异常电气特性，自动化系统可能无法即时识别和正确处理，还需要人工干预来排除问题；
5、3、测试程序优化：编写和优化测试程序是关键步骤，不完善的测试程序可能导致测试不全面或效率低下，尤其是在新产品开发阶段或产品变更时，可能需要额外的时间和资源来调整和验证测试程序的有效性。
6、所以，需要设计一种用于电气元器件接线关联检测方法来解决上述问题。
技术实现思路
1、本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种用于电气元器件接线关联检测方法。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、一种用于电气元器件接线关联检测方法，包括以下步骤：
4、s1：智能测试设备准备，在测试开始前，将所有需要用到的测试设备和工具都准备就绪，包括硬件设备和软件环境，在测试过程中收集数据和执行测试任务；
5、s2：预测性测试程序设定，设定测试程序和流程，基于预先设定的模型和算法进行测试预测，使用历史数据和模型来预测测试结果，指导测试的实际执行和数据收集；
6、s3：智能化测试执行，使用智能化技术和算法执行测试，自动化收集和分析测试数据，并结合实时反馈调整测试参数；
7、s4：自适应数据处理和报告生成，自动化处理测试过程中产生的大量数据，包括清洗、标准化和分析，根据处理后的数据生成详尽的测试报告和可视化结果，以支持决策和进一步的优化；
8、s5：自我学习与优化，通过学习历史数据和实时反馈，不断优化测试过程和预测模型，自动调整测试策略和算法，提升测试系统的智能化水平和适应性。
9、作为本发明的一种优选技术方案，步骤s1中的智能测试设备包括以下功能：
10、vr辅助导航：使用vr技术，为操作员提供电路板布局的实时导航和元器件位置的直观展示，操作员通过电子产品可以看到电路板的三维模型，并在其中定位测试点和元器件；
11、智能探针路径规划：利用路径规划算法和实时数据反馈，自动规划探针的最佳测试路径；
12、自动化可调探针系统：采用可调探针系统，能够根据电路板的不同高度和材料特性，自动调整探针的长度和硬度。
13、作为本发明的一种优选技术方案，步骤s2中的预测性测试程序包括以下技术：
14、基于图神经网络的电路板结构识别：利用图神经网络技术，自动识别电路板的结构和关键元器件的位置，通过学习电路板的拓扑结构和历史数据，预测接线模式和电气特性；
15、在线学习和实时调整：引入在线学习算法，实时更新预测模型并根据实际测试数据调整参数，在测试过程中，根据新数据的反馈，动态优化预测算法，适应不断变化的电路板设计和条件；
16、多层次数据集成：整合多个层次的数据集，包括设计数据、实验数据和历史数据。
17、作为本发明的一种优选技术方案，步骤s3中的执行过程包括以下技术：
18、分布式传感器网络：部署分布式传感器网络，对整个电路板进行全面覆盖和实时监测，传感器网络能够收集各种电气信号和环境参数，以支持综合性的电路板测试；
19、智能自动校准：引入智能自动校准技术，根据实时传感器反馈和预设标准，自动调整测试设备的参数和配置；
20、实时反馈和智能决策支持：利用实时数据分析和机器学习算法，提供实时反馈和决策支持，系统能够及时识别和响应潜在问题，提供优化建议和自动化调整。
21、作为本发明的一种优选技术方案，步骤s4中包括以下功能：
22、智能数据清洗与标准化：自动识别和处理数据中的噪声、异常值和缺失值，根据预设的标准和规则，自动将数据标准化为统一的格式和单位；
23、自适应报告生成：基于预设的分析模型和用户需求，自动生成定制化的报告和可视化图表，根据数据的变化和实时反馈，动态调整报告内容和格式；
24、智能数据集成与分析：整合多源数据，包括内部系统数据、外部数据和实时传感器数据，构建全面的数据视图，利用高级分析技术，发现数据背后的模式和关联，提高洞察和预测能力。
25、作为本发明的一种优选技术方案，步骤s5中包括以下技术：
26、实时反馈与调整：通过实时数据分析，持续监测系统的运行状态和性能指标，基于收集的数据，自动识别潜在的改进空间和优化建议，实时调整系统参数和配置；
27、自动化学习算法：引入自适应学习算法，系统能够根据历史数据和新数据的反馈，不断优化其预测模型和决策规则，自动调整算法的参数和权重，适应不断变化的环境和任务要求；
28、智能决策支持系统：结合实时数据分析和预测能力，为决策者提供智能化的决策支持和优化建议，根据系统学习的经验和模式，推荐最佳的行动方案和策略调整。
29、本发明具有以下有益效果：
30、1、提高测试的精准性和可靠性：使用vr辅助导航和智能探针路径规划，可以显著提高操作的精准度和效率，减少人为操作误差，特别是在复杂布局和高密度电路板的情况下，这些技术能确保所有需要测试的接线点都能被覆盖，从而提高了测试的全面性和准确性；
31、2、优化测试资源的利用和成本控制：自动化可调探针系统和智能自动校准技术可以有效减少测试成本和设备维护频率，通过自动调整探针的长度和硬度，以及自动校准测试设备的参数，系统能够稳定地进行测试，无需频繁的人工干预和校准，从而节省了时间和人力资源；
32、3、增强测试的前瞻性和预测能力：基于图神经网络的电路板结构识别和在线学习实时调整功能，使系统能够不断优化预测模型并及时适应变化的电路板设计和条件，这种能力有助于在早期识别潜在问题或趋势，支持项目团队及时调整测试策略和资源分配，从而优化整体测试计划和时间表；
33、4、提高生产效率和产品质量：分布式传感器网络和智能化测试执行技术确保了测试的全面覆盖和实时监测，从而提高了生产线上的稳定性和可靠性，通过实时反馈和智能决策支持，系统能够快速识别和响应潜在问题，减少了生产线停机时间和损失，提升了生产效率和产品质量；
34、5、持续改进和自适应性：实时反馈与调整、自动化学习算法以及智能决策支持系统的引入，使系统能够持续改进和自适应新的环境和挑战，这些技术不仅提升了系统的智能化水平和适应性，还加速了问题解决的速度和效率，优化了整体的运行效果和用户体验。
1.一种用于电气元器件接线关联检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于电气元器件接线关联检测方法，其特征在于，步骤s1中的智能测试设备包括以下功能：
3.根据权利要求1所述的一种用于电气元器件接线关联检测方法，其特征在于，步骤s2中的预测性测试程序包括以下技术：
4.根据权利要求1所述的一种用于电气元器件接线关联检测方法，其特征在于，步骤s3中的执行过程包括以下技术：
5.根据权利要求1所述的一种用于电气元器件接线关联检测方法，其特征在于，步骤s4中包括以下功能：
6.根据权利要求1所述的一种用于电气元器件接线关联检测方法，其特征在于，步骤s5中包括以下技术：
