李鹏飞1翟国富1孙志刚1王国涛1,2赵相江2
（1.哈尔滨工业大学电器与电子可靠性研究所哈尔滨1500012.黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150080）
摘要密封电子元器件与装置作为航天系统中的重要组成部分，具有高精密性、高可靠性以及高复杂性的典型特点，而多余物问题是严重影响其高可靠性的主要因素之一。随着航天技术的快速发展，多余物检测技术也在不断改进与深入。该文以认识多余物、控制多余物产生以及检测多余物为主线，围绕多余物的防控方法、检测方法、检测标准进行综合论述。着重分析了检测方法中的颗粒碰撞噪声检测（PIND）方法，分别从小型元器件多余物检测、中大型装置多余物检测两个角度，针对现有研究进展逐一进行了详细的介绍。在此基础上，结合现有国内多余物检测研究的现状，针对多余物检测的难点与未来发展趋势进行归纳，并提出了期望与目标。
关键词：密封电子元器件与装置多余物检测颗粒碰撞噪声检测（PIND）方法标准预防与控制
多余物的定义，针对不同的时期与适用对象，其标准定义内容略有不同。例如，在废止的航天标准QJ931-85《电子产品控制多余物规范》和QJ897-85《控制产品多余物通用规范》中，多余物的定义概括为“凡产品上存在着设计文件、工艺文件以及标准文件（订货合同）以外的一切（遗留）物品”；在现行的航空标准HB7128-94《多余物控制要求》中，多余物的定义概括为“零（部）件、组件和整机产品中存在的与产品图样、规范规定无关的物质”；在现行的航天标准QJ2850A-2011《航天产品多余物预防和控制》和国家标准GB/T40539-2021《航天器多余物预防和控制要求》中，多余物的定义概括为“产品中存在由外部进入内部产生的与产品规定状态不符的物质”。因此，从以上多个标准中的定义来看，可将多余物定义总结为：从外部引入，并与产品规定状态（设计文件、工艺文件、产品图样、规范规定等）不符的物质。
多余物种类的划分有多种方式，通常是以尺寸大小作为主要的划分标准，其可以分为宏观多余物和微观多余物。宏观多余物主要指人在正常光照下通过正常视力（或经校正的）可以看到的多余物，通常对应的是产品或者装置内部的较大物体，例如，较大的焊锡粒、金属导线头、陶瓷碎片、垫片、螺母等；微观多余物主要指需要借助仪器才可以看到的多余物，通常对应的是密封电子元器件内部的微粒，例如，粉尘、焊渣、纤维、陶瓷或者玻璃屑等。此外，多余物的划分还有多种方式，例如，根据是否有磁性，划分为磁性材料与非磁性材料多余物；根据是否为金属，划分为金属与非金属多余物；根据是否有危害性，划分为故障多余物与一般多余物。实际上，针对不同的检测对象，既有一贯存在的常见多余物，也有因生产环境和产品材料等不同因素所致种类区别较大的多余物，具体的原因需要做具体的深入分析[11]。表1给出了部分典型多余物摘录。图1给出了密封电子元器件内部常见多余物实物图[12]。
表1部分典型多余物列表
Tab.1Listofsometypicallooseremainderspecies
检测对象典型多余物名称陶瓷封装电路[13]硅渣、强度差的键合丝、瓷粉、焊料、粘接不牢的细小粘接材料航天继电器[14]焊锡粒、铝粒、铜丝、磁性铁屑、松香、玻璃、橡胶航天发动机[15]金属碎屑、金属氧化皮、弹簧垫圈碎块、焊渣、平垫圈、油渍或清洗液残留、螺母等微波功率管[16]金属碎屑、焊渣、引线尾丝、纤维丝和陶瓷基板破碎的颗粒、硅碎片和灰尘等航天用电连接器[17]金属毛刺、金属镀层脱落、注塑或者压模中的杂质
图1密封电子元器件内部常见多余物实物图[12]
Fig.1Physicaldrawingofcommonlooseremaindersinsidesealedelectroniccomponents[12]
多余物残留或阻塞发动机内部管道。1965年12月，美国“大力神2”型火箭因多余物堵塞了发动机氧化剂进口，导致发射“双子星座6号”飞船延迟[3]；1990年2月，欧洲“阿里安”44L火箭因发动机液体管道内的碎布残留物，导致发射日本两颗卫星“SuperBird-B2”和“BS-2X”失利[18]；1994年12月，欧洲“阿里安4”火箭可能因氧化剂管道多余物阻塞，导致发射“泛美卫星3”失利[19]；1999年10月，俄罗斯“质子号”火箭因多余物碎片进入发动机内部，导致发射失利[20]；2013年12月，中国“长征四号乙”火箭因发动机燃料管存在多余物，导致“资源一号03”星发射失利[21]。
多余物导致密封或阀门关闭不严。1993年3月，美国肯尼迪航天中心的“哥伦比亚号”航天飞机在发射前的检查中发现，因O型密封圈内混入头发丝导致发生固体助推火箭燃料泄漏，进而延迟发射；2022年5月，中国星际荣耀公司的“双曲线一号”遥四运载火箭，因多余物问题造成主阀关闭不严出现燃料泄漏，导致发射失利[22]。
图2某总体院2000—2007年多余物问题数量占年度总问题数量百分比统计[3]
Fig.2Statisticalchartofthepercentageoflooseremaindersproblemsinthetotalannualproblemsinageneralinstitutefrom2000to2007[3]
多余物产生的因素众多，涉及各个环节。只有注重多余物产生的原因与细节的剖析才能更好地对多余物进行预防与控制。一般来说，人、机、料、法、环、测，简称5M1E是造成产品质量波动的6个典型因素。因此，涉及多余物预防与控制的主要流程一般也遵循此原则。
图3多余物控制因果关系图（鱼骨图）
Fig.3Looseremainderscontrolcausalitydiagram(fishbonediagram)
多余物控制是面向形形色色的设备，涉及航天发动机[30]、雷达产品[31]、航天地面产品[32]、空间站设备[33]、航天器回收着陆系统[24]、航天电子信息化产品[34]、航天用印制板电连接器[1]、运载火箭出厂测试[35]、电磁继电器[36-37]等。显然产品中多余物控制都存在共性的问题。同时又需要根据每一种产品的具体特性进行细致的分析，从而能够针对性地总结出特有的个性问题，例如：该产品中容易遗落的配件零件、生产材料与工艺中容易出现的特有多余物等，从而实现科学合理地进行多余物控制与管理。
图4多余物控制质量改进程序[38]
Fig.4Residuecontrolqualityimprovementprocess[38]
（3）从基于多余物控制的流程与职能整合角度来构建全流程的防控体系[39]。将职能与流程整合并互相适应，减少互相的制约，以流程为线、职能为针，引线穿针并在流程中将各部分职能的责任性与能动性充分发挥。显然，这对多余物控制体系的顶层设计和整体规划的要求较高，需要不断优化与提升。例如，在强调流程完整性的前提下，可以通过质量管理（QualityControl,QC）学科小组活动来持续优化改进不同部门的职责清单[40]。多余物控制流程与职能整合示例如图5所示。
要解决多余物问题，最有效的方法是控制其产生的源头。但是，由于我国元器件的总体设计理论相对薄弱，生产工艺相对落后，对多余物的控制效果并不理想，很难保证密封元器件或者装置中不出现多余物[41]。因此，现阶段高效检测便是提高产品出厂质量、增加可靠性、降低产品因多余物造成损失的优秀方法之一。
图5多余物控制流程与职能整合示例[39]
Fig.5ExemplaryDiagramoflooseremainderscontrolprocessandfunctionintegration[39]
图6某航天产品导管内的三种典型的多余物[44]
Fig.6Threetypicalremaindersintheductofanaerospaceproduct[44]
由于现有规章制度和技术的发展，宏观多余物一般在生产阶段基本可以排除。因此，本文着重对显微镜检查方法、射线检查方法、MATRA方法以及PIND方法进行论述。
该显微镜检查主要涉及的设备是扫描电子显微镜（ScanningElectronMicroscope,SEM）和能谱仪（EnergyDispersiveSpectrometer,EDS）。检查的项目是对一些极其微小且难以直接辨识的多余物，通过发现多余物、获取多余物、制作多余物镜检样片来进一步确定多余物的材料成分，进而对多余物溯源，并从源头上消除多余物的引入与影响。
在过去的几十年中，随着计算机视觉技术的不断发展，多余物检测已经逐渐从传统的人工检测转向自动化检测，这种检测方法不仅可以提高检测效率，还可以减少人为因素对检测结果的影响。电子元器件射线检查（rayinspection）法主要涉及的设备是X射线透视仪和中子射线透视仪[45]，X射线光子作用于物质原子核外电子，而中子射线直接作用于原子核。由于与物质作用的机理不同，X射线与中子射线成像特性存在着很好的互补性。二者都是根据射线在不同材质成分上的透过能力不同的原理研发。对于X射线透视仪，当试样被激发，受激发样品中的每一种元素会放射出二次X射线（又叫X荧光），此时根据测量被测样品激发出的二次X射线的特征参量（能量特性或波长特性）不同，又可分为波长色散谱型（Wavelength-DispersiveX-RayFluorescence,WD-XRF）和能量色散谱型（Energy-DispersiveX-RayFluorescence,ED-XRF）[46]。在多余物检查的场景下，对于部分静止的内嵌型多余物，主要使用射线透视仪测量透过被检测物的光束强度，来检测物品中是否含有不同于产品本身物质成分的异物。图7给出了不同入射射线光源的二维与三维探测仪阵列原理。图8给出两种不同类型的X射线仪器工作原理。
图7不同入射射线光源的二维与三维探测仪阵列原理示意图
Fig.7Theprincipleof2Dand3Ddetectorarraywithdifferentincidentraylightsources
图8X射线荧光光谱仪工作原理示意图
Fig.8SchematicdiagramoftheworkingprincipleofX-rayfluorescencespectrometer
图9（塑料封装微电子器件内残留物）二维X射线图像与基于计算机数字成像技术处理的三维X射线图像[53]
Fig.9(Redundanciesinplastic-encapsulatedmicroelectronicdevices)two-dimensionalX-rayimagesandthree-dimensionalX-rayimagesprocessedbasedoncomputerdigitalimagingtechnology[53]
欧洲航天局（简称欧空局，EuropeanSpaceAgency,ESA）在一次名为“MATRAESPACE”的会议上讨论了一种新型多余物检测方法，记为MATRA方法[55]。MATRA方法不同于PIND方法，它是一种上电检测法。借助一定的振动条件，通过测量被测样品的工作状态的变化来检测样品中是否含有多余物。因此，MATRA方法是一种从多余物微粒对元器件功能危害的角度入手进行多余物检测的方法。
1972年，B.T.French等[56]利用专门的振动与测量的方法发明了用于检测导电微粒引发电路失效故障的设备。其方法是将检测电路安装在振动台上，通过设置专门振动与冲击模式以及至多60个实时短路测试电路来最大限度地检测IC模块中的多余物。图10所示为导电微粒导致短路的检测电路示意图。进一步地，由于多余物存在，当IC的引脚与引脚或者引脚对地之间发生短暂短路，电位则立刻锁存，指示二极管将会被点亮，以此来说明电路是否存在短路故障并判断导电微粒是否存在。事实上，这是MATRA方法的最早雏形[57]。欧空局在解决航天元器件的多余物检测问题时，正是在借鉴该方法的基础上大力发展了MATRA方法。
图10导电微粒导致短路的检测电路示意图[56]
Fig.10Schematicdiagramofdetectioncircuitforshortcircuitcausedbyconductiveparticles[56]
MATRA方法的基本原理是通过振动台提供一系列的振动与冲击试验环境，效仿元器件在航天器实际工作环境中的力学条件。在该环境中实时监测航天元器件的接触电阻、绝缘电阻等静态参数。通过监测参数测试值是否异常，来检测是否存在危害航天元器件正常功能运行的多余物[43]。图11给出了基于MATRA方法的多余物检测原理示意图。
图11基于MATRA方法的多余物检测原理示意图[55,57]
Fig.11SchematicdiagramoflooseremaindersdetectionprinciplebasedontheMATRAmethod[55,57]
显然，MATRA方法的故障判断准则是触点“该断未断，该合未合”。因此，对于能够卡在触点之间的微粒的检测效果最好、灵敏度最高。由于多余物粒子在被测元器件内部随机运动，只有当多余物粒子运动到触点之间这样的特殊位置时才能影响被测元器件的功能特性，此过程存在一定概率，因此该方法需要反复测试多次。此外，由于MATRA方法需要为每一种被测元器件准备分析电路，导致测试成本和对操作人员的要求较高。因此，该方法在后续的应用中未能被推广与普及[57]。
图12颗粒碰撞噪声检测系统原理框图
Fig.12Physicalandblockdiagramofparticleimpactnoisedetectionsystem
PIND系统中的声发射传感器至关重要。PIND系统中传感器的最早型号是Dunegan/EndevcoS140谐振式窄带声发射传感器[59]。窄带谐振式声发射传感器对某些频率带信号敏感，灵敏度较高并且有很高的信噪比。例如，美国SD（SpectralDynamics）公司的声音传感器使用代号为PZT-5A的压电陶瓷晶体制成，其谐振频率为150～160kHz，并在该频率带内某一点峰值灵敏度为(-77.5±3)dB·V/mbar。图13给出了谐振式窄带声发射传感器的典型结构[60]。
图13谐振式窄带声发射传感器结构示意图[60]
Fig.13Schematicdiagramofthestructureofaresonantnarrowbandacousticemissionsensor[60]
3.4.1国外PIND历史进程
PIND方法是由美国国家航天航空局（简称美国宇航局，NationalAeronauticsandSpaceAdministration,NASA）提出的一种多余物无损检测方法，目前被广泛应用于检测半导体元器件、集成电路、密封电子元器件等内部是否存在多余物，也是我国航天航空与国防军用密封电子元器件多余物筛选的重要手段。
从20世纪60年代开始，由于微小物体的残留问题造成航天事故频发，美国宇航局与承包商公司合作开展检测小型导电颗粒（smallconductingparticles）的无损检测技术[61]。1965年，美国Dunegan公司（即现在的SD公司）开展了现代声发射（AcousticEmission,AE）仪器的研制，随后把实验频率提高到100kHz～1MHz的范围内，该频段能较大幅度地减少背景噪声的影响，有助于声发射技术的进一步应用与发展。1972年，B.T.French等研发了一种通过振动台和附着在振动台上的检测电路来检测导电颗粒对电路失效的影响从而确定粒子是否存在[56]的方法。
1974年，美国休斯飞机公司的J.L.Angleton和S.L.Webster研制了真正意义上的微粒碰撞噪声检测设备，并成为现在主流机型的初始模型。该样机包含屏蔽线缆、示波器、扬声器、振动台、Dunegan/EndevcoS140谐振式超声传感器以及下位机模块（高频放大器和频率转换器）。此外，他们还对比了三种不同粘接介质的传输效果，认为Dunegan公司的AC-V9型粘性耦合剂效果最好[59]。图14给出了早期PIND样机的系统框图。
1976年，德州仪器公司的R.E.McCullough着重讨论了不同冲击强度、振动幅度和振动频率对检测效果的影响，对不同器件的PIND检测程序以及不同粘接介质的声学传导效果也做了部分研究，但其仅进行了少量的试验分析，没有给出理论分析[62]。L.A.Schreiers讨论了PIND试验中冲击水平的控制问题，并给出了一种控制电路设计[63]。在确定了PIND仪器的主要组成和功能之后，部分学者对PIND检测方法的优缺点[64]、检测程序对测试结果的影响[65]、检测中应该遵循的原则与存在的问题[66-68]以及漏检率统计模型分析[69]等问题进行了讨论与分析。
图14早期PIND的系统框图[59]
Fig.14BlockdiagramoftheearlyPINDsystem[59]
2015年以来，受来自竞品新功能的压力，SD公司和B&W公司相继对产品的软硬件进行改进。例如：SD公司目前的产品中推出了基于Windows10的PINDFelixTM软件系统[72]，如图15b所示。该系统允许收集振动、冲击和声学通道的数据，每种类型的信号数据都可以回放，以便更深入地了解噪声与运动环境之间的相互作用，并集成了视觉和音频粒子检测，可以按照需求调整试验条件参数。此外，该软件与MicrosoftOffice等工具兼容，可以预览或打印测试报告。B&W公司PIND的振动台可以实现振动与冲击同时发生，并配备环境瞬态检测器来检测工作环境中的射频干扰和电磁干扰。
图15SD公司的颗粒碰撞噪声检测仪器[72]
Fig.15SDIncorporated’sparticleimpactnoisedetectioninstrument[72]
3.4.2国内PIND历史进程
3.4.2.1小型元器件多余物检测
图16美军标MIL-STD-202F（方法217）中的PIND典型测试电路
Fig.16TypicaltestcircuitforPINDintheUSmilitarystandardMIL-STD-202F(Method217)
1988年，电子部第五研究所曾纪科对美国军方PIND试验的由来、设备组成、试验方法和效果进行了介绍，认为该方法可以与X射线检验效果进行互相验证。这是一次对PIND试验详细系统的介绍[74]。
1991年，航天科技165厂黄德銮探讨了引用PIND技术的两年中对检测密封继电器中多余物的总结和经验，消化PIND技术，提出有能力制定符合国内密封继电器多余物检测的标准[76]。
1993年，航天电子元器件公司以及165厂等单位对大量继电器进行PIND检测的报告结果突出显示了我国航天继电器产品中多余物问题的严重性[77]。
1994年，航天工业总公司质量技术监督部在北京举办PIND应用演示会并在行业内推广普及这项技术，提出涉及方法总结、人员培训、标准完善等要求[78]。
随后，PIND方法成为国内航天系统多余物检测的一项必备手段。航天工业总公司专门修订了行业标准QJ2850-96《航天产品多余物的预防与控制》并下发实施，加强了包括军用电子元器件在内的航天产品多余物的预防与控制，对航天与军用产品多余物的控制与预防起到了十分显著的作用。由于我国生产条件和产品质量要求不断提高，科研工作者也发现了其中的不足，并在此基础上持续深入研究。1996年，哈尔滨工业大学的李海峰和董加勤等提出使用人工神经网络分类算法对微粒信号进行分类，并且提出了区分可动组件周期信号与多余物粒子随机信号的两种新特征。这是我国航天继电器的多余物微粒自动检测迈向人工智能自动化检测的重要开端[61,79-80]。
2003年，郑世才等对SD公司的Model4501型PIND检测仪优化改良，在原有信号采集端增加了计算机数据处理与展示。主要对人工较难判断的三种波形（复杂固定波形、满屏波形、闪动波形）进行判识，降低人工误判率。虽然自动化水平有限，但是从技术上增加了PIND检测的精度[81]。
2006年，张辉分析了PIND试验机理和经验公式，指出了其应用的局限性。并以弹性小球在空腔中运动作为动力学模型，给出了PIND方法中最佳冲击试验条件的获取方法与选取原则。同时研发了一套微粒碰撞噪声检测软硬件试验系统，为该方向的后续研究者提供了良好的基础[82]。但其研究中建立的多余物运动模型仅考虑了理想化的情况，实际工况下需要考虑的因素更多，由此限制了其最佳试验条件理论的应用。
2007年，高宏亮分析了PIND声音信号的组成，提出了基于小波分析、波峰系数检测和复小波相位检测等算法的较（微）小质量（≥0.02mg）的多余物检测方法。与此同时，提出了基于时域特征与频域特征的多余物信号识别分类方法，总体检测准确率高于68%。但是对于吸力较强的磁性微粒多余物检测效果欠佳的问题没有进一步深入研究[14]。PIND试验中信号的统计特性见表2。
此后，随着PIND方法的推广以及实际需求的提高，以PIND方法为主要的测试手段，涉及多个航天与军（民）用检测产品的经验总结[11,83-88]、检测技术与检测系统[57,89-93]、检测灵敏度[94-96]、检测结果不确定性分析[97-98]、检测试验条件[99-104]、检测信号数据的存储与二次处理[105-107]、多余物信号与可动组件信号判别[108-119]、组件信号识别置信度评价[108-109,119]、多余物材质分类[106,109,120-125]、多余物质量分类[126]、多余物粒径分类[125,127]、多余物材质识别置信度评价[109]、振动台电磁机构数值计算以及虚拟样机模型的分析[128-129]等一系列更深入更精细化的研究纷至沓来。多余物检测信号组成较为复杂，图17给出了多余物检测信号中的耦合关系示意图。
表2PIND试验中信号的统计特性[14]
Tab.2StatisticalcharacteristicsofsignalsinPINDtests[14]
图17检测信号的耦合关系示意图[109]
Fig.17Schematicdiagramofthecouplingrelationshipofthesignals[109]
国内外PIND检测设备从工作原理上具有一致性，传感器灵敏度、频率范围、振动范围等主要技术指标也趋于近似。随着需求的进一步提升和应用场景的细化，检测数据分析算法的智能化、产品高可靠性、功能多样性、可定制性以及维护时效性已经成为新的主要竞争点。
图18哈工大的颗粒碰撞噪声检测系列仪器
Fig.18ParticleimpactnoisedetectionseriesinstrumentsdevelopedbyHarbinInstituteofTechnology
3.4.2.2中大型装置多余物检测
1995年，航天工业二院六九九厂（新立机械厂）王兰涛等通过双PZT-5谐振型换能器在相同的工况下多次采集信号，并采用双信号的时差Δt来判别待测信号的位置变化和待测物的类型，原因是多余物的位置一般会随机变化，而组件的位置变化不大，以此验证该技术的可行性[130]。活动部位信号识别技术如图19所示。
图19活动部位信号识别技术[130]
Fig.19Activepartsignalrecognitiontechnology[130]
1996年，航天工业二院六九九厂王育红等利用多余物滑动过程与撞击过程产生的位移信号与噪声信号在波形上存在区别的特点来判识多余物的存在。并由此研制了弹上仪器多余物检测装置。实验表明，该技术具有一定的可靠性[131]。多余物位移信号与噪声信号典型波形如图20所示。
图20多余物位移信号与噪声信号典型波形[131]
Fig.20Typicalwaveformplotoflooseremaindersdisplacementsignalsandnoisesignals
1997年，郑世才阐述了我国航天工业二院自20世纪80年代开始自主研发的HDJ型弹上仪器活动多余物检测装置。将弹、箭、星上的仪器装卡在转动装置上，根据实验要求设置程序参数并启动转动检测。由于活动多余物在仪器中的位移是以撞击与滑动为主的随机组合，由此通过压电换能器对位移信号进行前置放大后由主机采集与处理，进而对采集信号进行判识以实现检测的目的。图21所示为该检测装置的各部分构成方框图。按照不同测试要求进行参数分级：A级，一般要求的多余物检验技术；B级，较严要求的多余物检验技术；C级，要求检测很小多余物的检验技术[132]。表3给出了该检验技术的主要技术参数。
图21检测装置的构成方框图[132]
Fig.21Blockdiagramofthecompositionofthedetectiondevice[132]
表3检验技术的主要技术参数[132]
Tab.3Themaintechnicalparametersofthedetectiontechnology[132]
技术级别信号量程/V触发电平/mV转动加速度/(rad/s2)转动角度/(°)A0.1～755～1090～180B0.1～6010～1590～180C0.1～3020～3090～180
2000年，航天工业二院六九九厂（新立机械厂）孙永玲等在总结王兰涛[130]和王育红[131]等之前经验的基础上，使用多通道传感器多点采集位移信号，建立导弹内部多种典型信号类型库，研制信号处理与分析系统，实现对舱段区域定性和多余物源定位的功能。运用该技术研制出一整套包含软硬件且适合现场的多余物检测仪器，并不断改进[133]。
2008年，哈尔滨工业大学徐冰设计了航天电子装置多余物检测系统，并实现了转台的电机驱动控制与软件设计。基于该系统的测试信号，提出基于时域特征与频域特征的多余物识别方法，初步对金属与非金属进行了分类[134]。航天电子装置自动检测识别系统实物如图22所示。
2010年，哈尔滨工业大学张龙设计了星载电源多余物检测系统，改进了原有的采集卡，实现了双通道500kHz采集，并设计了转速检测电路。此外，基于该检测系统的测试结果，提出了使用多贝西小波（DaubechiesWavelet,DB）消噪算法（减少背景噪声的影响）和随机共振（提取淹没在噪声中的微弱测试信号）的多余物检测算法来增加微小质量多余物的检出率。使用学习矢量量化（LearningVectorQuantization,LVQ）神经网和反向传播（Back-Propagation,BP）神经网络对不同材质多余物的信号特征进行了分类，实现了部分多余物材质的自动识别，正确率超过80%[135]。Moret300型航天电子装置（电源）多余物检测系统如图23所示。星载电源颗粒探测系统总体设计方案如图24所示。
图22航天电子装置自动检测识别系统实物图[134]
Fig.22Physicaldiagramoftheautomaticdetectionandidentificationsystemofaerospaceelectronicdevices[134]
图23Moret300型航天电子装置（电源）多余物检测系统[135]
Fig.23Moret300aerospaceelectronics(powersupply)looseremaindersdetectionsystem[135]
图24星载电源颗粒探测系统总体设计方案[135]
Fig.24Overalldesignschemeofaerospacepowersupplylooseremaindersdetectionsystem[135]
2012年，哈尔滨工业大学张坤通过自研的四杆机构仿真软件对先前星载电源多余物检测的手摇式转台进行了重新设计，增加了控制与动力装置，实现了转台自动控制。随后，提出使用希尔伯特黄变换来对多余物检测信号的金属与非金属以及质量进行初步分类判识。结果表明，多余物有无检测准确率大于90%，金属多余物分辨率为1mg，非金属多余物分辨率为2mg。这是首次针对仪器PIND试验台的微粒检测信号进行质量分类[136]。
2012年，哈尔滨工业大学王淑娟等针对航天电源内部松散颗粒的检测和材料识别问题，采用随机共振算法驱动振动台振动，提出了一种基于LVQ的材料识别方法。测试结果表明，该方法的颗粒检测和材料识别的准确率分别为90%和80%。但是当同一材质能量分布矢量差异较大时则无法准确判识，模型中使用的特征参数还需要进一步增加[137]。基于摆台的航天电子设备活动多余物检测系统实物如图25所示。
图25基于摆台的航天电子设备活动多余物检测系统实物图
Fig.25Physicaldiagramoftheactivelooseremaindersdetectionsystemofaerospaceelectronicequipmentbasedontheswingplatform
2013年，哈尔滨工业大学邢通借鉴传统PIND法，设计了星载单机多余物检测系统。其中主要模块包括：卡具、信号放大电路、多通道数据采集装置以及上位机系统。提取信号时域与频域特征，实现了星载单机多余物有无检测以及材质判识。金属多余物有无判识准确率大于80%，材质金属与非金属判识准确率大于70%[138]。哈尔滨工业大学陈金豹等对多传感器信号使用频谱分析法，通过单因素与正交试验法分别测试了多余物微粒的粒径、材质、振动加速度以及频率四个因素对于频谱质心的影响，确定了微粒的材质与粒径是关键因素[139]。
2014年，哈尔滨工业大学戚乐克服了发动机质量与体积大的问题，设计了航天发动机的多余物检测装置，同时提出了基于混沌理论的多余物粒径识别方法[140]。
图26多通道传感器与声源作用示意图[109]
Fig.26Schematicdiagramoftheactionofmulti-channelsensorsandAEsource[109]
图27基于振动台的装置多余物检测系统实物图[109]
Fig.27Physicaldiagramofashaker-baseddevicelooseremaindersdetectionsystem[109]
图28HDJ装置的活动多余物检测系统实物图[145]
Fig.28PhysicaldiagramoftheHDJdevicesystemfortheactivelooseremaindersdetection[145]
2020年，北华航天工业学院赵润森和马哲冬基于搭建的活动多余物检测平台（见图29），采集测试样本信号，使用快速傅里叶变换、小波变换、希尔伯特黄变换以及MFCC等方法提取信号特征，运用主成分分析法降低特征维度并输入BP神经网络和SVM训练模型，来实现对多余物金属与非金属材质的识别[146-147]。
图29用于活动多余物检测的转动装置与系统整体实物图[146]
Fig.29Physicaldiagramoftherotatingdevicesystemfortheactivelooseremaindersdetection[146]
2021年，西安交通大学朱永生等对大型腔体结构的待测物开展多余物检测，先后使用有线与无线（见图30）的信号数据传输方式进行了检测系统的设计，简化了在腔体表面的信号传输综合布线，有助于以沿着腔体长轴线持续圆周旋转的运动方式进行多余物检测，但是多传感器数据同步输出和实施传输技术还需要进一步测试与验证[149-150]。
图30一种大型圆柱结构活动多余物器材安装示意图（无线）[150]
1—声发射传感器2—数据传输线3—无线采集装置4—滚动环5—计算机6—架车7—大型圆柱结构8—电机9—信号驱动连接控制柜
Fig.30Installationdiagramoflargecylindricalstructuremovablelooseremaindersdetectionequipment(wire)[150]
2022年，北京东方计量测试研究所严明等提出一种基于归一化最小均方自适应滤波算法（NormalizedLeastMeanSquare,NLMS）来平缓导弹舱体转台旋转中产生的噪声等干扰信号，以增加多余物信号的检出率[151]。
除了以上提出的各种间接检测或者定位方法以外，还可以通过物理方法打开元器件密封壳或者外部包裹物，直接从元器件内部提取出多余物颗粒，结合后续的成分分析手段获得多余物的材质信息，即多余物直接（提取）识别法。直接（提取）识别法主要通过多余物提取和成分分析两步进行，优点在于能够识别多余物的多种特性，而且识别精度高；缺点是多余物提取过程繁琐，成功率较低，而且需要破坏被测元器件，只适用于个别样品的研究，厂家无法获得所有多余物的种类和每种多余物的分布概率等信息。
图31某晶体管厂的元器件金属外壳开洞装置工装示意图
Fig.31Schematicdiagramofthecomponentmetalshellholeopeningdeviceofatransistorfactory
相比之下，直接（提取）识别法的精度较高，获得多余物的信息相对丰富，其不足在于获取多余物的过程复杂，要保证开壳过程中不引入新的多余物难度较大，而且需要破坏被测元器件封装壳，属于有损检测。间接识别法虽然检测准确性低于直接法，获得的多余物信息量较单一，但是由于间接识别法不必破坏被测元器件，属于无损检测。间接识别法检测效率相对较高，适用于大批量元器件产品中多余物的识别，受到元器件生产厂家的欢迎。
我国从研制东风系列导弹初期就十分重视多余物问题[153]。从20世纪80年代开始，针对航天工业多余物问题，我国航天工业部门专门制定了系列多余物规程和标准，从定义、分类、控制要求、验收、实施措施以及产品型号六个方面，多措并举降低多余物的危害。涉及国内多余物检测的主要标准见表4。此外，在2009年我国宇航出版社出版了专门著作——《火箭与导弹产品多余物控制》[3]，系统性地对多余物的分类、控制理论、控制方法、检查方法等进行了研究和分析，并对火箭和导弹各个主要部件的设计与制造、总装测试、包装、运输、整体与零部件储存等过程的多余物控制开展进一步说明，而且佐以案例分析。
表4针对多余物预防与控制的主要标准*
Tab.4Standardsforpreventionandcontroloflooseremainders
序号标准编号标准名称标准适用对象特定性**状态1QJ897-1985控制产品多余物通用规范航天产品弱废止2QJ931-1985电子产品控制多余物规范航天电子产品弱废止3HB7128-1994多余物控制要求航空产品弱现行4QJ2689-1994电子元器件中多余物的X射线照相检验方法航天电子元器件强现行5QJ2850-1996航天产品多余物预防和控制航天产品弱废止，替代1、26QJ3024-1998弹箭星仪器活动多余物检验方法弹箭星仪器弱现行7QJ3062-1998液体火箭发动机试验系统清洁度和多余物控制要求液体火箭发动机试验系统强现行8GJB5296-2004多余物控制要求军工产品弱现行9GJB2203A-2005卫星产品洁净度及污染控制要求卫星产品弱现行10QJ2850A-2011航天产品多余物预防和控制航天产品弱现行，替代511GB/T29085-2012卫星防污染技术要求卫星弱现行12GB/T40539-2021航天器多余物预防和控制要求航天器弱现行
注：*：查询截止日期为2022年12月；**：本处“特定性”指该标准定位属于具体详细指导性标准，针对性强、范围窄，可详细指导具体对象的多余物预防和控制的特殊要求。
表5涉及PIND方法的主要标准*
Tab.5ThemainstandardsandspecificationsforthePINDmethod
序号标准编号标准名称等效的美国标准编号**状态1GJB65C-2021(附录B）有失效率等级的电磁继电器通用规范MIL-PRF-39016×(APPENDIXB)现行(修订第3版)2GJB128B-2021(方法2052)半导体分立器件试验方法MIL-STD-750×(METHOD2052)现行(修订第2版)3GJB360B-2009(方法217)电子及电气元件试验方法MIL-STD-202×(METHOD217)现行(修订第2版)4GJB548C-2021(方法2020)微电子器件试验方法和程序MIL-STD-883×(METHOD2020)现行(修订第3版)5QJ1323.18-1987电磁继电器试验方法微粒碰撞噪音检测—现行6QJ2863-1996航天用电子元器件颗粒碰撞噪声检测(PIND)要求和方法—现行7JJF1220-2009颗粒碰撞噪声检测系统校准规范—现行(计量标准)8IEC60749-16-2003半导体器件—机械和气候试验方法—第16部分:颗粒碰撞噪声检测(PIND)—现行(国际IEC标准)
注：*：查询截止日期为2022年12月；**：×代表不同时期标准修订系列的字母符号。
不同的标准适用于不同种类的电子元器件，测试条件也有所不同。例如，MIL-STD-883方法2020是微电子器件的多余物检测，规定冲击加速度(1000±200)g，冲击脉宽100ms，振动频率40～250Hz、加速度20g或振动频率60Hz、加速度10g两种振动试验条件；MIL-PRF-39016附录B适用于航天继电器多余物检测，规定试验条件为冲击加速度200g，冲击脉宽1ms，振动频率27Hz、40Hz、100Hz，加速度5g。此处，以GJB548C-2021（方法2020.2）、GJB548B-2005（方法2020.1）、GJB65C-2021（附录B）以及GJB65B-1999（附录B）为例，将新的标准与旧的标准进行对比，从典型性变化总结为五个方面：
（1）在GJB548C-2021（方法2020.2）中粒子检测电压阈值峰值发生了调整，由(20±1)mV调整到(15±1)mV，对PIND检测传感器（台面）灵敏度和被测样品安装距离上提出了更高的要求。有助于增加多余物的检出率。
（2）在GJB548C-2021（方法2020.2）中细化了典型腔高-频率值分布，降低了同等内腔高度下的试验频率。新旧标准典型腔高-频率值对比见表6。美国SpectralDynamics公司的S.J.Slykhous等[155]通过在TO-5封装空腔内植入特定多余物，对Model4501型检测仪输出平均电压进行了分析，得出结论：对不同质量和形状的微粒进行对比试验表明，当器件内腔高度固定，PIND方法中试验频率与输出电压信号幅值在一定范围内成反比例关系，如图32所示[156]。因此，新标准此次调整的目的是获取更高的输出电压幅值，以提高多余物检出率。
（3）在GJB548C-2021（方法2020.2）中增加了针对单次样品数量不大于100只的筛选规则。即在该单次样品中，若筛选出失效样品则拒收。针对任意一次失效率低于1%即通过验收的条件，额外增加了“与”条件——5次累计失效率不能超过25%。显然新标准的验收更加注重整体合格率，防止单次“侥幸”合格。
表6新旧标准典型腔高-频率值对比
Tab.6Comparisontableoftypicalcavityhighandfrequencyvaluesoftheoldandnewstandards
GJB548C-2021(方法2020.2)GJB548B-2005(方法2020.1)最大自由活动腔高h/mm试验频率f/Hz封装内腔平均高度h/mm频率f/Hz0.46147≤1.021300.761141.02991.27881.03～1.271201.52811.28～1.521101.78751.53～1.781002.03701.79～2.03902.29662.04～2.29802.54632.30～2.54702.7960＞2.54606.3540
图32不同试验频率下的粒子的振幅（输出电压）对比[156]
Fig.32Comparisonoftheamplitude(outputvoltage)ofremaindersatdifferenttestfrequencies[156]
（4）在GJB65C-2021（附录B）中的失效判据中，增加了系列典型的示波器波形（固有机械、粒子、机械过大），使判据更为直观和清晰，提高多余物检出率。
（5）针对PIND换能器的峰值灵敏度校准值因不同功率单位，其最终的表示单位或者数值有所不同，但是各个标准换算后结果是一致的。例如：10V/Pa对应(-77.5±3)dB·10V/Pa或(-775±30)dB·V/Pa，1V/0.1Pa对应(-77.5±3)dB·V/0.1Pa，1V/mbar对应(-77.5±3)dB·V/mbar。
图33加速度20g时封装高度与振动频率的关系
Fig.33Relationsbetweenfrequencyandcavityheightunderaccelerationof20g
总体来看，随着技术的发展，使用者对标准不断地完善，新的标准提出了更为严格的要求。由于PIND检测设备的灵敏度高，易受到干扰，种种原因导致该设备存在误判的可能性，但是为了重要系统或者工程的可靠性，往往只能从大局考虑[159]，从不断的改进中提升准确度和可靠性。
图34标题文字矩阵词云图
Fig.34Matrixwordcloudoftitles
图35关键词文字矩阵词云图
Fig.35Matrixwordcloudofkeywords
未来随着测试数据不断积累，基于数据驱动的浅层机器学习乃至结合多种训练方法的多层深度学习在多余物检测中的组件识别、质量识别、粒径识别、材质识别等方面的应用是现在多余物检测算法发展的一个重要方向。此外，支持生产线自动化检测、检测数据可全程溯源与云查看、检测设备可靠性的实时监控、提供多类型产品定制化多余物检测服务是多余物检测软硬件发展的趋势。更进一步地说，通过多余物检测信号识别获取多余物的详细信息对追查多余物微粒产生的工序环节、改进生产制造工艺等具有重要意义，并且可为生产单位的后续处理与决策提供参考。最终实现提升生产工艺技术水平，从源头上消除多余物的产生与引入。
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LiPengfei1ZhaiGuofu1SunZhigang1WangGuotao1,2ZhaoXiangjiang2
（1.InstituteofReliabilityinElectricalApparatusandElectronicsHarbinInstituteofTechnologyHarbin150001China2.ElectronicEngineeringCollegeHeilongjiangUniversityHarbin150080China）
AbstractAscriticalcomponentsinaerospacesystems,sealedelectroniccomponentsanddeviceshavehighprecision,reliability,andcomplexity.Oneofthemajorvariablesaffectingtheirhighreliabilityistheissueoflooseremainders,whicharealmostimpossibletoavoidaltogether.Therefore,mitigatingtheimpactoflooseremaindersisnecessary.Withtherapiddevelopmentofaerospacetechnology,looseremainderdetectiontechniqueshavebeenimprovedandrefined.Thispapercomprehensivelydiscussespreventiveandcontrolmethods,detectiontechniques,anddetectionstandardsforlooseremainders.Moreover,futurecompetitivepoints,challenges,andprospectsforPIND(particleimpactnoisedetection)productsandtechnologiesarepresented.
Firstly,thedefinitionoflooseremaindersfromexternalsourcesisintroduced.Looseremainderscanbecategorizedintomacroscopicandmicroscopiclooseremaindersbysize.Thepreliminaryclassificationisintroducedaccordingtohistoricalaerospaceeventsthatledtolaunchdelaysorfailuresbylooseremainders.Themaincategoriesarelooseremaindersremainingorobstructinginternalenginepipes,looseremainderscausinginadequatesealingorvalveclosure,andlooseremaindersleadingtoelectricalcontrolfailures.
Secondly,thepaperfocusesonpreventingandcontrollinglooseremainders.Therearethreeapproachesforcontrollingandpreventinglooseremainders:(1)Cause-and-effectdiagramrepresentation;(2)Discoveryandtrace-backinvestigationmethods;(3)Controlprocessandfunctionalintegrationmethods.Fivemethodsareoftenusedtodetectlooseremainders:microscopicinspection,radiographicinspection,MATRAinspection,particleimpactnoisedetection(PIND)method,anddirectextractionandidentificationmethod.ThehistoryanddevelopmentofthePINDmethodisdiscussedfromthedetectionaspectsofsmall-sizedcomponentsandmedium-to-large-sizeddevices.Withincreasingdemandsandspecializedapplications,intelligentdetectiondataalgorithms,highreliabilityofproducts,diversefunctionalities,andcustomizationhavebecomenewcompetitivepoints.Furthermore,innovationanddevelopmentinlooseremainderdetectiontechnologiesarecrucial.
Finally,standardsandfuturedevelopmentrelatedtolooseremaindersandthePINDmethodarediscussed.Anoverviewlooseremainderdetection'soverallstatusandfuturedevelopmentispresented.
keywords：Sealedelectroniccomponentsanddevices,looseremaindersdetection,particleimpactnoisedetection(PIND)method,standard,prevention&control
DOI:10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.230532
中图分类号：TM58
国家自然科学基金（51607059）和黑龙江省重点研发计划（2022ZX03A06）资助项目。
收稿日期2023-04-25
改稿日期2023-07-07
作者简介
李鹏飞男，1989年生，博士研究生，研究方向为航天与军用电器多余物检测与识别技术。E-mail:lpf025@163.cn
翟国富男，1964年生，教授，博士生导师，研究方向为航天与军用电器可靠性与测试技术。E-mail:gfzhai@hit.edu.cn（通信作者）