空间辐射是危害航天器稳定运行的重要因素,目前一直通过地面加速试验和效应等效相结合的方式研究空间辐射对敏感元器件造成的辐射损伤,为此需要重离子加速器同相关检测设备配合,开展地面模拟试验对航天元器件进行检测。但由于加速器终端用于模拟检测的配套设备不完善甚至不具备,制约了抗辐射检测技术的发展。为此开展基于兰州重离子加速器的辅助设备研究,结合计算机技术和自动化技术提出电路板自动光照检测系统。首先,基于电路板光照检测系统的检测流程,设计检测系统的系统架构和各个功能模块划分,为后续系统的设计与实现构筑蓝图。其次,针对各个异构设备间的互联互通,基于OPC UA的信息建模规则,建立机器人信息模型,构建异构设备通信系统,并根据具体硬件设备研究工程实现过程。然后,针对辐射环境下待检测芯片的坐标采集问题,结合SLIC超像素和One Cut图像分割,提出了SLIC-OneCut芯片识别与定位算法,并采用与卷积神经网络相结合的方式,解决了待检测芯片的识别与定位问题。其中提出利用SLIC超像素算法加速OneCut图像分割过程来实现传统意义下的基于图像分割的芯片定位。针对深度学习模型的构建过程,制作了电路板图像数据集,并基于此数据集测试了两种典型的基于图像分割的神经网络模型,根据对图像分割的评估结果,部署神经网络模型到工程应用中。针对芯片识别定位过程的可视化问题,基于工业相机SDK开发了相机应用,实现了芯片坐标检测过程的视觉化显示。最后针对检测人员的友好操作性,基于KingView组态王设计了人机界面交互系统,根据电路板的检测过程,控制各个子系统相互配合实现电路板芯片的检测。