公开(公告)号：CN117312802A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311605519.8

申请日：2023-11-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张倩倩 ,  赵云波 ,  康宇 ,  许镇义 ,  丁振桓 ,  李泽瑞

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明的一种基于人机融合的SMT产线关键工艺参数优化方法及存储介质，包括以下步骤，通过锡膏印刷系统对SMT产线上的电路主板进行锡膏点印；通过锡膏印刷检测系统对经过锡膏印刷系统的电路主板印刷情况进行检测；构建印刷质量预测模型对从关键工艺参数到SPI检测数据的对应关系进行拟合训练；构建印刷工艺参数策略模型对从SPI检测数据到关键工艺参数改进之间的策略模型进行拟合训练；结合人类专家的经验知识辅助机器智能的训练以及危机情况的纠错。本发明引入了强化学习用于决策锡膏印刷关键工艺参数的生成，结合基于MLP的印刷质量预测模型，形成一套优化印刷关键工艺参数的优化系统，具有较好的稳健性，且能适应多步预测等复杂情况。

公开(公告)号：CN117312802B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311605519.8

申请日：2023-11-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张倩倩 ,  赵云波 ,  康宇 ,  许镇义 ,  丁振桓 ,  李泽瑞

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2433 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明的一种基于人机融合的SMT产线关键工艺参数优化方法及存储介质，包括以下步骤，通过锡膏印刷系统对SMT产线上的电路主板进行锡膏点印；通过锡膏印刷检测系统对经过锡膏印刷系统的电路主板印刷情况进行检测；构建印刷质量预测模型对从关键工艺参数到SPI检测数据的对应关系进行拟合训练；构建印刷工艺参数策略模型对从SPI检测数据到关键工艺参数改进之间的策略模型进行拟合训练；结合人类专家的经验知识辅助机器智能的训练以及危机情况的纠错。本发明引入了强化学习用于决策锡膏印刷关键工艺参数的生成，结合基于MLP的印刷质量预测模型，形成一套优化印刷关键工艺参数的优化系统，具有较好的稳健性，且能适应多步预测等复杂情况。