[发明专利]基于聚类分析与遗传算法的多吸嘴贴片机贴装工艺优化方法

权利要求书

1.基于聚类分析与遗传算法的多吸嘴贴片机贴装工艺优化方法，其特征为按照如下步骤进行：

步骤一、使用聚类分析算法，将不同种类的元件进行分类；

步骤二、对步骤一中分类的元件集合建立元器件贴装循环次数数学模型；

步骤三、根据步骤二中建立的元器件贴装循环次数数学模型，采用遗传算法得到贴装顺序及供料器位置配置最优解；

步骤四：将步骤三得到的贴装顺序及供料器位置配置最优解分别提供给贴片机运动控制子系统和供料器分配子系统，实现贴装工艺的优化。

2.根据权利要求1所述的基于聚类分析与遗传算法的多吸嘴贴片机贴装工艺优化方法，其特征为步骤三根据步骤二中建立的元器件贴装循环次数数学模型，采用遗传算法得到贴装顺序及供料器位置配置最优解的具体过程是：

Ⅰ、不同类别的元件贴片循环次数数学建模后产生初始种群；

Ⅱ、依次进行适应度计算、选择、交叉、变异、产生新种群并循环以上五个过程计算

得到每个种类元件的最优贴片顺序及供料器配置位置。

3.根据权利要求1或2所述的基于聚类分析与遗传算法的多吸嘴贴片机贴装工艺优化方法，其特征为：步骤一中使用聚类分析算法，将不同种类的元件进行分类，得到优化贴片数据的方法具体步骤如下：

步骤一一：贴片机的贴片数据包含即将生产的电路板上所有必要的元件信息：元件在电路板上的位置、元件的类型、元件的规格，建立一个元件属性向量表示：

X=[x₁,x₂,x₃,x₄]

x₁表示元件是否需要上视检测，取值为0时表示不需要，取值为1时表示需要；x₂表示元件的类型，取值为0时表示该元件为电阻，取值为1时表示该元件为电容，取值为2时表示元件为发光二极管，其它类型依次类推；x₃表示元件的值大小，当取值为0时表示元件无值大小，如发光二极管或者运算放大器，当取值为10时表示电阻阻值为10K，取值为0.1时表示电容大小为0.1μF；x₄表示元件的封装类型和规格，取值为0时表示为CHIP_0805，取值为1时表示CHIP_0604，其余依次类推；

步骤一二：根据步骤一中建立的元件属性向量，采用聚类算法将元件进行分类处理，将提取的属性向量与群特性的向量比较，若两者距离范数最小则该元素归属这一群聚类；

d(x_i,C_q)==Θ

d(xi,Cq)=(Σn=14(xin-Cqn)2)14]]>

i=2to N

其中m={1,...,N}代表元件的序号，N代表元件的总数；q代表聚类数；C_q代表第q个聚类集合；Θ表示距离的最小值且Θ=0；d(x_i,C_q)表示从向量X到聚类C_q的距离；

步骤一三：根据步骤二可将全部元件分成q类，并给出每个聚类中的元素个数；通过聚类分析算法将贴片数据根据不同的属性划分为可数个类型集合；根据不同的类型集合按照不同的贴片流程处理。