[发明专利]基于特征重构和猫群算法的SMT工艺参数优化方法

权利要求书

1.一种基于特征重构和猫群算法的SMT工艺参数优化方法，其特征在于，对预处理后印刷数据进行特征交互和特征筛选的特征重构，利用猫群算法进行印刷和回流焊工艺参数优化；该工艺参数优化方法的步骤包括如下：

步骤1，对SMT产线状态样本集进行预处理：

步骤1.1，将收集近两年SMT产线中的PCB信息、印刷状态信息、SPI结果信息、回流焊工艺信息、AOI信息，组成SMT产线状态样本集；

步骤1.2，对SMT产线状态样本集中的印刷状态信息和SPI结果信息进行预处理得到印刷预处理集；

步骤1.3，对SMT产线状态样本集中回流焊工艺信息、AOI信息进行预处理得到回流焊预处理集；

步骤2，对印刷预处理集进行特征交互和特征筛选的特征重构：

步骤2.1，逐一将印刷数据中所有特征中任意两个特征相乘，得到该两个特征的交叉特征，再将该两个特征相除，得到该两个特征的合成特征，实现特征的交互，将该两个特征的合成特征、交叉特征及其原特征组成印刷特征；

步骤2.2，计算每个印刷特征与每个SPI结果中的锡膏体积、锡膏面积、锡膏高度、锡膏X偏移、锡膏Y偏移之间的距离相关系数；

步骤2.3，选取印刷特征与锡膏体积的距离相关系数大于0.33的所有特征，印刷特征与锡膏面积的距离相关系数大于0.24的所有特征，印刷特征与锡膏高度的距离相关系数大于0.28的所有特征，印刷特征与锡膏X偏移的距离相关系数大于0.17的所有特征，印刷特征与锡膏Y偏移的距离相关系数大于0.17的所有特征，实现特征的筛选，组成印刷特征集；

步骤3，使用猫群算法优化锡膏印刷特征集中的工艺参数：

步骤3.1，按照下式，构建锡膏印刷特征工艺参数优化的目标函数：

其中，f(x)表示印刷特征工艺参数优化目标函数的目标值，通过求取如上四个数值中的最小值得到该目标值，min(·)表示取最小值操作，|·|表示取绝对值操作，f₁(x)表示在印制电路板上印刷的锡膏体积，f₂(x)表示在印制电路板上印刷的锡膏面积，f₃(x)表示在印制电路板上印刷的锡膏高度，f₄(x)表示在印制电路板上印刷的锡膏X偏移，f₅(x)表示在印制电路板上印刷的锡膏Y偏移；

步骤3.2，计算当前迭代的锡膏印刷特征集中的工艺参数的适应度；

步骤3.3，计算猫群算法跟踪模式和搜寻模式两种模式的混合比例；

步骤3.4，判断迭代次数是否等于300次，若是，执行步骤5，否则，返回步骤3.2；

步骤4，使用猫群算法优化回流焊预处理集中的工艺参数：

步骤4.1，按照下式，构建优化回流焊工艺参数工艺参数优化的目标函数：

h(y)＝max(p)

其中，h(y)表示回流焊工艺参数优化目标函数的目标值，通过求取焊点合格率最大得到该目标值，p表示焊点合格率，max(·)表示取最大值操作；

步骤4.2，计算当前迭代的回流焊预处理集中回流焊工艺参数的适应度：

步骤4.3，计算猫群算法跟踪模式和搜寻模式两种模式的混合比例：

步骤4.4，判断迭代次数是否等于200次，若是，则执行步骤6，否则，返回步骤4.2；

步骤5，将迭代300次中最大的适应度值对应的工艺参数组合作为最优锡膏印刷工艺参数；

步骤6，将迭代200次中最大的适应度值对应的工艺参数组合作为最优回流焊工艺参数。

2.根据权利要求1所述的基于特征重构和猫群算法的SMT工艺参数优化方法，其特征在于，步骤1.2所述的预处理是指：对SMT产线状态样本中的印刷状态信息和SPI结果信息依次进行离散化，独热编码，归一化处理。

3.根据权利要求1所述的基于特征重构和猫群算法的SMT工艺参数优化方法，其特征在于，步骤1.3所述的预处理是指：对SMT产线状态样本依次进行离散化，独热编码处理。

4.根据权利要求1所述的基于特征重构和猫群算法的SMT工艺参数优化方法，其特征在于，步骤2.2所述的每个印刷特征与每个SPI结果中的锡膏体积、锡膏面积、锡膏高度、锡膏X偏移、锡膏Y偏移之间的距离相关系数是由下式确定的：

其中,R_n(X_i,Y_j)表示第i个印刷特征X_i和第j个锡膏检测特征Y_j之间的距离相关系数，V_n(X_i)表示第i个印刷特征X_i的方差，V_n(Y_j)表示第j个锡膏检测特征Y_j的方差，V_n(X_i,Y_j)表示第i个印刷特征X_i和第j个锡膏检测特征Y_j之间的距离协方差。