[发明专利]基于群分析算法的元件贴装数据优化方法

摘要

基于群分析算法的元件贴装数据优化方法，涉及贴片机贴数据优化技术领域。解决目前对于元件贴装数据没有统一实现优化和调整方法而导致的贴装效率和精度低的问题，依次通过建立元件属性向量表示、采用聚类分析算法将元件分成四类、建立元件属性分析列表、根据元件属性分析列表调整元件的贴片角度和背面元件坐标。通过以上步骤实现所有元件按照贴片机吸嘴旋转最小角度且统一坐标系下的贴装，有效保证了贴片精度，提高了贴片的精度和效率。将精度和效率分别提高了5%和10%。本发明用于贴片机表面贴装。

主权项

基于群分析算法的元件贴装数据优化方法，其特征是所述的元件贴装数据优化方法具体包括以下步骤：步骤一、建立元件属性向量表示；步骤二、根据步骤一中建立的元件属性向量，采用聚类分析算法将元件分成四类：有极性正面贴片聚类C₁、有极性反面贴片聚类C₂、无极性正面贴片聚类C₃和无极性反面贴片聚类C₄；步骤三、根据步骤二将全部元件分成的四类，给出每个聚类中的元素个数，得到元件属性分析列表，表中列出的元件属性包括：元件坐标、元件贴片角度、元件封装类型、元件极性、PCB正面背面；步骤四、根据步骤三建立的元件属性分析列表，调整元件的贴片角度和背面元件坐标。