[发明专利]基于工业大数据的SMT印刷参数优化方法

摘要

本发明提出了一种基于工业大数据的SMT印刷参数优化方法，旨在提高印刷参数优化效率，实现步骤为：获取包括印刷机设定数据和SPI检测结果数据的工业大数据集；对工业大数据集进行预处理；计算出每组印刷参数对应的锡膏体积区间、面积区间和高度区间，印刷参数数据和锡膏区间数据组成锡膏区间数据集；采用DE算法优化BP神经网络的初始权值、初始阈值和隐藏层节点数目，用锡膏区间数据集训练优化后的BP神经网络，构建每组印刷参数对应的锡膏区间的预测模型；设计印刷参数的正交表，通过预测模型获取正交表的最优水平组合作为最优的印刷参数。

主权项

1.一种基于工业大数据的SMT印刷参数优化方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)获取包括印刷机设定数据和SPI检测结果数据的工业大数据集：将SMT生产过程中锡膏印刷阶段印刷机设定的不同刮刀施加压力、刮刀施加速度和操作台分离速度的值组成的多组参数数据作为印刷机设定数据，将SPI检测机检测的与每组印刷机设定数据对应的印刷锡膏后的PCB板上锡膏的体积、面积和高度作为SPI检测结果数据，印刷机设定数据和SPI检测结果数据构成工业大数据集；(2)对工业大数据集进行预处理：(2a)对工业大数据集进行缺失值填充，得到无缺失值的数据集；(2b)对无缺失值的数据集进行异常值剔除，得到无异常值的数据集；(2c)对无异常值的数据集进行标准化处理，得到预处理后的数据集；(3)获取锡膏区间数据集：(3a)分别计算每组印刷参数数据对应的SPI检测结果数据中锡膏的体积、面积和高度数据的均值和标准差；(3b)将锡膏体积的均值与三倍标准差的差、面积的均值与三倍标准差的差以及高度的均值与三倍标准差的差，分别作为体积区间、面积区间和高度区间的下限，将锡膏体积的均值与三倍标准差的和、面积的均值与三倍标准差的和以及高度的均值与三倍标准差的和，分别作为体积区间、面积区间和高度区间的上限，并将所有体积区间、面积区间和高度区间的上下限数据以及所有印刷参数数据的组合作为锡膏区间数据集；(4)构建每组印刷参数对应的锡膏区间的预测模型：采用DE算法对BP神经网络的初始权值、阈值和隐藏层节点数目进行优化，得到优化后的BP神经网络，并通过锡膏区间数据集中每组印刷机设定数据和对应的锡膏体积区间、面积区间和高度区间的上下限数据对优化后的BP神经网络进行训练，得到锡膏区间的预测模型；(5)获取SMT印刷参数的优化结果：(5a)在印刷参数允许的取值范围内，设计印刷参数的正交表；(5b)采用锡膏区间的预测模型，对印刷参数的正交表中每组水平组合的锡膏的体积区间、面积区间和高度区间进行预测，得到每组水平组合对应的锡膏的体积区间、面积区间和高度区间的上限和下限预测值；(5c)将体积区间上限与下限预测值的差的绝对值、面积区间上限与下限预测值的差的绝对值以及高度区间上限与下限预测值的差的绝对值，分别作为体积区间、面积区间和高度区间的大小值，并将该三个区间大小值的和作为每组水平组合对应的体积区间、面积区间和高度区间的大小值的和；(5d)比较每组水平组合对应的体积区间、面积区间和高度区间的大小值的和，并将最小的体积区间、面积区间和高度区间的大小值的和对应的水平组合作为最优印刷参数。