CN119515881A 基于人工智能的电路板质量分析方法和装置、设备及介质 （四川省华兴宇电子科技有限公司）

基于人工智能的电路板质量分析方法和装本申请提供的基于人工智能的电路板质量产过程中的电路板焊接图像和焊接设备运行数对应的电路板焊接图像特征和焊接设备运行数板焊接图像特征和焊接设备运行数据特征进行析出目标电路板对应的目标电路板质量分析结2获取目标电路板在生产过程中采集到的电路板焊接图像，并获取到所路板焊接图像对应的电路板焊接图像特征和所述焊接设备运行数据对应的焊接设备运行将所述电路板焊接图像特征和所述焊接设备运行数据特征进行多层次的语义聚合操至少基于所述多层次电路板焊接特征，分析出所述目标将所述电路板焊接图像特征按照颜色通道进行拆分操作，形成基于所述第一焊接图像通道特征、所述第二焊接图像通道特征所述加权焊接图像通道特征，对所述焊接设备运行数据特征进行多层次的语义聚合操作，3将所述多层次第一聚合特征、所述多层次第二聚合特征、所述多层在第一个层次中，利用电路板质量分析网络包括的第一语义在第一个层次以外的每一个其它层次中，利用所述第一语义次的第二聚合特征和/或前一个层次的第三聚合特征，对前一个层次的第一聚合特征进行基于每一个层次的第一聚合特征，确定出所述目标电路板对应的多层次第一聚合特聚合特征和/或前一个层次的第三聚合特征，对前一个层次的第一聚合特征进行语义聚合对所述第一焊接图像通道特征进行语义聚合操作，输出该其它层次的第一聚合特征的步在第一个层次以外的每一个其它层次中，利用所述第一语义一个层次的第一聚合特征的转置特征之间的第一相关性参数，并基于该第一相关性参数，确定其它层次对应的第一关联特征与所述第一焊接图像通道特征的转置特征之间的6.根据权利要求1_5任意一项所述的基于人工智能的电路板质量分析方法，其特征在述电路板焊接图像对应的电路板焊接图像特征和所述焊接设备运行数据对应的焊接设备4用于对表现形式不同的电路板焊接图像和焊接设备运行数据分别进7.根据权利要求1_5任意一项所述的基于人工智能的电路板质量分析方法，其特征在针对所述多层次电路板焊接特征中每一个层次的电路板焊接特征，焊接相关数据获取模块，用于获取目标电路板在生产过程中采集到的电路板焊接图中，所述电路板焊接图像至少用于表征所述目标电路板在电子元件焊接过程中的图像信数据语义挖掘模块，用于分别对所述电路板焊接图像和所述特征语义聚合模块，用于将所述电路板焊接图像特征和所述5序，该计算机程序运行时执行权利要求1_7任意一项所述的基于人工智能的电路板质量分61.设计阶段；2.制造阶段；3.后处理与切割；4.测试阶段；5.组装阶段；6.包装与出货。少用于表征所述目标焊接设备在焊接电子元件时具有的运行参数，至少包括焊接的方式、述电路板焊接图像对应的电路板焊接图像特征和所述焊接设备运行数据对应的焊接设备将所述电路板焊接图像特征和所述焊接设备运行数据特征进行多层次的语义聚7像特征对应的第一焊接图像通道特征、第二焊接图像通道特征和第三焊接图像通道特征，通道特征进行加权求和计算，输出所述电路板焊接图像特征对应的加权焊接图像通道特和所述加权焊接图像通道特征，对所述焊接设备运行数据特征进行多层次的语义聚合操8个层次的第二聚合特征和/或前一个层次的第三聚合特征，对前一个层次的第一聚合特征二聚合特征和/或前一个层次的第三聚合特征，对前一个层次的第一聚合特征进行语义聚确定其它层次对应的第一关联特征与所述第一焊接图像通道特征的转置特征之接图像对应的电路板焊接图像特征和所述焊接设备运行数据对应的焊接设备运行数据特支路用于对表现形式不同的电路板焊接图像和焊接设备运行数据分别进行9接特征对应的全连接特征分别进行输出处理，得到对应的至少两个电路板质量分析参数，图像，并获取到所述目标电路板在生产过程中相应的目标焊接设备的焊接设备运行数据，基于上述内容，由于目标电路板质量分析结果对应的分析依据是多层次电路板焊接特征，输或交互。例如，所述存储器和所述处理器之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述基于人工智能的电路板质量分析装置包括至少一个以软件或固件中存储的可执行的计算机程序，例如，所述基于人工智能的电路板质量分析装置所包括的软件功能模块及计算机程序等，以实现本申请实施例提供的基于人工智能的电路板质量分析方法。[0028]结合图2，本申请实施例还提供一种可应用于上述电子设备的基于人工智能的电述目标电路板在生产过程中相应的目标焊接设备的焊接设备[0033]在本申请实施例中，在获取到所述电路板焊接图像和所述焊接设备运行数据之接图像对应的电路板焊接图像特征进行叠加或均值计算，得到最终的电路板焊接图像特以将所述电路板焊接图像特征和所述焊接设备运行数据特征进行多种深度不同的语义聚分析结果至少用于表征所述目标电路板在电子元件的而改善现有技术中存在的电路板质量分析的可靠个语义挖掘支路用于对表现形式不同的电路板焊接图像和焊接设备运行数据分别进行语0.03,0.21,0.11,_0.13,0.57,_0.08,0.12,_0.33,0.01,0.29,_0.2,0.04,_0.33,_0.03,0.2,0.19,0.14,0.1,0.12,0.03,0.01,0.18,0.05,]；其次，可以利用所述电路板质量分析网络包括的语义适配单元中的第一适配参然后，可以利用所述电路板质量分析网络包括的语义适配单元中的第二适配参的语义表征准确度更高，上述的步骤S133可以进一步包括步骤S133a、步骤S133b、步骤于前一个层次的第二聚合特征和/或前一个层次的第三聚合特征，对前一个层次的第一聚第二相关性参数和所述第一焊接图像通道特征相乘，得到第二个层次对应的第一聚合特均值计算或者选择其中的较小值，作为目标电路板质量分析结果如通过0_1的参数来表[0067]结合图4，本申请实施例还提供一种可应用于上述电子设备的基于人工智能的电模块可用于执行图2所示的步骤S110，关于所述焊接相关数据获取模块的相关内容可以参用于执行图2所示的步骤S120，关于所述数据语义挖掘模块的相关内容可以参照前文对步据特征进行多层次的语义聚合操作，输出所述目标电路板对应的多层次电路板焊接特征。语义聚合模块的相关内容可以参照前文对步骤板质量分析模块可用于执行图2所示的步骤S140，关于所述电路板质量分析模块的相关内次电路板焊接特征的语义表征能力，从而进一步提高目标电路板质量分