一种基于深度学习的贴片机元件位置自校正系统及方法

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一种基于深度学习的贴片机元件位置自校正系统及方法
申请号:CN202511147132
申请日期:2025-08-15
公开号:CN120936019A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明属于电子制造技术领域,具体公开了一种基于深度学习的贴片机元件位置自校正系统及方法。系统包括数据采集模块、数据处理与深度学习模块、控制与校正模块。方法通过数据采集模块同步获取图像、压力及位移数据,经预处理后输入训练好的卷积神经网络模型,结合多维度数据识别元件位置偏差,生成控制信号调整贴装头位置,并通过增量学习算法迭代优化模型。该发明能实时校正元件位置偏差,提高贴装精度与稳定性,降低不良率,适应生产过程中元件及环境变化,提升电子制造效率与质量。
技术关键词
校正系统 贴片机 增量学习算法 元件 卷积神经网络模型 数据采集模块 高精度工业 深度学习模型 贴装头 位移传感器 运动控制信号 温度补偿单元 校正模块 闭环控制算法 运动控制单元 偏差 补偿算法 数据同步校验 消除温度变化