[发明专利]一种基于机器学习的线路板高效冲洗的方法

说明书

本发明书工业设备领域，具体的说是一种基于机器学习的线路板高效冲洗的方法，该冲洗的方法包括：获取目前正在冲洗的线路板信息；根据所述线路板信息，结合清洗参数，使用冲洗装置对线路板进行喷洗，并获取清洗结果；通过SWM分类算法，根据清洗历史情况表，训练清洗结果预测模型，当有待洗线路板需要进行清洗时，获取所述待洗线路板的线路板信息，结合需求情况，在达到清洗干净的前提下，选择清洗参数进行清洗，通过本发明的方法，可以有效，提高清洗效率。

【技术领域】

本发明涉及工业设备领域，具体是一种基于机器学习的线路板高效冲洗的方法。

【背景技术】

电路板使电路迷你化、直观化，对于固定电路的批量生产和优化用电器布局起重要作用；电路板可称为印刷线路板或印刷电路板；线路板按层数来分的话分为单面板，双面板，和多层线路板三个大的分类。

由于钻孔、锣槽所产生的披锋、毛刺以及镀铜后板面铜颗粒等，对线路板产生不良的影响，而现有的吹气工艺并不能将这些铜颗粒清除干净，导致短路不良时有发生；用吹气的方式会容易造成粉尘污染，操作员工会有患上尘肺病的风险，为此，需要对线路板用水进行冲刷，但是也会耗费很多的水，而且水中含有大量的铜，直接排放会对环境带来很不好的影响；因此，针对上述问题提出一种基于机器学习的线路板高效冲洗的方法。

【发明内容】

为了弥补现有技术的不足，解决由于钻孔、锣槽所产生的披锋、毛刺以及镀铜后板面铜颗粒等，对线路板产生不良的影响，而现有的吹气工艺并不能将这些铜颗粒清除干净，导致短路不良时有发生；用吹气的方式会容易造成粉尘污染，操作员工会有患上尘肺病的风险，为此，需要对线路板用水进行冲刷，但是也会耗费很多的水，而且水中含有大量的铜，直接排放会对环境带来很不好的影响的问题，本发明提出一种基于机器学习的线路板高效冲洗的方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是；本发明所述的一种基于机器学习的线路板高效冲洗的方法，其特征在于，包括：

获取目前正在冲洗的线路板信息；

根据所述线路板信息，结合清洗参数，使用冲洗装置对线路板进行喷洗，并获取清洗结果；

获取所述清洗参数、所述线路板信息、清洗干净与否的结果的数据，建立清洗历史情况表；

通过所述清洗历史情况表，结合聚类算法及图像相似度方法，变更清洗不干净的线路板信息对应的清洗参数，并根据结果再次更新所述清洗历史情况表；

通过SVM分类算法，根据所述清洗历史情况表，训练清洗结果预测模型，所述清洗结果预测模型输入特征的是所述清洗历史情况表的清洗参数、线路板信息，预测输出结果为清洗干净与否的结果；

当有待洗线路板需要进行清洗时，获取所述待洗线路板的线路板信息，结合需求情况，在达到清洗干净的前提下，选择清洗参数进行清洗。

优选的，所述线路板信息包括：线路板的类型、线路板的布线规则、线路板图像；

所述线路板的类型包括：单面板、双面板及柔性板；

所述线路板的布线规则包括：将线路板建立XY坐标系，并根据XY坐标分为N个区域；获取对应每个区域的布线密度、线宽、过孔间距及布线拓朴结构；

所述线路板图像通过视觉模块获取；

将所述线路板信息发送并储存入工控机的数据库。

优选的，所述清洗参数，包括：水更换率、冲洗间距、清洗强度、清洗角度、冲洗的XY坐标系上的位置点数及每个位置点对应的清洗时间长度；

所述清洗参数是预设的或者随时生成，根据不同的线路板信息对于不同的清洗参数；