基于人机融合的SMT产线关键工艺参数优化方法及存储介质（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明的一种基于人机融合的SMT产线关键工艺参数优化方法及存储介质，包括以下步骤，通过锡膏印刷系统对SMT产线上的电路主板进行锡膏点印；通过锡膏印刷检测系统对经过锡膏印刷系统的电路主板印刷情况进行检测；构建印刷质量预测模型对从关键工艺参数到SPI检测数据的对应关系进行拟合训练；构建印刷工艺参数策略模型对从SPI检测数据到关键工艺参数改进之间的策略模型进行拟合训练；结合人类专家的经验知识辅助机器智能的训练以及危机情况的纠错。本发明引入了强化学习用于决策锡膏印刷关键工艺参数的生成，结合基于MLP的印刷质量预测模型，形成一套优化印刷关键工艺参数的优化系统，具有较好的稳健性，且能适应多步预测等复杂情况。

《基于人机融合的SMT产线关键工艺参数优化方法及存储介质（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023116055198，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为张倩倩;赵云波;康宇;许镇义;丁振桓;李泽瑞，申请日期为2023-11-29，公开（公告）日期为2024-03-22，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/20 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明的一种基于人机融合的SMT产线关键工艺参数优化方法及存储介质，包括以下步骤，通过锡膏印刷系统对SMT产线上的电路主板进行锡膏点印；通过锡膏印刷检测系统对经过锡膏印刷系统的电路主板印刷情况进行检测；构建印刷质量预测模型对从关键工艺参数到SPI检测数据的对应关系进行拟合训练；构建印刷工艺参数策略模型对从SPI检测数据到关键工艺参数改进之间的策略模型进行拟合训练；结合人类专家的经验知识辅助机器智能的训练以及危机情况的纠错。本发明引入了强化学习用于决策锡膏印刷关键工艺参数的生成，结合基于MLP的印刷质量预测模型，形成一套优化印刷关键工艺参数的优化系统，具有较好的稳健性，且能适应多步预测等复杂情况。

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