CN111047225B - 一种基于边缘侧模型处理的smt表面组装组件焊点的质量评定方法 - Google Patents

一种基于边缘侧模型处理的smt表面组装组件焊点的质量评定方法 Download PDF

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Abstract

一种基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，包括：采集数据资源，构建焊点知识库；数据预处理；构建BP神经网络模型；提取数据样本，通过BP神经网络模型对影响焊点质量的关键影响因素数据进行编码分析；对BP神经网络模型进行评价及修正；实时在线采集焊点质量的关键影响因素，通过所述BP神经网络模型进行实时判别，得到反馈结果；根据所述反馈结果，对所述BP神经网络模型进行优化后输出最终缺陷类别。本发明能够依靠边缘设备对神经网络模型进行训练，为用户提供快速反馈结果的智能化服务平台，并根据调整值对工艺的参数进行修正，指导机器设备预定设计方案运行，对焊点形成起到精准地控制。

Description

一种基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评 定方法
技术领域
本发明涉及智能制造技术领域，具体地涉及一种基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法。
背景技术
表面贴装技术(Surface Mounted Technology,SMT)是目前电子组装行业里最流行的一种技术和工艺，它是一种将无引脚或短引线表面组装元器件(简称SMC/SMD，中文称片状元器件)安装在印制电路板(Printed Circuit Board，PCB)的表面或其它基板的表面上，通过回流焊或浸焊等方法加以焊接组装的电路装连技术。
目前对焊点质量评定，通常采用的是检验方法：一种是目视检验法，借助于带照明或不带照明放大位数为2-5倍的放大镜，用肉眼观察检验焊点质量，如有争议时，可采用10倍或更大放大倍数的放大镜观察，依据检验焊点的外观质量状况进行质量评定；一种是手感检验法，用手或其它工具在焊点上以适宜的力或速度划过，依靠目视和手的感觉，综合判断焊点的质量状况。这两种方法存在的不足之处是需要依靠操作人员的工作经验，受人工经验的局限，这两种方法往往会产生较大的误差。
还有一种方法是在线检测，间接用于对焊点质量进行评定的方法，在组装的过程中，对板上的每个元件分别进行电性能的检测，将测试信号加在经过组合的节点上，测量其输出反应值，来判断元器及电路板间的焊点是否有缺陷。如果焊点质量存在缺陷，那么在点焊过程中的监测信号就会表现出来。通过与正常焊点的监测波形曲线比较就能发现存在于焊接过程中的潜在缺陷，以便于人们做出合理的应对措施，保证焊点的合格率。该方法尽管具有较好的优越性，但在一定程度上也存在不足，主要表现在：影响点焊焊接质量的因素众多，比如工艺参数(焊接电流、电极间电压、预压时间、电极压力、焊接时间、维持时间、电极尺寸等)因素与某些非工艺参数(焊件接触面状态、母材成分、点焊机电源性能等)方面的因素。这些因素具有高度非线性、相互耦合作用等特点，使焊接过程变得非常复杂，特别是点焊的焊接熔核处在一个封闭的空间状态中，不论是在焊接过程中或是焊接后都不能直接观察到焊接熔核的尺寸，进而对获取焊点的质量信息增加了一定难度。
另外，使用传统的神经网络完成模型训练过程，是非常耗时，并且会占用大量的资源，降低数据处理的效率。
因此，如何结合点焊机状态变化的影响因素分析，提出一种对焊点质量实时并高效的判断方法，为加工质量判断提供依据，成为现在的迫切需求。
发明内容
针对背景技术所阐述的问题和现有技术的不足，本发明提出一种基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，旨在提高印刷质量评定的效率。
本发明是一种基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，其特征在于，实现焊点的质量评定的更新过程，包括有如下步骤：
(1)采集数据资源，构建焊点知识库：针扎焊点的质量要求，针对影响焊点质量的关键影响因素进行采集，并根据相应的质量判断标准进行缺陷分类，数据采集范围的范围包括：表面湿润程度、焊料量、焊点表面、焊点位置；根据已有的知识进行逻辑推理判别，构建专家库知识系统，其中，表面湿润程度用于表征熔融焊料的温度、密度及覆盖厚度；焊料量用于表征焊料的使用量；焊点表面用于表征焊点表面的光滑程度；焊点位置用以表征引脚在焊盘上的位置偏差；
（2）数据预处理，在不同样本数据集下，对影响焊点质量的关键因素进行归一化处理，消除标准之间的差异；
（3）构建BP神经网络模型，其中，所述BP神经网络模型包括输入层、单层或多层的隐含层以及输出层，所述拘束条件作为所述输入层节点输入所述BP神经网络模型；
（4）提取数据样本，分为训练样本和测试样本，使用训练样本完成BP神经网络模型的训练，使用测试样本，通过所述BP神经网络模型对所述影响焊点质量的关键影响因素数据进行编码分析，识别出所述缺陷类别；所述BP神经网络模型的训练具体步骤包括：
（4a）使用第一边缘设备执行模型训练过程中的第一子任务；
（4b）计算所述第一边缘设备的剩余空闲资源；
（4c）若训练过程出现异常，则将剩余空闲资源合并入第二边缘设备，重新执行所述模型训练任务；或训练过程未出现异常，则将第一子任务的执行结果输入第二边缘设备，并行执行所述模型训练任务，并判断结果是否相同，若相同，则结束训练过程；
（5）对BP神经网络模型进行评价及修正，在训练阶段给网络连接权值一个较小的初始值，设计输入和理想输出；在测试阶段，运算实际上输出量，调整网络节点权值，调整学习率，使损失率达到预定范围；
（6）实时在线采集焊点质量的关键影响因素，通过所述BP神经网络模型进行实时判别，与焊点知识库形态的信息作对比，得出一组相应工艺参数调整的数值，从而对故障焊点进行实时评价，得到反馈结果；
（7）根据所述反馈结果，对所述BP神经网络模型进行优化，更新优化参数；
（8）根据优化后的BP神经网络模型，输出最终缺陷类别，根据调整值对工艺的参数进行修正，指导机器设备预定设计方案运行，对焊点形成起到精准地控制。
与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益效果：
解决了传统技术中质量评定效率低、误差大的问题；本发明的一种基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，根据反馈数据提取模型识别、分类效果，且使用边缘设备进行模型训练，提高了空闲资源的使用效率，为用户提供快速反馈结果的智能化服务平台，降低了误差率，提高焊接工序。
附图说明
图1是本发明基于反馈BPBP神经网络模型流程图；
图2是本发明采用的BP神经网络的拓扑结构图。
具体实施方式
为了使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本公开保护的范围。
本领域技术人员理解，如背景技术所言，传统的焊点质量判断方法较差，因此，需要提出一种能够有效提高焊点质量评定的方法。为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图和具体实施例，对本发明进行详细说明。
图一示出了本申请的基于反馈BP神经网络模型流程图，一种基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)采集数据资源，构建焊点知识库：针扎焊点的质量要求，针对影响焊点质量的关键影响因素进行采集，并根据相应的质量判断标准进行缺陷分类，数据采集范围的范围包括：表面湿润程度、焊料量、焊点表面、焊点位置；根据已有的知识进行逻辑推理判别，构建专家库知识系统，其中，表面湿润程度用于表征熔融焊料的温度、密度及覆盖厚度；焊料量用于表征焊料的使用量；焊点表面用于表征焊点表面的光滑程度；焊点位置用以表征引脚在焊盘上的位置偏差；
（2）数据预处理，在不同样本数据集下，对影响焊点质量的关键因素进行归一化处理，消除标准之间的差异；
（3）构建BP神经网络模型，其中，所述BP神经网络模型包括输入层、单层或多层的隐含层以及输出层，所述拘束条件作为所述输入层节点输入所述BP神经网络模型；
（4）提取数据样本，分为训练样本和测试样本，使用训练样本完成BP神经网络模型的训练，使用测试样本，通过所述BP神经网络模型对所述影响焊点质量的关键影响因素数据进行编码分析，识别出所述缺陷类别；所述BP神经网络模型的训练具体步骤包括：
（4a）使用第一边缘设备执行模型训练过程中的第一子任务；
（4b）计算所述第一边缘设备的剩余空闲资源；
（4c）若训练过程出现异常，则将剩余空闲资源合并入第二边缘设备，重新执行所述模型训练任务；或训练过程未出现异常，则将第一子任务的执行结果输入第二边缘设备，并行执行所述模型训练任务，并判断结果是否相同，若相同，则结束训练过程；
（5）对BP神经网络模型进行评价及修正，在训练阶段给网络连接权值一个较小的初始值，设计输入和理想输出；在测试阶段，运算实际上输出量，调整网络节点权值，调整学习率，使损失率达到预定范围；
（6）实时在线采集焊点质量的关键影响因素，通过所述BP神经网络模型进行实时判别，与焊点知识库形态的信息作对比，得出一组相应工艺参数调整的数值，从而对故障焊点进行实时评价，得到反馈结果；
（7）根据所述反馈结果，对所述BP神经网络模型进行优化，更新优化参数；
（8）根据优化后的BP神经网络模型，输出最终缺陷类别，根据调整值对工艺的参数进行修正，指导机器设备预定设计方案运行，对焊点形成起到精准地控制。
在一些实施例中，上述步骤(3)中所述的构建BP神经网络模型，实现步骤为：
（3a）对输入数据初始化；
(3b) 采用BP算法计算输入层、隐含层以及输出层的误差，并统计迭代次数；
(3c) 当所述误差或所述迭代次数达到预设值时，训练结束。
输出层包括激活函数，所述激活函数为：
Figure 588223DEST_PATH_IMAGE002
，
其中，
Figure 643379DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 423116DEST_PATH_IMAGE004
，a、b为可调节的参数。
在一些实施例中，上述步骤 (6）中的所述得到反馈结果的步骤具体包括：
（6a）实时在线采集焊点质量的关键影响因素，通过所述BP神经网络模型进行实时判别，与焊点知识库形态的信息作对比，得出一组相应工艺参数调整的数值；
（6b）通过所述BP神经网络模型对故障焊点进行实时评价；
（6c）将所述影响因素参数及状态评估结果及评价结果作为补充输入，对BP神经网络模型进行补充训练，得新的BP神经网络模型；
（6d）利用新的BP神经网络模型进行下次评估使用。
在一个实施例中，所采用的BP神经网络如图2所示，该模型包括使用3层 BP神经网 络结构，即输入层，一层隐藏层，和输出层；其中输入层包括2个节 点、隐藏层包括5个节点、 输出层包括1个节点；隐藏层的节点数目由以下经验公式得到
Figure 818325DEST_PATH_IMAGE005
；n为输入神经 元数，m为输出神经元数，a为1～10之 间的常数。
将初始训练数据集作为神经网络的输入，即将输入示例提供给输入层神经元，然后逐层将信号前传，直到产生输出层的结果，然后计算输出层的误差，再将误差逆向传播至隐藏层神经元，最后根据隐藏层神经元的误差来对权值和阈值进行调整，该迭代过程循环进行，直到达到停止条件，即一个可以接受的误差范围，输出焊点质量评估数据。
在一些实施例中，所述新的BP神经网络模型能够综合考量关键影响因素与分类结果之间的关系，可智能化的对影响因素与分类结果之间的关系进行拟合，从而可得到较为可靠的评估模型，获得评估结果更加准确。
在一些实施例中，BP神经网络模型误差函数为：
Figure 570381DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 392843DEST_PATH_IMAGE007
，其中， 是样本
Figure 593197DEST_PATH_IMAGE010
为
Figure DEST_PATH_IMAGE011
的输出，变量第一个下标是变量分量，第二个下标是样本编号，
Figure 403022DEST_PATH_IMAGE012
为各坐 标下的权重。
在一些实施例中，所述的BP神经网络模型是基于粒子群算法改进的遗传算法，来优化BP神经网络的初始权值阈值，建立改进遗传算法的BP神经网络预测模型。
在一些实施例中，智能边缘是（Artificial Intelligence,AI）和边缘计算模式的一种新颖结合，比如，在诸如工系统等IOT系统的边缘侧，进行大数据分析时，通常会涉及模型的训练和推断等模型处理，而模型的处理往往需要耗费大量的计算能力。通过将具有空闲计算能力的边缘设备用于上述模型处理，可减少平台侧计算能力的消耗。模型训练过程的具体实施方式为：
步骤一，使用第一边缘设备执行模型训练过程中的第一子任务；
进一步，所述第一子任务的应用程序为一个微服务，采用容器的方式可极大的减少对边缘设备计算能力的占用，当所述第一子任务执行完后，可通过容器镜像释放其计算能力。
步骤二，计算所述第一边缘设备的剩余空闲资源；
进一步，当所述第一边缘设备的资源在执行第一子任务未被完全占用时，可通过资源的动态分配，计算剩余空闲资源，用于其他任务的执行。
步骤三，若训练过程出现异常，则将剩余空闲资源合并入第二边缘设备，重新执行所述模型训练任务；或训练过程未出现异常，则将第一子任务的执行结果输入第二边缘设备，并行执行所述模型训练任务，并判断结果是否相同，若相同，则结束训练过程。
进一步，选择进行重新训练至完成训练，或通过比较两次训练结果一致，可提高模型训练的效果。
本发明的评定方法，解决了技术中质量评定效率低、误差大的问题；本发明的评定方法能够根据反馈数据提取模型识别、分类效果，使用边缘设备对模型进行训练，提高空闲资源使用效率，为用户提供快速反馈结果的智能化服务平台，降低了误差率，提高焊接工序。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (4)

1.一种基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，其特征在于，包括如下步骤：
（1）采集数据资源，构建焊点知识库：根据扎焊点的质量要求，针对影响焊点质量的关键影响因素进行采集，并根据相应的质量判断标准进行缺陷分类，数据采集范围的范围包括：表面湿润程度、焊料量、焊点表面、焊点位置；根据已有的知识进行逻辑推理判别，构建专家库知识系统，其中，表面湿润程度用于表征熔融焊料的温度、密度及覆盖厚度；焊料量用于表征焊料的使用量；焊点表面用于表征焊点表面的光滑程度；焊点位置用以表征引脚在焊盘上的位置偏差；
（2）数据预处理，在不同样本数据集下，对影响焊点质量的关键影响因素进行归一化处理，消除标准之间的差异；
（3）构建BP神经网络模型，其中，所述BP神经网络模型包括输入层、单层或多层的隐含层以及输出层，拘束条件作为所述输入层节点输入所述BP神经网络模型；
（4）提取数据样本，分为训练样本和测试样本，使用训练样本完成BP神经网络模型的训练，使用测试样本，通过所述BP神经网络模型对所述影响焊点质量的关键影响因素数据进行编码分析，识别出所述缺陷类别；所述BP神经网络模型的训练具体步骤包括：
（4a）使用第一边缘设备执行模型训练过程中的第一子任务；所述第一子任务的应用程序为一个微服务，采用容器的方式减少对边缘设备计算能力的占用，当所述第一子任务执行完后，通过容器镜像释放其计算能力；其中，边缘设备具有空闲计算能力，减少平台侧计算能力的消耗；
（4b）计算所述第一边缘设备的剩余空闲资源；当所述第一边缘设备的资源在执行第一子任务未被完全占用时，通过资源的动态分配，计算剩余空闲资源，用于其他任务的执行；
（4c）若训练过程出现异常，则将剩余空闲资源合并入第二边缘设备，重新执行所述模型训练任务；或训练过程未出现异常，则将第一子任务的执行结果输入第二边缘设备，并行执行所述模型训练任务，并判断结果是否相同，若相同，则结束训练过程；
（5）对BP神经网络模型进行评价及修正，在训练阶段给网络连接权值一个较小的初始值，设计输入和理想输出；在测试阶段，运算实际上输出量，调整网络节点权值，调整学习率，使损失率达到预定范围；
（6）实时在线采集焊点质量的关键影响因素，通过所述BP神经网络模型进行实时判别，与焊点知识库形态的信息作对比，得出一组相应工艺参数调整的数值，从而对故障焊点进行实时评价，得到反馈结果；
（7）根据所述反馈结果，对所述BP神经网络模型进行优化，更新优化参数；
（8）根据优化后的BP神经网络模型，输出最终缺陷类别，根据调整值对工艺的参数进行修正，指导机器设备预定设计方案运行，对焊点形成起到精准地控制；
步骤(3)中所述的构建BP神经网络模型，实现步骤为：
（3a）对输入数据初始化；
(3b) 采用BP算法计算输入层、隐含层以及输出层的误差，并统计迭代次数；
(3c) 当所述误差或所述迭代次数达到预设值时，训练结束；
输出层包括激活函数，所述激活函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
，其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
，
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，a、b为可调节的参数；
步骤(6）中的所述得到反馈结果的步骤具体包括：
（6a）实时在线采集焊点质量的关键影响因素，通过所述BP神经网络模型进行实时判别，与焊点知识库形态的信息作对比，得出一组相应工艺参数调整的数值；
（6b）通过所述BP神经网络模型对故障焊点进行实时评价；
（6c）将所述影响因素参数及状态评估结果及评价结果作为补充输入，对BP神经网络模型进行补充训练，得新的BP神经网络模型；
（6d）利用新的BP神经网络模型进行下次评估使用。
2.根据权利要求1所述的基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，其特征在于：
所述新的BP神经网络模型能够综合考量关键影响因素与分类结果之间的关系，可智能化的对影响因素与分类结果之间的关系进行拟合，从而可得到较为可靠的评估模型，获得评估结果更加准确。
3.根据权利要求1所述的基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，其特征在于：优化后的BP神经网络模型为使用3层BP神经网络结构，即输入层，一层隐藏层，和输出层；其中，输入层2个节点、隐藏层5个节点、输出层1个节点；隐藏层的节点数目
Figure DEST_PATH_IMAGE008
，其中，n为输入神经元数，m为输出神经元数，a为1～10之间的常数。
4.根据权利要求1所述的基于边缘侧模型处理的SMT表面组装组件焊点的质量评定方法，其特征在于：所述的BP神经网络模型是基于粒子群算法改进的遗传算法，来优化BP神经网络的初始权值阈值，建立改进遗传算法的BP神经网络预测模型。
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