CN116721958B - 一种芯片间距调整方法、夹取系统和处理器 - Google Patents

一种芯片间距调整方法、夹取系统和处理器 Download PDF

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Abstract

本发明属于芯片加工技术领域，公开了一种芯片间距调整方法、夹取系统和处理器，输送机构驱动预设芯片组，通过第一视觉组件获取芯片组的身份信息和位置信息，以此进行调节信息的规划；根据调节信息，以驱动多个夹爪体移动；驱动夹取机构夹取芯片组，并建立压力分布图和压力变化曲线，并计算得到对应芯片的偏差距离，由偏差距离对夹取机构进行误差补偿，对多个夹爪体的间距进行调整；夹取机构搬运芯片组呈第二预设间距组移动至预设的封装工位；本方法通过多个夹爪体提高搬运效率，每次能够同时夹取并搬运多种类型的芯片，夹爪体为单自由度直线运动，进一步提高工作效率；且兼顾了对于芯片间距的调整计算，提高芯片的位置精度。

Description

一种芯片间距调整方法、夹取系统和处理器
技术领域
本发明涉及芯片加工技术领域，尤其涉及一种芯片间距调整方法、夹取系统和处理器。
背景技术
芯片在完成功能检测和外观检测后，需要对芯片进行封装处理，芯片通常是放置在托盘中，需要通过专用的搬运机构来将芯片从托盘中搬运至指定的封装位置；封装类型主要分为大规模集成电路（LSI）封装和多芯片封装（MCP）。
现有技术中的BGA球栅阵列封装技术，用于多引脚器件与电路的封装技术，其外引线为焊球或焊凸点，是LSI封装技术的一种；其封装过程中使用的搬运设备通过吸嘴取对应工位的芯片，虽然一定程度上提高了芯片放置的精度，但是吸嘴单次仅能取一个芯片，工作效率较低，且调节过程设计到芯片的位置角度调整，搬运设备需要多个自由度的移动来实现对于芯片的精准放置，这就导致搬运时间较长，封装的效率明显不足。
鉴于此，需要对现有技术中的芯片封装搬运方式加以改进，以解决其封装效率较低的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种芯片间距调整方法、夹取系统和处理器，解决以上的技术问题。
为达此目的，本发明采用以下技术方案：
一种芯片间距调整方法，采用搬运装置对芯片间距进行调整，所述搬运装置包括输送机构，以及设置于输送机构两端的第一视觉组件和夹取机构，所述夹取机构包括变距组件，以及设置于所述变距组件的驱动端的多个夹爪体；其中，每个夹爪体上分别设置有压力传感器；
所述输送机构驱动预设芯片组从所述第一视觉组件输送至所述夹取机构，通过第一视觉组件获取芯片组的身份信息和位置信息；
通过所述身份信息和位置信息对所述夹取机构进行调节信息的规划；
所述变距组件根据所述调节信息，以驱动多个所述夹爪体移动，使多个所述夹爪体呈第一预设间距组；
驱动所述夹取机构夹取所述芯片组，所述压力传感器检测到所述夹爪体对芯片组的压力值，并建立压力分布图和压力变化曲线；
通过所述压力分布图和压力变化曲线计算得到对应芯片的偏差距离，由所述偏差距离对所述夹取机构进行误差补偿，所述夹取机构对多个所述夹爪体的间距进行调整，使所述芯片组呈第二预设间距组；
所述夹取机构搬运所述芯片组至预设的封装工位。
可选的，所述通过所述身份信息和位置信息对所述夹取机构进行调节信息的规划，具体包括：
建立深度学习模型；
将所述身份信息和位置信息输入于所述深度学习模型，以预测出最优的夹爪间距；
将所述最优的夹爪间距和目标间距信息相结合，以获得最佳间距调整规划信息；所述目标间距信息为所述封装工位的对应芯片放置工位的间距数据；
对所述最佳间距调整规划信息进行信号转换，以获得能够被所述夹取机构识别的调节信息。
可选的，所述建立深度学习模型，具体包括：
预先对所述夹取机构进行抓取训练，并进行数据包的收集；所述数据包包括压力传感器读数、夹爪间距设置、实际芯片位置；
进行数据包的预处理，包括处理丢失的数值，对收集的数值包进行归一化，并优化为深度学习模型可处理的形式；
选用预设适用于预测连续数值的深度学习模型；
选用部分数据包输入于所述深度学习模型中进行训练，使之从输入数据中学习到输出的关系。
可选的，所述使之从输入数据中学习到输出的关系，之后还包括：
用未用于训练的另一部分数据包进行深度学习模型的验证和测试；
根据所述深度学习模型的表现，进行深度学习模型的优化和调整；
将经过训练与优化的深度学习模型部署到夹取机构中，进行实时的夹爪间距预测和调整。
可选的，所述芯片组上设置有二维码；其中，所述通过第一视觉组件获取芯片组的身份信息和位置信息，具体包括：
所述第一视觉组件对芯片组进行视觉拍摄，获取到位置信息和二维码数据；所述位置信息包括芯片组的芯片间距数据和芯片角度数据；
通过所述二维码数据调用芯片型号库，获取对应芯片的身份信息，所述身份信息包括对应芯片的尺寸数据。
可选的，所述压力传感器检测到所述夹爪体对芯片组的压力值，并建立压力分布图和压力变化曲线，具体包括：
当所述夹爪体夹取对应芯片并运动时，所述压力传感器开始检测作用于对应芯片的压力数值；
以所述压力传感器的检测面作为基准面，所述压力传感器检测到对应芯片的压力分布图；所述压力分布图包括所述对应芯片于所述基准面的感应位置，以及对应位置的压力数值；
持续监测夹取过程中，所述夹爪体作用于对应芯片的压力数值，将压力数值和对应的时间数值存储于数据库中；
根据所述压力数值和对应的时间数值，绘制出压力随着时间的变化曲线，即所述压力变化曲线。
可选的，以所述压力传感器的检测面作为基准面，所述压力传感器检测到对应芯片的压力分布图，具体包括：
以所述压力传感器的检测面作为基准面，在所述基准面选取若干个压力点，测量在每个所述压力点上的压力数值；
根据所述压力点上的压力数值，创建压力分布图，并记录所述压力值。
可选的，通过所述压力分布图和压力变化曲线计算得到对应芯片的偏差距离，具体包括：
通过所述压力分布图的形状判断对应芯片是否存在角度偏差，若所述压力分布图为均匀分布，则不存在角度偏差，结束；若所述压力分布图不均匀，则存在角度偏差，继续执行；
对所述压力分布图的差异进行分析得到对应芯片的偏斜角度；
对所述压力变化曲线进行分析，至所述压力变化曲线趋于平稳直线时，以获得对应芯片夹取过程中的偏移距离；
以所述偏斜角度对所述偏移距离进行误差补偿，获得对应芯片的偏差距离。
本发明还提供了一种夹取系统，采用如上所述芯片间距调整方法，所述夹取系统包括：
搬运装置，包括输送机构、第一视觉组件和夹取机构；
数据处理模块，用于芯片组的身份信息和位置信息，以及压力传感器检测到压力值进行数据处理；
控制模块，用于控制所述夹取机构运行。
本发明还提供了一种处理器，包括存储器和至少一个处理单元，所述存储器中存储有指令；
所述处理单元调用所述指令，以使得所述处理单元执行如上所述的芯片间距调整方法。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：输送机构驱动预设芯片组从第一视觉组件输送至夹取机构，通过第一视觉组件获取芯片组的身份信息和位置信息，以此进行调节信息的规划；变距组件根据调节信息，以驱动多个夹爪体移动，使多个夹爪体呈第一预设间距组；驱动夹取机构夹取芯片组，压力传感器检测到夹爪体对芯片组的压力值，并建立压力分布图和压力变化曲线，并计算得到对应芯片的偏差距离，由偏差距离对夹取机构进行误差补偿，夹取机构对多个夹爪体的间距进行调整，使芯片组呈第二预设间距组；夹取机构搬运芯片组呈第二预设间距组移动至预设的封装工位；本方法通过多个夹爪体提高搬运效率，每次能够同时夹取并搬运多种类型的芯片，夹爪体为单自由度直线运动，减小运动自由度，避免了复杂的多自由度移动问题，进一步提高工作效率；且兼顾了对于芯片间距的调整计算，通过调整夹爪体之间的间距，建立压力分布图和压力变化曲线对夹取过程中的芯片偏差进行误差补偿，有利于提高芯片的位置精度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。
图1为本实施例一的芯片间距调整方法的示意图之一；
图2为本实施例一的芯片间距调整方法的示意图之二；
图3为本实施例一的芯片间距调整方法的示意图之三；
图4为本实施例一的芯片间距调整方法的示意图之四；
图5为本实施例一的芯片间距调整方法采用的搬运装置的结构示意图之一；
图6为本实施例一的芯片间距调整方法采用的搬运装置的结构示意图之二；
图7为本实施例一的芯片间距调整方法采用的搬运装置的结构示意图之三。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。需要说明的是，当一个组件被认为是“连接”另一个组件，它可以是直接连接到另一个组件或者可能同时存在居中设置的组件。
下面结合附图并通过具体实施方式来进一步说明本发明的技术方案。
实施例一：
本发明提供了一种芯片间距调整方法，采用搬运装置对芯片间距进行调整，结合图5至图7所示，图5为搬运装置的整体正视结构示意图，图6为搬运装置的整体轴视结构示意图，图7为夹取机构3的示意图；搬运装置包括输送机构1，以及设置于输送机构1两端的第一视觉组件2和夹取机构3，夹取机构3包括变距组件31，以及设置于变距组件31的驱动端的多个夹爪体32；其中，每个夹爪体32上分别设置有压力传感器33；
结合图1所示，本芯片间距调整方法具体包括：
S1，输送机构1驱动预设芯片组4从第一视觉组件2输送至夹取机构3，通过第一视觉组件2获取芯片组4的身份信息和位置信息；芯片组4指的是多个芯片的组合体，这个组合体可以包含多个同一种的芯片，或者多个不同类型的芯片；其中由于不同类型的芯片的尺寸不同，因此需要对芯片的间距进行调整，以提高封装位置精度；芯片组4中的单个芯片以下统称为对应芯片。
S2，通过身份信息和位置信息对夹取机构3进行调节信息的规划；这个规划过程是在芯片组4的输送过程中完成的，有利于提高工作效率；其中这个规划是对夹爪体32间距的预规划，是一个初步调节的过程。
S3，变距组件31根据调节信息，以驱动多个夹爪体32移动，使多个夹爪体32呈第一预设间距组；第一预设间距组包含多个夹爪体32之间的间隔数据，间隔数据和芯片组4相对应。
S4，驱动夹取机构3夹取芯片组4，压力传感器33检测到夹爪体32对芯片组4的压力值，并建立压力分布图和压力变化曲线。
S5，通过压力分布图和压力变化曲线计算得到对应芯片的偏差距离，由偏差距离对夹取机构3进行误差补偿，夹取机构3对多个夹爪体32的间距进行调整，使芯片组4呈第二预设间距组。
S6，夹取机构3搬运芯片组4至预设的封装工位。
本发明的工作原理为：输送机构1驱动预设芯片组4从第一视觉组件2输送至夹取机构3，通过第一视觉组件2获取芯片组4的身份信息和位置信息，以此进行调节信息的规划；变距组件31根据调节信息，以驱动多个夹爪体32移动，使多个夹爪体32呈第一预设间距组；驱动夹取机构3夹取芯片组4，压力传感器33检测到夹爪体32对芯片组4的压力值，并建立压力分布图和压力变化曲线，并计算得到对应芯片的偏差距离，由偏差距离对夹取机构3进行误差补偿，夹取机构3对多个夹爪体32的间距进行调整，使芯片组4呈第二预设间距组；夹取机构3搬运芯片组4呈第二预设间距组移动至预设的封装工位；相较于现有技术中的搬运方式，本方法通过多个夹爪体32提高搬运效率，每次能够同时夹取并搬运多种类型的芯片，夹爪体32为单自由度直线运动，减小运动自由度，避免了复杂的多自由度移动问题，进一步提高工作效率；且兼顾了对于芯片间距的调整计算，通过调整夹爪体32之间的间距，建立压力分布图和压力变化曲线对夹取过程中的芯片偏差进行误差补偿，有利于提高芯片的位置精度。
在本实施例中，结合图2所示，对步骤S2的细化说明，步骤S2具体包括：
S21，建立深度学习模型；为了实现更精准的预测和调整机制，借助深度学习模型可以提高预测的精度和速度；
S22，将身份信息和位置信息输入于深度学习模型，以预测出最优的夹爪间距；
S23，将最优的夹爪间距和目标间距信息相结合，以获得最佳间距调整规划信息；目标间距信息为封装工位的对应芯片放置工位的间距数据；通过最优的夹爪间距对于目标间距信息进行补偿和优化，目标间距信息为理论数值，但是由于考虑到实际情况的影响，需要通过深度学习模型来对理论数值进行优化处理，从而使得调整后夹爪体32间距能够更加符合，有效地消除实际因素对操作精度的影响，使调整后的夹爪体32间距更加精确、更适应实际工作条件。增强了过程的可靠性，提高了效率和精度，减少了误差发生的可能性。
S24，对最佳间距调整规划信息进行信号转换，以获得能够被夹取机构3识别的调节信息；通过信号转换，使得最佳间距调整规划信息能够直接被夹取机构3调用。
在本实施例中，结合图3所示，对步骤S21的细化说明，步骤S21具体包括：
S211，预先对夹取机构3进行抓取训练，并进行数据包的收集；数据包包括压力传感器33读数、夹爪间距设置、实际芯片位置；提供原始的数据包，可以帮助模型理解和学习夹爪间距与实际芯片位置之间的关系。
S212，进行数据包的预处理，包括处理丢失的数值，对收集的数值包进行归一化，并优化为深度学习模型可处理的形式；为后续的模型训练提供高质量的输入数据，进一步提升预测效果。
S213，选用预设适用于预测连续数值的深度学习模型；根据实际需求，选用预设适用于预测连续数值的深度学习模型。例如，如果需要解决的问题是回归问题，那么可以选择使用基于神经网络的回归模型。
S214，选用部分数据包输入于深度学习模型中进行训练，使之从输入数据中学习到输出的关系；这是深度学习的基本步骤，模型通过学习训练样本，以理解和模拟输入与输出之间的关系。
S215，用未用于训练的另一部分数据包进行深度学习模型的验证和测试；以评估深度学习模型的性能和准确率，可以帮助评估模型的真实性能和预测准确率，验证训练过程中的超参数设定，以及防止过度拟合。
S216，根据深度学习模型的表现，进行深度学习模型的优化和调整；根据在S215步骤中模型的表现，对模型进行必要的优化和调整，以提高模型的预测能力。
S217，将经过训练与优化的深度学习模型部署到夹取机构3中，进行实时的夹爪间距预测和调整。使得夹取机构3有能力对遇到的新问题进行理解和解决。
该方法通过深度学习技术来自动调整芯片的夹爪间距，具有实时、智能的特点。通过学习大量的历史数据，深度学习模型能够预测并找出最优的夹爪间距，以适应不同的芯片组4和搬运条件。能显著提高芯片间距调整的准确性和效率。模型可以根据实时数据进行预测和反馈，实时调整夹爪间距，且能适应各种操作环境，无需手动操控或预设，从而大幅度提高了夹爪间距的准确度和芯片封装的效率。
综上，建立深度学习模型，使得芯片搬运更加自动化、智能化，可以节省人力资源，提高精度和效率。另外，可以通过不断的学习和优化，提高模型的预测能力。即使是处理前所未有的情况，也有更高的适应性和预测精度。
在本实施例中，芯片组4上设置有二维码；步骤S1具体包括：
S11，输送机构1驱动预设芯片组4从第一视觉组件2输送至夹取机构3，实现芯片组4的移动，确保芯片能正确移至夹取机构3的工作区域。
S12，第一视觉组件2对芯片组4进行视觉拍摄，获取到位置信息和二维码数据；位置信息包括芯片组4的芯片间距数据和芯片角度数据；通过拍摄芯片组4，可以获取到位置信息，包括芯片组4的芯片间距数据和芯片角度数据。同时，利用二维码，获取到唯一对应的芯片类型数据，旨在通过识别二维码来为下一步获取详细的芯片身份信息做准备。
S13，通过二维码数据调用芯片型号库，获取对应芯片的身份信息，身份信息包括对应芯片的编号和型号，以及相关的尺寸数据。在确认了需要操作的芯片类型后，就能够从型号库获取到这些芯片的尺寸数据，便于后续对于夹爪体32间距调整的优化设计。
在本实施例中，结合图4所示，对步骤S4的细化说明，步骤S4具体包括：
S41，驱动夹取机构3夹取芯片组4；
S42，当夹爪体32夹取对应芯片并运动时，压力传感器33开始检测作用于对应芯片的压力数值；当芯片不存在角度偏差时，压力数值则趋于一个稳定值，此时夹爪体32为稳定夹取到芯片；当芯片存在角度偏差时，由于角度偏差数值较小，因此这个压力数值为一个动态变化值；
S43，以压力传感器33的检测面作为基准面，压力传感器33检测到对应芯片的压力分布图；压力分布图包括对应芯片于基准面的感应位置，以及对应位置的压力数值；该图将包含感应位置的详细压力数值，可以显示压力如何在芯片表面分布，以及在夹取过程中是否存在压力不均或过大的情况。
S44，持续监测夹取过程中，夹爪体32作用于对应芯片的压力数值，将压力数值和对应的时间数值存储于数据库中；为后续的分析和优化提供数据支持。
S45，根据压力数值和对应的时间数值，绘制出压力随着时间的变化曲线，即压力变化曲线。通过这个曲线可以更清晰地看到夹取过程中压力的变化态势，同时也有助于对存在的问题进行优化。
在本实施例中，步骤S43具体包括：
S431，以压力传感器33的检测面作为基准面，在基准面选取若干个压力点，测量在每个压力点上的压力数值；这些压力点按一定的格局分布（比如均匀分布，或者根据特定的需求放置），在每一个压力点上测量压力值。这些测量结果可以反映出在夹取芯片时，各个点的受力情况。这些点位都相对于传感器的检测面（即基准面）。在确定了这些压力点后，可以根据点位和对应的压力值计算出对应芯片在基准面的压力分布。
S432，根据压力点上的压力数值，创建压力分布图，并记录压力值。这张图会明确地展示出压力在基准面上的分布情况，能够清楚地看到哪些区域受到的压力大，哪些区域受到的压力小，而这种信息能帮助理解压力在芯片上的实际作用情况。同时，记录下这些压力值，以便于后续的数据分析和处理。进一步细化的，这个地图将压力作为一个颜色或灰度值，从而表现出芯片在基准面即压力传感器33的检测面上的压力分布。通常，颜色或灰度值的深度会随着压力的增加而加深。
基于压力分布图，可以综合解析出芯片在基准面的感应位置和尺寸信息。感应位置信息能帮助理解芯片在压力作用下的位置变动，而尺寸信息则可以揭示出芯片的夹取角度是否因压力作用而发生改变。
在本实施例中，步骤S5具体包括：
S51，通过压力分布图的形状判断对应芯片是否存在角度偏差，若压力分布图为均匀分布，则不存在角度偏差，结束；若压力分布图不均匀，则存在角度偏差，继续执行S52；
S52，对压力分布图的差异进行分析得到对应芯片的偏斜角度；通过分析，在理想状态下，芯片完全没有偏斜时，各部位的压力应该是均匀分布的；由于芯片的角度偏斜，会导致压力分布的不均匀，例如，若芯片偏向一侧，对应一侧的压力会比另一侧大。可以通过计算这种压力分布的差异获得芯片的偏斜角度。
S53，对压力变化曲线进行分析，至压力变化曲线趋于平稳直线时，以获得对应芯片夹取过程中的偏移距离；芯片在搬运过程中的挪动也会导致压力分布图和压力变化曲线的变化，通过分析这些变化，可以估计芯片移动的距离。
S54，以偏斜角度对偏移距离进行误差补偿，获得对应芯片的偏差距离；将角度偏斜和移动距离结合起来，可以更精确地计算出芯片的偏差距离。然后，这个偏差距离可以用于调整夹爪体32的位置，以便于更精确地夹取和搬运芯片。
S55，由偏差距离对夹取机构3进行误差补偿，夹取机构3对多个夹爪体32的间距进行调整，使芯片组4呈第二预设间距组。根据这个偏差距离，对夹取机构3进行误差补偿。夹取机构3会调整多个夹爪体32的间距，以使芯片组4实现第二预设间距。
实施例二：
本发明还提供了一种夹取系统，采用如实施例一的芯片间距调整方法，夹取系统包括：
搬运装置，结合图5至图7所示，图5为搬运装置的整体正视结构示意图，图6为搬运装置的整体轴视结构示意图，图7为夹取机构3的示意图；搬运装置包括输送机构1，以及设置于输送机构1两端的第一视觉组件2和夹取机构3，夹取机构3包括变距组件31，以及设置于变距组件31驱动端的多个夹爪体32；其中，每个夹爪体32上分别设置有压力传感器33；输送机构1负责芯片的运输，第一视觉组件2负责对芯片进行视觉检测，包括身份信息和位置信息的识别，而夹取机构3对芯片进行夹取；
数据处理模块，用于芯片组4的身份信息和位置信息，以及压力传感器33检测到压力值进行数据处理；通过对这些数据的处理，获取到芯片间距调整方法中各项计算结果，以便于对夹具体的间距进行调整。
控制模块，可以根据数据处理模块得出的信息，对夹取机构3的运行进行有效控制。
综上，夹取系统利用了实施例一的芯片间距调整方法，将视觉辨识、压力检测、数据处理和精准控制相互整合在一起，以实现对芯片夹取过程中的紧密监控和智能控制，能够提高芯片夹取和处理的效率和准确性。
实施例三：
本发明还提供了一种处理器，包括存储器和至少一个处理单元，存储器中存储有指令；
处理单元调用指令，以使得处理单元执行如实施例一的芯片间距调整方法。
以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (3)

1.一种芯片间距调整方法，采用搬运装置对芯片间距进行调整，其特征在于，所述搬运装置包括输送机构，以及设置于输送机构两端的第一视觉组件和夹取机构，所述夹取机构包括变距组件，以及设置于所述变距组件的驱动端的多个夹爪体；其中，每个夹爪体上分别设置有压力传感器；
所述输送机构驱动预设芯片组从所述第一视觉组件输送至所述夹取机构，通过第一视觉组件获取芯片组的身份信息和位置信息；
通过所述身份信息和位置信息对所述夹取机构进行调节信息的规划；
所述变距组件根据所述调节信息，以驱动多个所述夹爪体移动，使多个所述夹爪体呈第一预设间距组；
驱动所述夹取机构夹取所述芯片组，所述压力传感器检测到所述夹爪体对芯片组的压力值，并建立压力分布图和压力变化曲线；
通过所述压力分布图和压力变化曲线计算得到对应芯片的偏差距离，由所述偏差距离对所述夹取机构进行误差补偿，所述夹取机构对多个所述夹爪体的间距进行调整，使所述芯片组呈第二预设间距组；
所述夹取机构搬运所述芯片组至预设的封装工位；
所述通过所述身份信息和位置信息对所述夹取机构进行调节信息的规划，具体包括：
建立深度学习模型；
将所述身份信息和位置信息输入于所述深度学习模型，以预测出最优的夹爪间距；
将所述最优的夹爪间距和目标间距信息相结合，以获得最佳间距调整规划信息；所述目标间距信息为所述封装工位的对应芯片放置工位的间距数据；
对所述最佳间距调整规划信息进行信号转换，以获得能够被所述夹取机构识别的调节信息；
所述建立深度学习模型，具体包括：
预先对所述夹取机构进行抓取训练，并进行数据包的收集；所述数据包包括压力传感器读数、夹爪间距设置、实际芯片位置；
进行数据包的预处理，包括处理丢失的数值，对收集的数值包进行归一化，并优化为深度学习模型可处理的形式；
选用预设适用于预测连续数值的深度学习模型；
选用部分数据包输入于所述深度学习模型中进行训练，使之从输入数据中学习到输出的关系；
用未用于训练的另一部分数据包进行深度学习模型的验证和测试；
根据所述深度学习模型的表现，进行深度学习模型的优化和调整；
将经过训练与优化的深度学习模型部署到夹取机构中，进行实时的夹爪间距预测和调整；
所述芯片组上设置有二维码；其中，所述通过第一视觉组件获取芯片组的身份信息和位置信息，具体包括：
所述第一视觉组件对芯片组进行视觉拍摄，获取到位置信息和二维码数据；所述位置信息包括芯片组的芯片间距数据和芯片角度数据；
通过所述二维码数据调用芯片型号库，获取对应芯片的身份信息，所述身份信息包括对应芯片的尺寸数据；
所述压力传感器检测到所述夹爪体对芯片组的压力值，并建立压力分布图和压力变化曲线，具体包括：
当所述夹爪体夹取对应芯片并运动时，所述压力传感器开始检测作用于对应芯片的压力数值；当芯片不存在角度偏差时，压力数值则趋于一个稳定值，此时夹爪体为稳定夹取到芯片；当芯片存在角度偏差时，压力数值为一个动态变化值；
以所述压力传感器的检测面作为基准面，所述压力传感器检测到对应芯片的压力分布图；所述压力分布图包括所述对应芯片于所述基准面的感应位置，以及对应位置的压力数值；
持续监测夹取过程中，所述夹爪体作用于对应芯片的压力数值，将压力数值和对应的时间数值存储于数据库中；
根据所述压力数值和对应的时间数值，绘制出压力随着时间的变化曲线，即所述压力变化曲线；
以所述压力传感器的检测面作为基准面，所述压力传感器检测到对应芯片的压力分布图，具体包括：
以所述压力传感器的检测面作为基准面，在所述基准面选取若干个压力点，测量在每个所述压力点上的压力数值；
根据所述压力点上的压力数值，创建压力分布图，并记录所述压力值；
通过所述压力分布图和压力变化曲线计算得到对应芯片的偏差距离，具体包括：
通过所述压力分布图的形状判断对应芯片是否存在角度偏差，若所述压力分布图为均匀分布，则不存在角度偏差，结束；若所述压力分布图不均匀，则存在角度偏差，继续执行；
对所述压力分布图的差异进行分析得到对应芯片的偏斜角度；
对所述压力变化曲线进行分析，至所述压力变化曲线趋于平稳直线时，以获得对应芯片夹取过程中的偏移距离；
以所述偏斜角度对所述偏移距离进行误差补偿，获得对应芯片的偏差距离。
2.一种夹取系统，其特征在于，采用如权利要求1所述芯片间距调整方法，所述夹取系统包括：
搬运装置，包括输送机构、第一视觉组件和夹取机构；
数据处理模块，用于芯片组的身份信息和位置信息，以及压力传感器检测到压力值进行数据处理；
控制模块，用于控制所述夹取机构运行。
3.一种处理器，其特征在于，包括存储器和至少一个处理单元，所述存储器中存储有指令；
所述处理单元调用所述指令，以使得所述处理单元执行如权利要求1所述的芯片间距调整方法。
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