[發明專利]基于集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏位姿預測方法

有效

• 申請號: 202010030537.8
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111243013B
• 公開（公告）日: 2023-06-16
• 發明（設計）人: 張憲民;吳強
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06T7/70
• 分類號: G06T7/70;G06T1/00;G06N20/20;H05K13/08;B41F33/16
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 馮炳輝

本發明公開了一種基于集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏位姿預測方法，包括步驟：1)獲取視覺印刷機糾偏過程中的歷史數據，即樣本數據；2)對樣本數據進行預處理，切分訓練集和測試集；3)利用訓練集建立多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏位姿預測單鏈模型；4)在單鏈預測模型的基礎上建立的集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏位姿預測多鏈模型；5)根據測試集對集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏預測模型進行誤差評估。本發明通過回歸預測的方法，準確預測全自動視覺印刷機糾偏后PCB相對模板的位姿，可利用預測位姿在對位糾偏中進一步補償，降低生產過程中繁瑣的標定步驟，同時可適應在不同時期視覺印刷機設備狀態變化，有利于提高視覺印刷機精度和穩定性。

技術領域

本發明涉及視覺印刷機定位糾偏和糾偏補償等技術領域，尤其是指一種基于集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏位姿預測方法。

背景技術

全自動視覺印刷機是表面貼裝技術(Surface?Mount?technology，SMT)生產線的關鍵設備之一，其印刷效率與精度是影響SMT生產線的效率與印刷產品質量的主要因素。錫膏印刷品質是影響SMT產品質量的重要因素之一，據統計，電路板缺陷中約有70％可以追溯到錫膏印刷不良。隨著科技的不斷進步，電子產品向微型化、高密度、零缺陷的方向發展，印刷機的精度及穩定性要求也越來越高。

目前，現有視覺印刷機由視覺對準系統，印刷系統和糾偏算法模塊等組成。系統的定位誤差、機構制造和裝配誤差以及視覺對準系統的糾偏誤差等因素，大大制約了印刷精度的提高。設備中存在多種誤差，粗大誤差如運動軸的傳動比誤差、像素當量誤差等，系統誤差有運動模型的結構參數誤差、結構間隙等，隨機誤差包含相機的重復匹配誤差、運動軸的重復定位誤差等。印刷設備的誤差直接影響設備的工藝流程，并在工藝流程中不斷積累，最終形成錫膏印刷的精度誤差和穩定性誤差。總體而言，現有的視覺印刷機糾偏方法是通過生產前對設備工作狀態進行標定，并通過一定的補償，實現PCB與模板的對位。標定后通過相機獲取PCB與模板的位置偏差，經由糾偏算法進行糾偏，再通過相機獲取糾偏后PCB與模板的位置偏差，確保印刷的精度。在實際生產過程中，其誤差補償在生產之前就已標定并保持不變，忽視了設備在長期工作狀態下因設備疲勞等原因導致的糾偏能力下降的問題。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺點與不足，提出了一種基于集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏位姿預測方法，突破傳統視覺印刷機糾偏的簡單標定誤差補償，無法適應不同長期印刷設備狀態變化的問題，采用歷史的印刷數據，對當前的糾偏后位姿進行預測，以期利用預測后的糾偏位姿對PCB與模板糾偏過程中對糾偏輸入進一步補償，提高視覺印刷機的印刷精度及穩定性。

為實現上述目的，本發明所提供的技術方案為：基于集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏位姿預測方法，包括以下步驟：

1)獲取視覺印刷機糾偏過程中的歷史數據，即樣本數據；

2)對樣本數據進行預處理，切分訓練集和測試集

3)利用訓練集建立多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏預測單鏈模型；

4)在單鏈預測模型的基礎上建立的集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏位姿預測模型；

5)根據測試集對集成多目標回歸鏈的視覺印刷機糾偏預測模型進行誤差評估。

在步驟1)中，所述視覺印刷機糾偏過程中的歷史數據是指視覺印刷機糾偏過程中獲取的糾偏位姿信息數據，包括PCB進板位置信息、位姿、PCB糾偏理論的電機糾偏輸入、糾偏前位置精度、糾偏后位姿；其中，糾偏后位姿為多目標，位姿表示為PCB相對模板的位置，包括X、Y和θ，X為糾偏后的橫向位姿，Y為糾偏后的縱向位姿，θ為糾偏后的角度位姿。

在步驟2)中，對樣本數據進行預處理，切分訓練集和測試集包括以下步驟：

2.1)對樣本數據進行歸一化處理，采用min-max標準化公式：