一种SMT线路板顶PIN自动控制系统及方法与流程

本发明一般地涉及数据处理。更具体地，本发明涉及一种smt线路板顶pin自动控制系统及方法。

背景技术：

1、smt（surface mounted technology）是表面组装技术。在这个过程中，电子元件被放置在印刷电路板（pcb）的表面上并焊接固定。而顶pin（顶针）的作用就是支撑和稳定pcb，防止在贴装和焊接过程中发生弯曲或变形，确保元件精确地放置和焊接。通常使用多个可动态调整的支撑pin，pin可以根据pcb的布局和需求进行位置和高度的调整。smt生产线要求极高的精度和重复性，以确保元件正确放置。在此过程中需要监控对顶pin施加的压力，以及时发现问题、解决问题，确保不会损害线路板。cblof（cluster-based local outlierfactor）算法是一种用于异常检测的算法，它的核心思想是基于聚类的局部异常因子评分，将数据集中的数据点分为小簇和大簇，然后在不同的簇中以不同的计算方式计算得到数据点的异常得分值。

2、潘松松，基于混合方法的医疗欺诈行为检测，华东师范大学学报2017年9月第5期，文章中指出在使用cblof算法进行异常检测过程中，当有新的数据进入时，需要观察新数据被标记为小簇或者大簇，如果是大簇则需要启动一个计数器，该计数器的作用是当计数器值与簇大小的比例超过预先设定的阈值时，则需要更新每个数据点对应的异常得分值。

3、在顶pin监控过程中，压力数据变化较大且变化较为频繁，使用计数器对数据点的异常得分值进行更新这种方式导致异常监测的结果具有延迟性，无法适应顶pin监控中压力数据频繁的变化，导致其监测结果的准确性较低。

技术实现思路

1、本发明提出一种smt线路板顶pin自动控制系统及方法，用于解决现有技术中利用cblof算法监测异常数据时准确性较低问题。为此，本发明在如下的两个方面中提供方案。

2、在第一方面中，本发明提供的一种smt线路板顶pin自动控制方法，包括以下步骤：

3、将顶pin的历史压力数据进行聚类获得多个聚类簇，聚类簇包括大簇和小簇，利用cblof算法得到聚类簇中每个数据点的异常得分值；

4、对实时获取的多个顶pin的压力数据分别进行聚类获取所属聚类簇；

5、响应于压力数据所属聚类簇为大簇，计算压力数据所属大簇的混乱程度，响应于混乱程度大于阈值，更新大簇内所有数据点的异常得分值，响应于任一数据点的异常得分值大于预设的异常阈值，发出预警信号；

6、其中，压力数据所属聚类簇的混乱程度的计算方法为：

7、利用聚类簇中数据点的压力数据与相邻历史时刻的压力数据构建压力序列，利用压力序列中相邻两个数据点的差值构建一阶差序列；

8、根据一阶差序列中最后数据与其它数据差值的累计之和得到数据点的异常表现程度，数据点的异常表现程度与累计之和正相关；

9、根据数据点的异常表现程度和异常得分值分别构建异常表现程度序列和异常得分值序列，根据异常表现程度序列和异常得分值序列的皮尔逊相关系数得到聚类簇的混乱程度，混乱程度与皮尔逊相关系数负相关。

10、其效果在于，通过顶pin压力数据的变化特征及顶pin之间的关系计算数据点的异常表现程度，从时序维度和空间维度两个方面计算异常表现程度，提高了异常表现程度的准确性。通过聚类簇的混乱程度对数据点的异常得分值进行更新，相较于传统cblof算法依据计数器值与簇大小的比例作为更新条件的方式，提高了算法的适应性，能够根据数据集的变化而变化，能够有效的检测异常点，进一步的提高顶pin压力数据异常检测的准确性，提高了pin自动化控制的效率。

11、优选的，数据点的异常表现程度的表达式为：

12、

13、式中，表示第个顶pin第个压力数据点的异常表现程度，表示一阶差序列中最后一个数据与其它数据差值的个数；表示第个压力数据点一阶差序列的最后一个数据，表示第个压力数据点一阶差序列中第个数据。

14、其效果在于，通过上述公式能够计算出数据点的异常表现程度，便于为计算聚类簇的混乱程度提供依据。

15、优选的，数据点的异常表现程度的表达式为：

16、

17、式中，表示第个顶pin第个压力数据点的异常表现程度，表示一阶差序列中最后一个数据与其它数据差值的个数；表示第个压力数据点一阶差序列的最后一个数据，表示第个压力数据点一阶差序列中第个数据。

18、优选的，数据点的异常表现程度的表达式为：

19、

20、式中，表示第个顶pin第个压力数据点的异常表现程度 ，表示一阶差序列中最后一个数据与其它数据差值的个数；表示第个压力数据点一阶差序列的最后一个数据，表示第个压力数据点一阶差序列中第个数据，表示与压力数据点同一时刻下所有顶pin压力数据的方差，表示与压力数据点同一时刻下去除第z个顶pin压力数据后的方差。

21、其效果在于，通过同时刻下所有顶pin的压力数据对混乱程度进行修正，提高了异常表现程度的准确率。

22、优选的，混乱程度的表达式为：

23、

24、式中，表示当前聚类簇的混乱程度，、分别表示当前簇的异常表现程度序列和异常得分值序列，（）表示皮尔逊相关系数函数，（）表示以为底的指数函数。

25、其效果在于，通过上述公式能够计算出聚类簇的混乱程度，通过混乱程度对聚类簇内数据点进行更新，提供了异常数据点的监测精度。

26、优选的，聚类簇还包括小簇，响应于压力数据所属聚类簇为小簇，立即更新每个数据点的异常得分值，并发出预警信号。

27、优选的，数据点的异常得分值的计算公式为：

28、

29、式中，表示数据点的异常得分，表示数据点，表示数据点所属聚类簇，表示聚类簇内数据点的数量，表示聚类簇，表示数据点与大簇中心距离的最小值，表示大簇，表示小簇。

30、其效果在于，通过公式能够计算出数据点的异常得分值，便于监测异常数据，具有较好的监测效果。

31、在第二方面中，本发明还提供了一种smt线路板顶pin自动控制系统，包括：处理器；

32、存储器，其存储有基于人工智能的光伏电站安全预警的计算机指令，当所述计算机指令由所述处理器运行时，使得系统执行上述的一种smt线路板顶pin自动控制方法。

33、本发明的有益效果为：

34、本发明的方案能够通过顶pin压力数据的变化特征及顶pin之间的关系计算数据点的异常表现程度，通过异常表现程度和异常得分值计算出聚类簇的混乱程度。通过混乱程度对数据点的异常得分值进行更新，提高了算法的适应性，能够有效的检测异常点，进一步的提高顶pin压力数据异常检测的准确性，提高了pin自动化控制的效率。

技术特征：

1.一种smt线路板顶pin自动控制方法，其特征在于，包括步骤：

2.根据权利要求1所述的一种smt线路板顶pin自动控制方法，其特征在于，数据点的异常表现程度的表达式为：

3.根据权利要求1所述的一种smt线路板顶pin自动控制方法，其特征在于，数据点的异常表现程度的表达式为：

4.根据权利要求1所述的一种smt线路板顶pin自动控制方法，其特征在于，数据点的异常表现程度的表达式为：

5.根据权利要求1所述的一种smt线路板顶pin自动控制方法，其特征在于，混乱程度的表达式为：

6.根据权利要求1所述的一种smt线路板顶pin自动控制方法，其特征在于，响应于压力数据所属聚类簇为小簇，立即更新每个数据点的异常得分值，并发出预警信号。

7.根据权利要求6所述的一种smt线路板顶pin自动控制方法，其特征在于，数据点的异常得分值的计算公式为：

8.一种smt线路板顶pin自动控制系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种SMT线路板顶PIN自动控制系统及方法；其方法包括：将顶PIN的历史压力数据进行聚类获得多个聚类簇，聚类簇包括大簇和小簇，利用CBLOF算法得到聚类簇中每个数据点的异常得分值；对实时获取的多个顶PIN的压力数据分别进行聚类获取所属聚类簇；响应于压力数据所属聚类簇为大簇，计算压力数据所属大簇的混乱程度，响应于混乱程度大于阈值，更新大簇内所有数据点的异常得分值，响应于任一数据点的异常得分值大于预设的异常阈值，发出预警信号。即本发明的方案能够提高异常检测的准确性。

技术研发人员：欧阳为锋,向会乾,郑先伟
受保护的技术使用者：武汉捷昊电子有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/11/26