本发明公开了一种基于机器学习的回流焊工艺参数优化方法、装置和设备，包括：获取影响回流焊焊接质量的工艺参数以及自动光学检测系统的历史检测结果；将数值化的工艺参数作为输入参数，将数值化的历史检测结果作为输出参数，利用所述集成学习算法训练得到焊接质量预测模型；利用焊接质量预测模型预测回流焊的焊接质量，并将预测结果反馈至强化学习算法中对焊接质量预测模型的输入参数进行迭代优化，直至获得最优的回流焊工艺参数。本发明可以将最优的回流焊工艺参数部署到回流焊焊接系统中，有助于减少焊接质量预估的不确定性，可实时掌控当前每一块PCB焊板的焊接质量，同时有利于对表面组装加工回流焊工艺流程进行优化，提高回流焊产品的合格率。
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“基于机器学习的回流焊工艺参数优化方法、装置和设备” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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