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专利名称：一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统及方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410650560.5

专利申请（专利权）人：四川中宝开云优惠体育网页版入口有限公司
权利人地址：四川省南充市营山县经济开发区内创新创业基地1号楼4层5层

专利发明（设计）人：李盛伟,李妍琼

专利摘要：本发明公开了一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统及方法，属于焊接技术领域。基于焊接过程的操作流程，构成连接树框架；设置传感器，对操作流程进行监测；记录传感器的焊接参数误差度，并定期统筹一次待评估焊点开裂事件；分析焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关性；对焊点开裂事件进行筛。钩商卣飨嗨贫裕淮罱ㄎ蟛疃染卣竽Ｐ，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵；构成特征列集，分析每个操作流程的焊点开裂预警度，生成预警标记；进而，能够基于历史焊点开裂事件，定期或在阶段性完成焊接任务目标时，通过传感器的反馈状态来评估各焊接工序环节对焊点开裂的影响情况，实现及时的焊点开裂预警。

主权利要求：
1.一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S100：基于焊接过程的操作流程，构成连接树框架，基于树节点，形成焊接流程节点集；设置传感器对操作流程进行监测，生成传感器信息集；
步骤S200：基于焊接日志端口，存储焊点开裂事件，记录每一个传感器的焊接参数误差度，生成焊点开裂事件的误差度集；定期统筹一次待评估焊点开裂事件，并生成待评估焊点开裂事件的误差度集；
步骤S300：基于误差度集，分析焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关性；对焊点开裂事件进行筛。⒐钩商卣飨嗨贫裕
步骤S400：搭建误差度矩阵模型，基于特征相似对，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵；以列为统一化尺度范围，构成特征列集，分析每个操作流程的焊点开裂预警度，并生成预警标记；
所述步骤S100的具体实施过程包括：
步骤S101：基于键合铜丝设备的使用手册，编制焊接流程链信息库，所述焊接流程链信息库中存储基于焊接过程的操作流程，所述操作流程按照由先到后的操作顺序构成具备层级关系的连接树框架；获取并统一编码所述连接树框架中的全部树节点，形成焊接流程链节点集，记为SN＝{nti|i∈[1，I]}，其中，一个树节点对应一个操作流程，nti表示第i个操作流程，I表示操作流程的总数量；
步骤S102：基于对焊接过程中操作流程的监测需求，设置不同功能的传感器，用以实现不同的操作流程的监测需求，其中，一个传感器对应监测一个操作流程中产生的焊接参数；
基于操作流程的编码信息，匹配对应的传感器的编码信息，并生成传感器信息集，记为SE＝{sei|i∈[1，I]}，其中，sei表示第i个操作流程对应匹配的传感器；
所述步骤S200的具体实施过程包括：
步骤S201：建立焊接日志库，所述焊接日志库中存储焊点开裂事件，所述焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，每一个传感器监测反馈的焊接参数误差度，所述焊接参数误差度为传感器监测反馈的实际焊接参数与键合铜丝设备的使用手册中规定的焊接参数之间的误差比；对每一个焊点开裂事件进行顺序编号，并依据顺序编号原则，当有新的焊点开裂事件产生时，对焊接日志库进行更新和拓展；将第a个焊点开裂事件记为CEa，并生成误差度集，记为WP(CEa)＝{wp(sei)|i∈[1，I]}，其中，wp(sei)表示焊点开裂事件CEa中记录的传感器sei监测反馈的焊接参数误差度；
步骤S202：建立实时缓存库，基于实时的焊接过程，存储待评估焊点开裂事件，所述待评估焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，传感器监测反馈的焊接参数误差度，生成待评估焊点开裂事件的误差度集，记为WP(CEx)，其中，CEx表示第x个待评估焊点开裂事件；
所述步骤S300的具体实施过程包括：
步骤S301：基于误差度集，计算出焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，具体计算公式如下：其中，DA(CEa→CEx)表示焊点开裂事件CEa与待评估焊点开裂事件CEx之间的相关度，CS(CEa→CEx)表示误差度集WP(CEa)与误差度集WP(CEx)之间的簇间距，dv表示最小簇间距期望值；
步骤S302：计算每一个焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，并基于相关度最大筛选原则，选取出相关度最大时对应的焊点开裂事件，并在误差度集之间构成特征相似对，记为WP(CEa)→WP(CEx)；
所述步骤S400的具体实施过程包括：
步骤S401：构建误差度矩阵模型，记为R，其中，操作流程的编码号对应所述误差度矩阵的列号，焊点开裂事件的编码号对应所述误差度矩阵的行号，则基于误差度集WP(CEa)，将所述误差度矩阵的第a行第i列的矩阵元素记为wp(sei)|WP(CEa)；基于所述误差度矩阵模型的构成方式，将特征相似对投射到所述误差度矩阵模型中，分别生成焊点开裂事件特征矩1
阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵，并将焊点开裂事件特征矩阵记为R ，将待评估焊点开2
裂事件特征矩阵记为R；
1
步骤S402：以列为统一化尺度范围，在焊点开裂事件特征矩阵R和待评估焊点开裂事件2
特征矩阵R中同时提取第i列上的全部矩阵元素，并分别生成特征列集 和特征列集 计算每个操作流程的焊点开裂预警度，具体计算公式如下：其中，EWDi表示第i个操作流程的焊点开裂预警度， 表示特征列集 和特征列集 之间的簇间距；
预设预警度阈值，如果焊点开裂预警度EWDi大于等于预警度阈值，则对操作流程nti进行预警标记，并发送至运维端口，进行播报。
2.一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统，其特征在于，所述系统包括：信息库编制模块、传感器端口模块、异常筛选模块和预警分析模块；
所述信息库编制模块，基于焊接过程的操作流程，构成连接树框架，基于树节点，形成焊接流程节点集；设置传感器对操作流程进行监测，生成传感器信息集；
所述传感器端口模块，基于焊接日志端口，存储焊点开裂事件，记录每一个传感器的焊接参数误差度，生成焊点开裂事件的误差度集；定期统筹一次待评估焊点开裂事件，并生成待评估焊点开裂事件的误差度集；
所述异常筛选模块，基于误差度集，分析焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关性；对焊点开裂事件进行筛。⒐钩商卣飨嗨贫裕
所述预警分析模块，用于搭建误差度矩阵模型，基于特征相似对，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵；以列为统一化尺度范围，构成特征列集，分析每个操作流程的焊点开裂预警度，并生成预警标记；
所述信息库编制模块包括连接树编制单元和传感器编制单元；
所述连接树编制单元，基于键合铜丝设备的使用手册，编制焊接流程链信息库，所述焊接流程链信息库中存储基于焊接过程的操作流程，所述操作流程按照由先到后的操作顺序构成具备层级关系的连接树框架；获取并统一编码所述连接树框架中的全部树节点，形成焊接流程链节点集，记为SN＝{nti|i∈[1，I]}，其中，一个树节点对应一个操作流程，nti表示第i个操作流程，I表示操作流程的总数量；
所述传感器编制单元，基于对焊接过程中操作流程的监测需求，设置不同功能的传感器，用以实现不同的操作流程的监测需求，其中，一个传感器对应监测一个操作流程中产生的焊接参数；基于操作流程的编码信息，匹配对应的传感器的编码信息，并生成传感器信息集，记为SE＝{sei|i∈[1，I]}，其中，sei表示第i个操作流程对应匹配的传感器；
所述传感器端口模块包括日志库单元和缓存库单元；
所述日志库单元，用于建立焊接日志库，所述焊接日志库中存储焊点开裂事件，所述焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，每一个传感器监测反馈的焊接参数误差度，所述焊接参数误差度为传感器监测反馈的实际焊接参数与键合铜丝设备的使用手册中规定的焊接参数之间的误差比；对每一个焊点开裂事件进行顺序编号，并依据顺序编号原则，当有新的焊点开裂事件产生时，对焊接日志库进行更新和拓展；将第a个焊点开裂事件记为CEa，并生成误差度集，记为WP(CEa)＝{wp(sei)|i∈[1，I]}，其中，wp(sei)表示焊点开裂事件CEa中记录的传感器sei监测反馈的焊接参数误差度；
所述缓存库单元，用于建立实时缓存库，基于实时的焊接过程，存储待评估焊点开裂事件，所述待评估焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，传感器监测反馈的焊接参数误差度，生成待评估焊点开裂事件的误差度集，记为WP(CEx)，其中，CEx表示第x个待评估焊点开裂事件；
所述异常筛选模块包括相关度分析单元和特征构成单元；
所述相关度分析单元，基于误差度集，计算出焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，具体计算公式如下：其中，DA(CEa→CEx)表示焊点开裂事件CEa与待评估焊点开裂事件CEx之间的相关度，CS(CEa→CEx)表示误差度集WP(CEa)与误差度集WP(CEx)之间的簇间距，dv表示最小簇间距期望值；
所述特征构成单元，用于计算每一个焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，并基于相关度最大筛选原则，选取出相关度最大时对应的焊点开裂事件，并在误差度集之间构成特征相似对，记为WP(CEa)→WP(CEx)；
所述预警分析模块包括矩阵模型搭建单元和预警播报单元；
所述矩阵模型搭建单元，用于构建误差度矩阵模型，记为R，其中，操作流程的编码号对应所述误差度矩阵的列号，焊点开裂事件的编码号对应所述误差度矩阵的行号，则基于误差度集WP(CEa)，将所述误差度矩阵的第a行第i列的矩阵元素记为wp(sei)|WP(CEa)；基于所述误差度矩阵模型的构成方式，将特征相似对投射到所述误差度矩阵模型中，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵，并将焊点开裂事件特征矩阵记为
1 2
R，将待评估焊点开裂事件特征矩阵记为R；
1
所述预警播报单元，用于以列为统一化尺度范围，在焊点开裂事件特征矩阵R 和待评估2
焊点开裂事件特征矩阵R 中同时提取第i列上的全部矩阵元素，并分别生成特征列集 和特征列集 计算每个操作流程的焊点开裂预警度，具体计算公式如下：其中，EWDi表示第i个操作流程的焊点开裂预警度， 表示特征列集 和特征列集 之间的簇间距；
预设预警度阈值，如果焊点开裂预警度EWDi大于等于预警度阈值，则对操作流程nti进行预警标记，并发送至运维端口，进行播报。 说明书 : 一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统及方法技术领域[0001] 本发明涉及焊接技术领域，具体为一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统及方法。背景技术[0002] 智能键合铜丝设备是一种专门用于微电子封装技术的设备，其核心功能是通过精确控制的方式，实现金属铜丝与微型电子器件的引脚或前后段电路的连接；然后，智能键合铜丝设备的具体设计和功能可能因不同的制造商和应用需求而有所差异，不利于对焊点进行实时分析和检测，使发现潜在的开裂问题的难度加大，无法及时避免焊点开裂的发生。发明内容[0003] 本发明的目的在于提供一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。[0004] 为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：[0005] 一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统，本系统包括：信息库编制模块、传感器端口模块、异常筛选模块和预警分析模块；[0006] 所述信息库编制模块，基于焊接过程的操作流程，构成连接树框架，基于树节点，形成焊接流程节点集；设置传感器对操作流程进行监测，生成传感器信息集；[0007] 所述传感器端口模块，基于焊接日志端口，存储焊点开裂事件，记录每一个传感器的焊接参数误差度，生成焊点开裂事件的误差度集；定期统筹一次待评估焊点开裂事件，并生成待评估焊点开裂事件的误差度集；[0008] 所述异常筛选模块，基于误差度集，分析焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关性；对焊点开裂事件进行筛。⒐钩商卣飨嗨贫裕籟0009] 所述预警分析模块，用于搭建误差度矩阵模型，基于特征相似对，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵；以列为统一化尺度范围，构成特征列集，分析每个操作流程的焊点开裂预警度，并生成预警标记。[0010] 进一步的，所述信息库编制模块包括连接树编制单元和传感器编制单元；[0011] 所述连接树编制单元，基于键合铜丝设备的使用手册，编制焊接流程链信息库，所述焊接流程链信息库中存储基于焊接过程的操作流程，所述操作流程按照由先到后的操作顺序构成具备层级关系的连接树框架；获取并统一编码所述连接树框架中的全部树节点，形成焊接流程链节点集，记为 ，其中，一个树节点对应一个操作流程，表示第i个操作流程，I表示操作流程的总数量；[0012] 所述传感器编制单元，基于对焊接过程中操作流程的监测需求，设置不同功能的传感器，用以实现不同的操作流程的监测需求，其中，一个传感器对应监测一个操作流程中产生的焊接参数；基于操作流程的编码信息，匹配对应的传感器的编码信息，并生成传感器信息集，记为 ，其中， 表示第i个操作流程对应匹配的传感器。[0013] 进一步的，所述传感器端口模块包括日志库单元和缓存库单元；[0014] 所述日志库单元，用于建立焊接日志库，所述焊接日志库中存储焊点开裂事件，所述焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，每一个传感器监测反馈的焊接参数误差度，所述焊接参数误差度为传感器监测反馈的实际焊接参数与键合铜丝设备的使用手册中规定的焊接参数之间的误差比；对每一个焊点开裂事件进行顺序编号，并依据顺序编号原则，当有新的焊点开裂事件产生时，对焊接日志库进行更新和拓展；将第a个焊点开裂事件记为 ，并生成误差度集，记为 ，其中，表示焊点开裂事件 中记录的传感器 监测反馈的焊接参数误差度；[0015] 所述缓存库单元，用于建立实时缓存库，基于实时的焊接过程，存储待评估焊点开裂事件，所述待评估焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，传感器监测反馈的焊接参数误差度，生成待评估焊点开裂事件的误差度集，记为 ，其中， 表示第x个待评估焊点开裂事件。[0016] 进一步的，所述异常筛选模块包括相关度分析单元和特征构成单元；[0017] 所述相关度分析单元，基于误差度集，计算出焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，具体计算公式如下：[0018] ；[0019] 其中， 表示焊点开裂事件 与待评估焊点开裂事件 之间的相关度， 表示误差度集 与误差度集 之间的簇间距，dv表示最小簇间距期望值；[0020] 所述特征构成单元，用于计算每一个焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，并基于相关度最大筛选原则，选取出相关度最大时对应的焊点开裂事件，并在误差度集之间构成特征相似对，记为 。[0021] 进一步的，所述预警分析模块包括矩阵模型搭建单元和预警播报单元；[0022] 所述矩阵模型搭建单元，用于构建误差度矩阵模型，记为R，其中，操作流程的编码号对应所述误差度矩阵的列号，焊点开裂事件的编码号对应所述误差度矩阵的行号，则基于误差度集 ，将所述误差度矩阵的第a行第i列的矩阵元素记为；基于所述误差度矩阵模型的构成方式，将特征相似对投射到所述误差度矩阵模型中，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵，并将焊点开裂事件特征矩阵记为 ，将待评估焊点开裂事件特征矩阵记为 ；[0023] 所述预警播报单元，用于以列为统一化尺度范围，在焊点开裂事件特征矩阵 和待评估焊点开裂事件特征矩阵 中同时提取第i列上的全部矩阵元素，并分别生成特征列集 和特征列集 ，计算每个操作流程的焊点开裂预警度，具体计算公式如下：[0024] ；[0025] 其中， 表示第i个操作流程的焊点开裂预警度， 表示特征列集和特征列集 之间的簇间距；[0026] 预设预警度阈值，如果焊点开裂预警度 大于等于预警度阈值，则对操作流程进行预警标记，并发送至运维端口，进行播报。[0027] 一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警方法，本方法包括以下步骤：[0028] 步骤S100：基于焊接过程的操作流程，构成连接树框架，基于树节点，形成焊接流程节点集；设置传感器对操作流程进行监测，生成传感器信息集；[0029] 步骤S200：基于焊接日志端口，存储焊点开裂事件，记录每一个传感器的焊接参数误差度，生成焊点开裂事件的误差度集；定期统筹一次待评估焊点开裂事件，并生成待评估焊点开裂事件的误差度集；[0030] 步骤S300：基于误差度集，分析焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关性；对焊点开裂事件进行筛。⒐钩商卣飨嗨贫裕籟0031] 步骤S400：搭建误差度矩阵模型，基于特征相似对，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵；以列为统一化尺度范围，构成特征列集，分析每个操作流程的焊点开裂预警度，并生成预警标记。[0032] 进一步的，所述步骤S100的具体实施过程包括：[0033] 步骤S101：基于键合铜丝设备的使用手册，编制焊接流程链信息库，所述焊接流程链信息库中存储基于焊接过程的操作流程，所述操作流程按照由先到后的操作顺序构成具备层级关系的连接树框架；获取并统一编码所述连接树框架中的全部树节点，形成焊接流程链节点集，记为 ，其中，一个树节点对应一个操作流程， 表示第i个操作流程，I表示操作流程的总数量；[0034] 步骤S102：基于对焊接过程中操作流程的监测需求，设置不同功能的传感器，用以实现不同的操作流程的监测需求，其中，一个传感器对应监测一个操作流程中产生的焊接参数；基于操作流程的编码信息，匹配对应的传感器的编码信息，并生成传感器信息集，记为 ，其中， 表示第i个操作流程对应匹配的传感器。[0035] 进一步的，所述步骤S200的具体实施过程包括：[0036] 步骤S201：建立焊接日志库，所述焊接日志库中存储焊点开裂事件，所述焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，每一个传感器监测反馈的焊接参数误差度，所述焊接参数误差度为传感器监测反馈的实际焊接参数与键合铜丝设备的使用手册中规定的焊接参数之间的误差比；对每一个焊点开裂事件进行顺序编号，并依据顺序编号原则，当有新的焊点开裂事件产生时，对焊接日志库进行更新和拓展；将第a个焊点开裂事件记为 ，并生成误差度集，记为 ，其中， 表示焊点开裂事件 中记录的传感器 监测反馈的焊接参数误差度；[0037] 步骤S202：建立实时缓存库，基于实时的焊接过程，存储待评估焊点开裂事件，所述待评估焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，传感器监测反馈的焊接参数误差度，生成待评估焊点开裂事件的误差度集，记为 ，其中， 表示第x个待评估焊点开裂事件。[0038] 进一步的，所述步骤S300的具体实施过程包括：[0039] 步骤S301：基于误差度集，计算出焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，具体计算公式如下：[0040] ；[0041] 其中， 表示焊点开裂事件 与待评估焊点开裂事件 之间的相关度， 表示误差度集 与误差度集 之间的簇间距，dv表示最小簇间距期望值；[0042] 步骤S302：计算每一个焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，并基于相关度最大筛选原则，选取出相关度最大时对应的焊点开裂事件，并在误差度集之间构成特征相似对，记为 ；[0043] 根据上述方法，误差比是指理论值与实际值之差与理论值的比值，理论值可以是键合铜丝设备的使用手册中规定的焊接参数，实际值则是实际采集到的焊接参数；簇间距越。硎竞傅憧咽录 与待评估焊点开裂事件 之间越相关，体现在相关度计算公式中，簇间距越。虼丶渚嘤胱钚〈丶渚嗥谕抵涞牟罹嘣叫。蛳喙囟仍酱。[0044] 进一步的，所述步骤S400的具体实施过程包括：[0045] 步骤S401：构建误差度矩阵模型，记为R，其中，操作流程的编码号对应所述误差度矩阵的列号，焊点开裂事件的编码号对应所述误差度矩阵的行号，则基于误差度集，将所述误差度矩阵的第a行第i列的矩阵元素记为 ；基于所述误差度矩阵模型的构成方式，将特征相似对投射到所述误差度矩阵模型中，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵，并将焊点开裂事件特征矩阵记为 ，将待评估焊点开裂事件特征矩阵记为 ；[0046] 步骤S402：以列为统一化尺度范围，在焊点开裂事件特征矩阵 和待评估焊点开裂事件特征矩阵 中同时提取第i列上的全部矩阵元素，并分别生成特征列集 和特征列集 ，计算每个操作流程的焊点开裂预警度，具体计算公式如下：[0047] ；[0048] 其中， 表示第i个操作流程的焊点开裂预警度， 表示特征列集和特征列集 之间的簇间距；[0049] 预设预警度阈值，如果焊点开裂预警度 大于等于预警度阈值，则对操作流程进行预警标记，并发送至运维端口，进行播报；[0050] 根据上述方法，通过相关度计算公式来筛选出相关度最大时对应的焊点开裂事件，本质是确定特征行，再结合特征列之间的簇间距，反馈出当前待评估焊点开裂事件与历史焊点开裂事件中，每个操作流程的预警度，簇间距越。蛟ぞ燃扑愎街械姆肿釉酱，则对应的操作流程预警程度越大，进而体现出操作流程和操作流程中的传感器，对焊点开裂的影响程度也越大，进而操作流程中存在潜在的导致开裂的问题，需要进行预警播报。[0051] 与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明提供的一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统及方法中，基于焊接过程的操作流程，构成连接树框架；设置传感器，对操作流程进行监测；记录传感器的焊接参数误差度，并定期统筹一次待评估焊点开裂事件；分析焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关性；对焊点开裂事件进行筛。钩商卣飨嗨贫裕淮罱ㄎ蟛疃染卣竽Ｐ，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵；构成特征列集，分析每个操作流程的焊点开裂预警度，生成预警标记；进而，能够基于历史焊点开裂事件，定期或在阶段性完成焊接任务目标时，通过传感器的反馈状态来评估各焊接工序环节对焊点开裂的影响情况，实现及时的焊点开裂预警。附图说明[0052] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并且不构成对本发明的限制。在附图中：[0053] 图1是本发明一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统的结构示意图；[0054] 图2是本发明一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警方法的步骤示意图。具体实施方式[0055] 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，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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他实施例，都属于本发明保护的范围。[0056] 请参阅图1?图2，本发明提供技术方案：[0057] 请参阅图1，在本实施例一中：提供一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警系统，该系统包括：信息库编制模块、传感器端口模块、异常筛选模块和预警分析模块；[0058] 所述信息库编制模块，基于焊接过程的操作流程，构成连接树框架，基于树节点，形成焊接流程节点集；设置传感器对操作流程进行监测，生成传感器信息集；[0059] 其中，所述信息库编制模块包括连接树编制单元和传感器编制单元；[0060] 所述连接树编制单元，基于键合铜丝设备的使用手册，编制焊接流程链信息库，所述焊接流程链信息库中存储基于焊接过程的操作流程，所述操作流程按照由先到后的操作顺序构成具备层级关系的连接树框架；获取并统一编码所述连接树框架中的全部树节点，形成焊接流程链节点集，记为 ，其中，一个树节点对应一个操作流程，表示第i个操作流程，I表示操作流程的总数量；[0061] 所述传感器编制单元，基于对焊接过程中操作流程的监测需求，设置不同功能的传感器，用以实现不同的操作流程的监测需求，其中，一个传感器对应监测一个操作流程中产生的焊接参数；基于操作流程的编码信息，匹配对应的传感器的编码信息，并生成传感器信息集，记为 ，其中， 表示第i个操作流程对应匹配的传感器；[0062] 所述传感器端口模块，基于焊接日志端口，存储焊点开裂事件，记录每一个传感器的焊接参数误差度，生成焊点开裂事件的误差度集；定期统筹一次待评估焊点开裂事件，并生成待评估焊点开裂事件的误差度集；[0063] 其中，所述传感器端口模块包括日志库单元和缓存库单元；[0064] 所述日志库单元，用于建立焊接日志库，所述焊接日志库中存储焊点开裂事件，所述焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，每一个传感器监测反馈的焊接参数误差度，所述焊接参数误差度为传感器监测反馈的实际焊接参数与键合铜丝设备的使用手册中规定的焊接参数之间的误差比；对每一个焊点开裂事件进行顺序编号，并依据顺序编号原则，当有新的焊点开裂事件产生时，对焊接日志库进行更新和拓展；将第a个焊点开裂事件记为 ，并生成误差度集，记为 ，其中，表示焊点开裂事件 中记录的传感器 监测反馈的焊接参数误差度；[0065] 所述缓存库单元，用于建立实时缓存库，基于实时的焊接过程，存储待评估焊点开裂事件，所述待评估焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，传感器监测反馈的焊接参数误差度，生成待评估焊点开裂事件的误差度集，记为 ，其中， 表示第x个待评估焊点开裂事件；[0066] 所述异常筛选模块，基于误差度集，分析焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关性；对焊点开裂事件进行筛。⒐钩商卣飨嗨贫裕籟0067] 其中，所述异常筛选模块包括相关度分析单元和特征构成单元；[0068] 所述相关度分析单元，基于误差度集，计算出焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，具体计算公式如下：[0069] ；[0070] 其中， 表示焊点开裂事件 与待评估焊点开裂事件 之间的相关度， 表示误差度集 与误差度集 之间的簇间距，dv表示最小簇间距期望值；[0071] 所述特征构成单元，用于计算每一个焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，并基于相关度最大筛选原则，选取出相关度最大时对应的焊点开裂事件，并在误差度集之间构成特征相似对，记为 ；[0072] 所述预警分析模块，用于搭建误差度矩阵模型，基于特征相似对，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵；以列为统一化尺度范围，构成特征列集，分析每个操作流程的焊点开裂预警度，并生成预警标记；[0073] 其中，所述预警分析模块包括矩阵模型搭建单元和预警播报单元；[0074] 所述矩阵模型搭建单元，用于构建误差度矩阵模型，记为R，其中，操作流程的编码号对应所述误差度矩阵的列号，焊点开裂事件的编码号对应所述误差度矩阵的行号，则基于误差度集 ，将所述误差度矩阵的第a行第i列的矩阵元素记为；基于所述误差度矩阵模型的构成方式，将特征相似对投射到所述误差度矩阵模型中，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵，并将焊点开裂事件特征矩阵记为 ，将待评估焊点开裂事件特征矩阵记为 ；[0075] 所述预警播报单元，用于以列为统一化尺度范围，在焊点开裂事件特征矩阵 和待评估焊点开裂事件特征矩阵 中同时提取第i列上的全部矩阵元素，并分别生成特征列集 和特征列集 ，计算每个操作流程的焊点开裂预警度，具体计算公式如下：[0076] ；[0077] 其中， 表示第i个操作流程的焊点开裂预警度， 表示特征列集和特征列集 之间的簇间距；[0078] 预设预警度阈值，如果焊点开裂预警度 大于等于预警度阈值，则对操作流程进行预警标记，并发送至运维端口，进行播报。[0079] 请参阅图2，在本实施例二中：提供一种应用于智能键合铜丝设备的焊点开裂预警方法，该方法包括以下步骤：[0080] 步骤S100：基于焊接过程的操作流程，构成连接树框架，基于树节点，形成焊接流程节点集；设置传感器对操作流程进行监测，生成传感器信息集；[0081] 具体的，基于键合铜丝设备的使用手册，编制焊接流程链信息库，所述焊接流程链信息库中存储基于焊接过程的操作流程，所述操作流程按照由先到后的操作顺序构成具备层级关系的连接树框架；获取并统一编码所述连接树框架中的全部树节点，形成焊接流程链节点集，记为 ，其中，一个树节点对应一个操作流程， 表示第i个操作流程，I表示操作流程的总数量；[0082] 基于对焊接过程中操作流程的监测需求，设置不同功能的传感器，用以实现不同的操作流程的监测需求，其中，一个传感器对应监测一个操作流程中产生的焊接参数；基于操作流程的编码信息，匹配对应的传感器的编码信息，并生成传感器信息集，记为，其中， 表示第i个操作流程对应匹配的传感器；[0083] 例如，编制焊接流程链，包括，流程1：设置图像传感器，用于焊盘和引线框架的图像识别，采集图像参数，确定焊盘和引线框架是否安置好；流程2：设置湿度传感器和风机，用于检测智能键合铜丝设备环境湿度值参数，并进行降湿处理；流程3：设置电流传感器，用于检测焊接接头电流值参数；流程4：设置定位器，采集位置或角度参数，用于确定焊条和引线框架是否引入并固定好；流程5：设置图像传感器，采集焊条缺口参数；流程6：设置热流计传感器，采集焊接导热系数；流程7：设置焊缝探伤仪，当焊接完成后，采集焊接缺陷参数；[0084] 步骤S200：基于焊接日志端口，存储焊点开裂事件，记录每一个传感器的焊接参数误差度，生成焊点开裂事件的误差度集；定期统筹一次待评估焊点开裂事件，并生成待评估焊点开裂事件的误差度集；[0085] 具体的，建立焊接日志库，所述焊接日志库中存储焊点开裂事件，所述焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，每一个传感器监测反馈的焊接参数误差度，所述焊接参数误差度为传感器监测反馈的实际焊接参数与键合铜丝设备的使用手册中规定的焊接参数之间的误差比；对每一个焊点开裂事件进行顺序编号，并依据顺序编号原则，当有新的焊点开裂事件产生时，对焊接日志库进行更新和拓展；将第a个焊点开裂事件记为 ，并生成误差度集，记为 ，其中， 表示焊点开裂事件 中记录的传感器 监测反馈的焊接参数误差度；[0086] 建立实时缓存库，基于实时的焊接过程，存储待评估焊点开裂事件，所述待评估焊点开裂事件中记录有所述连接树框架中全部树节点执行完毕后，传感器监测反馈的焊接参数误差度，生成待评估焊点开裂事件的误差度集，记为 ，其中， 表示第x个待评估焊点开裂事件；[0087] 步骤S300：基于误差度集，分析焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关性；对焊点开裂事件进行筛。⒐钩商卣飨嗨贫裕籟0088] 具体的，基于误差度集，计算出焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，具体计算公式如下：[0089] ；[0090] 其中， 表示焊点开裂事件 与待评估焊点开裂事件 之间的相关度， 表示误差度集 与误差度集 之间的簇间距，dv表示最小簇间距期望值；[0091] 计算每一个焊点开裂事件与待评估焊点开裂事件之间的相关度，并基于相关度最大筛选原则，选取出相关度最大时对应的焊点开裂事件，并在误差度集之间构成特征相似对，记为 ；[0092] 步骤S400：搭建误差度矩阵模型，基于特征相似对，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵；以列为统一化尺度范围，构成特征列集，分析每个操作流程的焊点开裂预警度，并生成预警标记；[0093] 具体的，构建误差度矩阵模型，记为R，其中，操作流程的编码号对应所述误差度矩阵的列号，焊点开裂事件的编码号对应所述误差度矩阵的行号，则基于误差度集 ，将所述误差度矩阵的第a行第i列的矩阵元素记为 ；基于所述误差度矩阵模型的构成方式，将特征相似对投射到所述误差度矩阵模型中，分别生成焊点开裂事件特征矩阵和待评估焊点开裂事件特征矩阵，并将焊点开裂事件特征矩阵记为 ，将待评估焊点开裂事件特征矩阵记为 ；[0094] 以列为统一化尺度范围，在焊点开裂事件特征矩阵 和待评估焊点开裂事件特征矩阵 中同时提取第i列上的全部矩阵元素，并分别生成特征列集 和特征列集 ，计算每个操作流程的焊点开裂预警度，具体计算公式如下：[0095] ；[0096] 其中， 表示第i个操作流程的焊点开裂预警度， 表示特征列集和特征列集 之间的簇间距；[0097] 预设预警度阈值，如果焊点开裂预警度 大于等于预警度阈值，则对操作流程进行预警标记，并发送至运维端口，进行播报。[0098] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。[0099] 最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并且不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，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。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

专利地区：四川

专利申请日期：2024-05-24

专利公开日期：2024-09-10

专利公告号：CN118218865B