【技術實現步驟摘要】
本申請涉及智能制造領域，尤其涉及一種回焊爐溫度確定方法、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、隨著信息產品的快速發展，印刷電路板(printedcircuitboard，pcb)的生產越來越趨向于精密化和復雜化。在回焊爐進行焊接是pcb生產過程中的關鍵步驟，其中，回焊爐中各個爐區(比如預熱區及冷卻區等)的不同溫度都會影響pcb的生產質量，因此，對回焊爐中各個爐區溫度的設定至關重要。
2、在相關技術中，回焊爐中各個爐區溫度的設定主要依靠工程師的經驗，需要通過測溫儀等設備收集數據并進行計算，才能得到多個參考數據(例如，峰值溫度等)，并根據這些參考數據判斷設定的爐區溫度是否滿足生產條件。如果設定的爐區溫度不滿足生產條件，需要等待各個爐區冷卻之后重新設定爐區溫度，這不僅耗時而且影響pcb的生產效率。
技術實現思路
1、鑒于以上內容，有必要提供一種回焊爐溫度確定方法、電子設備及存儲介質，能夠解決因溫度控制效率低下而影響印刷電路板生產效率的技術問題。
2、一方面，本申請提供一種回焊爐溫度確定方法，所述方法包括：獲取對回焊爐中的至少一個爐區的初始設定溫度，使用預設的機器學習模型對所述初始設定溫度進行預測，得到所述至少一個爐區對應的目標特征數據，并依據預設條件與所述目標特征數據，判斷所述初始設定溫度是否滿足生產要求，若所述初始設定溫度滿足生產要求，獲取所述初始設定溫度在所述回焊爐中的實際爐區數據，根據所述預設條件、所述初始設定溫度以及所述實際爐區數據，確定所述至少一個爐區的目
3、在本申請的一些實施例中，若所述至少一個爐區為多個，所述使用預設的機器學習模型對所述初始設定溫度進行預測，得到所述至少一個爐區對應的目標特征數據包括：使用所述機器學習模型對每個爐區的初始設定溫度進行預測，得到所述每個爐區對應的目標特征數據。
4、在本申請的一些實施例中，若所述多個爐區對應的目標特征數據包括斜率、峰值溫度以及所述每個爐區的持續時長，所述依據預設條件與所述目標特征數據，判斷所述初始設定溫度是否滿足生產要求包括：若所述斜率、所述峰值溫度以及多個持續時長均滿足所述預設條件，確定所述多個爐區的多個初始設定溫度滿足生產要求。
5、在本申請的一些實施例中，在使用預設的機器學習模型對所述初始設定溫度進行預測之前，所述方法還包括：獲取對所述至少一個爐區的歷史設定溫度以及所述歷史設定溫度對應的歷史特征數據，使用機器學習算法對所述歷史設定溫度進行預測，得到預測特征數據，根據所述歷史特征數據以及所述預測特征數據計算所述機器學習算法的損失值，并根據所述損失值調整所述機器學習算法，直至所述損失值下降至一預設范圍時，停止調整，并將調整后的所述機器學習算法作為所述機器學習模型。
6、在本申請的一些實施例中，若所述歷史特征數據以及所述預測特征數據均為多個，所述根據所述歷史特征數據以及所述預測特征數據計算所述機器學習算法的損失值包括：將多個歷史特征數據與對應的預測特征數據之間的誤差確定為所述損失值。
7、在本申請的一些實施例中，所述獲取所述初始設定溫度在所述回焊爐中的實際爐區數據包括：接收從設置于所述至少一個爐區內不同位置的多個采集工具發送的數據，并將接收到的多個數據進行組合，得到所述實際爐區數據。
8、在本申請的一些實施例中，若所述目標設定溫度用于生產印刷電路板，所述方法還包括：獲取已生產的多個印刷電路板的歷史良率數據以及所述多個印刷電路板在所述回焊爐的多個爐區之間的歷史進板時間間隔，調用預設模型對所述歷史良率數據以及所述歷史進板時間間隔進行預測，得到所述多個印刷電路板在所述多個爐區之間的目標進板時間間隔。
9、在本申請的一些實施例中，所述方法還包括：通過所述目標設定溫度以及所述目標進板時間間隔，控制印刷電路板的生產。
10、另一方面，本申請提供一種電子設備，電子設備包括：存儲器，存儲至少一個指令；及處理器，執行至少一個指令以實現所述的回焊爐溫度確定方法。
11、另一方面，本申請提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有至少一個指令，所述至少一個指令被電子設備中的處理器執行以實現所述的回焊爐溫度確定方法。
12、通過上述實施方式，由于所述機器學習模型是通過印刷電路板的歷史設定溫度以及歷史特征數據訓練得到的，因此所述機器學習模型能夠學習到溫度與特征數據之間的關聯關系。在使用所述機器學習模型對所述初始設定溫度進行預測時，能夠確保預測得到的目標特征數據的可靠性。依據預設條件與目標特征數據，判斷所初始設定溫度是否滿足生產要求，在初始設定溫度滿足生產要求時，才會獲取初始設定溫度對應的實際爐區數據，因此能夠提高初始設定溫度滿足生產要求的概率。由于在初始設定溫度不滿足生產要求時，并不會獲取初始設定溫度對應的實際爐區數據，因此減少等待各個爐區冷卻之后重新設定爐區溫度的情況，從而減少溫度設定的時間，提高溫度控制的效率。通過預設條件、初始設定溫度以及實際爐區數據，確定各個爐區的目標設定溫度，能夠進一步提高目標設定溫度滿足生產要求的概率。在使用準確的目標設定溫度生產印刷電路板時，能夠提高印刷電路板的生產效率。
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1.一種回焊爐溫度確定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，若所述至少一個爐區為多個，所述使用預設的機器學習模型對所述初始設定溫度進行預測，得到所述至少一個爐區對應的目標特征數據包括：
3.如權利要求2所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，若所述多個爐區對應的目標特征數據包括斜率、峰值溫度以及所述每個爐區的持續時長，所述依據預設條件與所述目標特征數據，判斷所述初始設定溫度是否滿足生產要求包括：
4.如權利要求1所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，在使用預設的機器學習模型對所述初始設定溫度進行預測之前，所述方法還包括：
5.如權利要求4所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，若所述歷史特征數據以及所述預測特征數據均為多個，所述根據所述歷史特征數據以及所述預測特征數據計算所述機器學習算法的損失值包括：
6.如權利要求1所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，所述獲取所述初始設定溫度在所述回焊爐中的實際爐區數據包括：
7.如權利要求1所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在
8.如權利要求7所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，所述方法還包括：
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于：所述計算機可讀存儲介質中存儲有至少一個指令，所述至少一個指令被電子設備中的處理器執行以實現如權利要求1至8中任意一項所述的回焊爐溫度確定方法。
...【技術特征摘要】
1.一種回焊爐溫度確定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，若所述至少一個爐區為多個，所述使用預設的機器學習模型對所述初始設定溫度進行預測，得到所述至少一個爐區對應的目標特征數據包括：
3.如權利要求2所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，若所述多個爐區對應的目標特征數據包括斜率、峰值溫度以及所述每個爐區的持續時長，所述依據預設條件與所述目標特征數據，判斷所述初始設定溫度是否滿足生產要求包括：
4.如權利要求1所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，在使用預設的機器學習模型對所述初始設定溫度進行預測之前，所述方法還包括：
5.如權利要求4所述的回焊爐溫度確定方法，其特征在于，若所述歷史特征數據以...
【專利技術屬性】
技術研發人員：馬光輝，王尹辰，
申請(專利權)人：富聯精密電子天津有限公司，
類型：發明
國別省市：
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