一种基于机器学习的电路板元件自动分类方法
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一种基于机器学习的电路板元件自动分类方法
申请号:
CN202510567184
申请日期:
2025-04-30
公开号:
CN120470402A
公开日期:
2025-08-12
类型:
发明专利
摘要
本发明公开了一种基于机器学习的电路板元件自动分类方法,所述方法包括:获取目标电路板的物料清单,基于预训练模型将所述物料清单中的文本信息转化为向量信息;将所述向量信息输入到预先训练好的两层网络模型中的,所述两层网络模型输出分类结果,并发送给用户;其中,基于先验数据生成训练数据,根据所述训练数据,采用有监督学习方法训练所述两层网络模型。本发明可以在PCB板的生产过程,采用机器学习的方法对元件进行筛查,根据筛查结果直接拿去对应的元件进行处理,无需人工一一进行筛查,从而节约时间,提高了生产效率。
技术关键词
自动分类方法
生成训练数据
电路板
网络
监督学习方法
分类程序
元件
自动分类装置
预训练模型
训练集
可读存储介质
处理器
线性
文本
贴片机
输出模块
存储器
计算机
终端