摘要
本申请属于数据处理领域，涉及一种基于机器学习的焊球质量检测方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取焊球波形数据，并对所述焊球波形数据进行归一化、滤波、时窗对齐处理，得到标准焊球波形数据；对所述标准焊球波形数据进行分数阶小波变换，得到多尺度焊球小波系数；对所述多尺度焊球小波系数进行自适应阶次选择，得到焊球分数阶参数；对所述焊球分数阶参数进行特征提取和特征矩阵构建，得到多尺度焊球特征矩阵；基于所述多尺度焊球特征矩阵进行加权融合，得到焊球融合特征向量；将所述焊球融合特征向量输入至预训练的质量分类模型中，得到基于机器学习的焊球质量检测结果。本申请能够实现对焊球质量的准确检测和分类。
