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公开(公告)号：CN115187500A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110356900.X
申请日：2021-04-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/12 , G06T7/136 , G06T7/62 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和自适应阈值分割的焊球缺陷检测方法，用于实现对BGA焊球空洞和焊球区域的快速定位与检测，其特征在于，通过深度学习的方法对BGA焊球区域进行精确分割提取，对目标焊球区域制作BGA标签数据集，并进行增强操作增加网络泛化能力，对X‑Ray的BGA原图进行平滑处理，与神经网络对BGA焊球区域分割的结果图进行逻辑与运算提取焊球内部的空洞，对噪声干扰区域进行区域填充运算，将填充后的空洞与神经网络得到的焊球区域轮廓进行边缘提取，计算焊球内部空洞与整个焊球面积占比并判断其合格率，本发明的方法能针对BGA焊球在X‑Ray检测中存在复杂背景干扰的情况，对BGA焊球空洞和焊球区域进行快速定位和检测，该方法具备强大的适应性。
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公开(公告)号：CN115114881A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210721815.3
申请日：2022-06-24
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/392 , G06F30/398 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06F115/12
Abstract: 本发明提出一种基于CNN‑LSTM网络结合Attention机制的PBGA器件翘曲预测方法，解决了PBGA器件在焊接过程中的翘曲变形问题。首先确定PBGA器件的结构参数、布局参数，其次通过PBGA器件焊接实验得到再流焊工艺参数、边缘最大翘曲值等数据。然后分别分析结构参数、布局参数和工艺参数与翘曲的关系，接着提出了上述参数与翘曲值的目标函数，最后构建CNN‑LSTM网络以及结合Attention机制的翘曲值预测模型，通过实验验证，预测的翘曲值较为准确，可以对焊接领域提供指导作用。
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公开(公告)号：CN115048903A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210573598.8
申请日：2022-05-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/398 , G06F111/10 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于有限元仿真的磁性纳米流体微流道散热器多目标优化方法，用于为磁性纳米流体微流道散热器的设计提供优化指导。通过对磁性纳米流体微流道散热器进行分析，确定磁性纳米流体微流道散热器可优化变量；利用SolidWorks软件建立几何模型；利用Fluent软件建立有限元仿真模型；通过对得到的数据进行分析，利用Minitab构建回归方程；利用Matlab优化工具箱中的fmincon函数与GlobalSearch函数对回归方程进行优化获得最优参数；实现磁性纳米流体微流道散热器多目标优化，为磁性纳米流体微流道散热器的设计提供了优化指导，降低了磁性纳米流体微流道散热器的设计成本。
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公开(公告)号：CN113941386A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202010691128.2
申请日：2020-07-17
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: B01L9/00
Abstract: 本发明公开了一种用于散热板实验的耐高温机械定位密封夹具，其包括上夹板和下夹板，所述上夹板通过紧固件包覆在散热板的上侧，所述下夹板包覆在散热板的下侧，所述上夹板包括进水通道，出水通道，所述上夹板包括两个耐高温硅胶密封垫圈，所述耐高温硅胶垫圈放置在进水通道和出水通道与散热板接触的位置，所述上夹板开有便于观测散热板温度分布的窗口。本发明提供一种用于散热板实验的耐高温机械定位密封夹具，在不改变原结构的基础上解决胶管与金属散热板的接触与密封性差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112947306A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110280078.3
申请日：2021-03-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开的大尺寸PBGA再流焊最优温度曲线参数设置方法，涉及微电子封装领域，针对大尺寸再流焊焊接工艺，采用基于机器学习的混合神经网络参数优化方法。其优化过程为：收集大尺寸PBGA工艺参数，建立大尺寸PBGA再流焊工艺数据集，对数据进行预处理，建立混合模型，粒子群算法优化参数；其采用的混合神经网络比传统的神经网络算法具有更高的精度、更快的运算速度，更好的适合于该领域，通过改进的粒子群算法更好的选择工艺参数；本发明可以很好的为大尺寸PBGA再流焊生产提供良好的工艺指导。
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公开(公告)号：CN112380790A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011251946.7
申请日：2020-11-11
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/20 , G06F17/11 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明利用平衡态分子动力学（EMD）模拟计算不同形状纳米颗粒的纳米流体的粘度，该方法使用Green‑kubo计算纳米颗粒的粘度，通过改变颗粒的形状，计算不同形状的纳米颗粒下的粘度，得出纳米颗粒对纳米流体的粘度的影响。本发明方法的目的是为了将目前的纳米流体中的纳米颗粒由单一的球形转换为不同的形状的纳米颗粒，在体积分数相同的情况下，使纳米流体的粘度值发生变化。从而探讨在实际加工中将纳米颗粒转为不同形状是否具有可行性与必要性。
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公开(公告)号：CN112347616A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011125543.8
申请日：2020-10-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种利用非平衡态的方法（NEMD）计算纳米流体的导热系数，该方法使用热源给体系输入能量，热汇将注入的能量输出。计算纳米流体中的温度梯度以及热流密度，从而可以精确的计算纳米流体的导热系数。本发明方法相对于平衡态计算纳米流体的方法，省去了计算部分焓，使得结果更准确。
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公开(公告)号：CN111428923A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010200709.1
申请日：2020-03-20
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的智能化工厂工艺流程优化方法，涉及智能化工厂技术领域，针对历史工艺流程数据进行关联规则分析，通过大数据平台对历史工艺流程数据进行预处理，通过决策树算法对工艺数据进行训练学习生成工艺规则，导入历史工艺规则模型库中；通过对生产过程的监控，生成实时工艺流程数据，通过神经网络算法及工艺流程数据进行训练，建立实时工艺规则模型库；通过工艺模型比对分析模块进行比对分析生成工艺决策，通过决策分析对工艺流程形成优化。本发明针对智能化工厂工艺生产数据进行训练学习生成工艺规则，从而实现从智能化工厂的工艺生产数据中发现工艺决策的规律，解决了传统工厂的工艺数据量较大，工艺决策效率低下等问题。
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公开(公告)号：CN115170457A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110357621.5
申请日：2021-04-01
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/70 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进全卷积网络的BGA焊球区域分割方法，用于实现复杂背景下的BGA焊球目标分割。对BGA的X‑Ray图像数据集进行采集制作和标注，对图像进行一系列增强扩充处理增加样本的代表性，对于BGA焊球区域的分割进行了神经网络分析选择和优化设计，全卷积网络将卷积网络模型中的全连接层替换为全卷积层以进行像素级的稠密估计。结合不同深度层的跳跃结构，融合了深层全局语义信息和浅层局部位置信息。其特征在于，该方法针对BGA焊球区域提取的过程中由于X‑Ray图像易受到噪声干扰影响、焊球分辨率较低、空洞与背景的灰度对比度低分界不明显等情况，能够清晰高效提取焊球轮廓，本发明所提出的方法精度高、具备较好的适应性。
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