公开(公告)号：CN119997497A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510312728.6

申请日：2025-03-17

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 高会军 ,  尹宝青 ,  杨宪强 ,  李政锴 ,  孙昊 ,  于兴虎 ,  赵志红 ,  王桐 ,  邱剑彬 ,  孙维超

IPC: H05K13/08 ,  H05K3/30

Abstract: 基于深度强化学习的表面贴装路径优化方法，解决了现有贴装路径优化方法中采用人工设计规则对数据特征的提取能力较弱，影响贴片机生产效率的问题，属于电器技术及电气工程领域。本发明包括：获取贴片机参数以及电路板生产数据，构建贴装节点候选节点集；将其中每个节点的位置和是否贴装作为输入，使用基于自注意力机制与组合掩码的编码器进行高维数据特征提取，得到节点嵌入；以该节点嵌入为输入，使用基于循环神经网络与注意力机制的解码器输出贴片头‑贴装节点序号分配结果；编码器和解码器组成的策略网络；根据训练完的策略网络的输出，使用动态规划的方法确定各拾贴周期贴装元件的先后顺序，获得最终的贴装路径优化结果。