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龍圖騰網(wǎng)獲悉富邦多層線路板(深圳)有限公司申請的專利一種基于機器智能學(xué)習(xí)的電路板質(zhì)量異常預(yù)測系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119129365B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410325235.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于機器智能學(xué)習(xí)的電路板質(zhì)量異常預(yù)測系統(tǒng)是由林鎮(zhèn)邦設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-03-21向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于機器智能學(xué)習(xí)的電路板質(zhì)量異常預(yù)測系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及電路板質(zhì)量監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于機器智能學(xué)習(xí)的電路板質(zhì)量異常預(yù)測系統(tǒng)，系統(tǒng)包括：環(huán)境參數(shù)模擬與分析模塊基于電路板生產(chǎn)數(shù)據(jù)，進行環(huán)境參數(shù)對材料特性影響的模擬，通過迭代計算，模擬參數(shù)隨時間的變化，生成環(huán)境參數(shù)動態(tài)模擬結(jié)果。本發(fā)明，通過環(huán)境參數(shù)模擬與分析模塊，該系統(tǒng)能夠詳細模擬并追蹤溫度、濕度及材料屬性等關(guān)鍵環(huán)境參數(shù)隨時間的微小變化及其對電路板質(zhì)量的影響，利用時間趨勢預(yù)測和關(guān)鍵因素識別模塊，不僅提高了系統(tǒng)對未來環(huán)境參數(shù)變化趨勢的預(yù)測準(zhǔn)確度，也能精準(zhǔn)識別對電路板質(zhì)量影響最大的環(huán)境參數(shù)，從而實現(xiàn)針對性的質(zhì)量控制與優(yōu)化。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機器智能學(xué)習(xí)的電路板質(zhì)量異常預(yù)測系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于機器智能學(xué)習(xí)的電路板質(zhì)量異常預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括： 環(huán)境參數(shù)模擬與分析模塊基于電路板生產(chǎn)數(shù)據(jù)，進行環(huán)境參數(shù)對材料特性影響的模擬，通過迭代計算，模擬參數(shù)隨時間的變化，生成環(huán)境參數(shù)動態(tài)模擬結(jié)果； 時間趨勢預(yù)測模塊基于所述環(huán)境參數(shù)動態(tài)模擬結(jié)果，解析時間序列數(shù)據(jù)的季節(jié)性和趨勢成分，預(yù)測未來環(huán)境參數(shù)變化，生成時間趨勢預(yù)測結(jié)果； 關(guān)鍵因素識別模塊基于所述時間趨勢預(yù)測結(jié)果，進行每種環(huán)境參數(shù)對電路板質(zhì)量影響的模擬操作，通過記錄每次電路板質(zhì)量的變化，識別影響質(zhì)量的環(huán)境參數(shù)，生成關(guān)鍵影響因素識別結(jié)果； 電路板生產(chǎn)過程建模模塊基于所述關(guān)鍵影響因素識別結(jié)果，定義關(guān)鍵變量和參數(shù)建立因果關(guān)系圖，模擬生產(chǎn)過程中的反饋循環(huán)和非線性行為，獲取電路板生產(chǎn)過程動力學(xué)模型； 異常模式識別模塊基于所述電路板生產(chǎn)過程動力學(xué)模型，構(gòu)建多個決策樹對數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練并匯總每個樹的預(yù)測結(jié)果，捕捉電路板生產(chǎn)過程中的異常模式，生成異常模式識別結(jié)果； 相似性度量與分析模塊基于所述異常模式識別結(jié)果，進行孿生網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建和相似性度量，通過定義模型結(jié)構(gòu)和添加層，進行特征提取與融合，分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)與已知異常模式之間的相似度，生成相似性度量分析結(jié)果； 質(zhì)量預(yù)測結(jié)果整合與分析模塊基于所述環(huán)境參數(shù)動態(tài)模擬結(jié)果、時間趨勢預(yù)測結(jié)果、關(guān)鍵影響因素識別結(jié)果、電路板生產(chǎn)過程動力學(xué)模型、異常模式識別結(jié)果和相似性度量分析結(jié)果，迭代訓(xùn)練弱學(xué)習(xí)器逐步減少預(yù)測誤差，對電路板質(zhì)量狀況進行細化分析，生成電路板質(zhì)量預(yù)測和分析結(jié)果。

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