买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明涉及贴片机贴装优化技术领域，公开了一种多贴片机CT最优化的基板拆分方法及系统、存储介质，所述方法通过集成遗传算法的并行化设计、复杂的基板数据处理与智能拆分逻辑、创新的染色体基因映射索引策略，以及全面优化的目标达成机制，协同增效，实现了以下显著优势：效率飞跃：创新的并行化处理架构极大地加速了算法运算速度，有效缩短了生产周期，提升了整体工作效率；优化精度与效率：凭借灵活的元件分配策略与独创的基因映射索引技术，该方法确保了优化结果既精确又高效，显著提升了生产过程中的优化质量；高度适应性：本方案设计灵活多变，能够无缝对接多样化的生产需求，同时支持用户自定义的分配规则与策略，展现出强大的适应性与可定制性。

主权项：1.一种多贴片机CT最优化的基板拆分方法，其特征在于，包括以下步骤：加载包含所有机器的配置参数的产线信息、待拆分基板和人工设置参数，还原出原始基板数据；分析原始基板数据，结合各台机器的配置参数以及人工设置的元件分配策略，计算得到每类元件可以分配到的机器的集合A；基于原始基板数据和元件分配策略，初始化染色体基因映射索引，经初始化的染色体基因映射索引存储的信息为各元件类型编号相对应的贴装点编号，将所述经初始化的染色体基因映射索引通过基因映射索引矩阵来表达，矩阵的第一行为元件的类型编号；其中，如果元件分配策略不允许某一类型元件同时被分配到多台机器上，则该类型元件在矩阵中只有一列，并且贴装点编号为-1，表示分配时所有贴装点一起分配；如果元件分配策略允许某一类型元件同时被分配到多台机器上，则该类型元件在矩阵中存在N列，N为该类型元件的贴装点数量，每一列表示一个该类型的贴装点，第二行代表该类型元件对应的贴装点编号；获取当前的CPU线程数，生成对应数量的计算任务，每个计算任务单独执行遗传算法，将拆分后的子基板中的最长CT作为个体的适应度，根据所述经初始化的染色体基因映射索引和集合A计算适应度；所述每个计算任务单独执行遗传算法，根据所述经初始化的染色体基因映射索引和集合A计算适应度包括以下步骤：（1）初始化个体染色体，遍历基因数组的每一位，找到基因映射索引矩阵中对应位置的元件类型编号，结合所述集合A信息，获得该元件类型编号对应类型元件可以分配到的机器的集合B；其中，通过一个长度为K的数组表示个体的染色体基因，K为所述基因映射索引矩阵的列数，使得个体的染色体基因与所述基因映射索引矩阵一一对应；（2）生成一个随机数，在所述集合B中任意挑选一个机器编号，将该机器编号填入基因数组对应位置，遍历结束后完成个体的染色体初始化；（3）完成所有个体的染色体初始化，接着计算每个个体的适应度，完成种群初始化；（4）进行种群的迭代进化，分别需要依次经历选择、交叉、变异、计算适应度四个过程，以达到指定迭代次数后返回最优的基板拆分数据；所述计算适应度过程具体为：为拆分后的子基板生成空的基板数据，遍历染色体的基因，基于所述基因映射索引矩阵，确定所有分配的元件，如果索引对应的贴装编号为-1，则从原始基板数据中提取出所有对应类型元件的贴装点，并加入到基因所代表的机器所对应的子基板数据中；如果索引为一个确定的贴装点，则只从原始基板数据中找到该贴装点数据，并加入到基因所代表的机器所对应的子基板数据中；为各个子基板分配对应的贴装数据，完成染色体的解析；对每个子基板进行单独优化，优化完成后计算每个子基板的CT，将最长CT作为对应个体的适应度；获取所有计算任务的结果，取其中适应度最低的，将对应的拆分后的基板数据作为最终拆分结果，生成所有子基板文件，完成拆分。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 合肥安迅精密技术有限公司 多贴片机CT最优化的基板拆分方法及系统、存储介质