基于机器学习的PCB分板路径自动优化方法及系统

本申请公开了一种基于机器学习的PCB分板路径自动优化方法及系统，该方法包括：收集PCB分板数据；利用特征工程方法对PCB分板数据进行特征提取；构建并训练双曲空间分类感知连续语义分割模型；将PCB分板数据的特征集输入机器学习模型中，生成第一PCB分板路径；利用d‑DNNF编译器生成d‑DNNF电路，并利用d‑DNNF电路优化第一PCB分板路径，生成第二PCB分板路径。本申请还提供了相应的系统。该方法和系统通过结合机器学习和逻辑推理技术，实现了PCB分板路径的智能优化，提高了分板精度和效率，减少了材料浪费，为PCB制造行业提供了一种高效、精确的分板解决方案。