一种基于机器学习的键合机焊接质量检测方法

本申请公开了一种基于机器学习的键合机焊接质量检测方法，包括如下步骤：于键合机焊接过程中连续采集焊点的变形量数据和超声阻抗数据；在当前采集的焊点数量达到设定值时，对当前采集的焊点的平均变形速率以及最小阻抗进行特征处理，基于特征处理的特征数据进行聚类；继续采集焊点并基于聚类的边界判断新焊点是否焊接正常；若新焊点焊接正常，将新焊点的特征加入到聚类中进行聚类更新；若新焊点焊接不正常，进行报警并中断焊接过程；重复前述步骤直至完成全部的焊接过程。本申请的有益效果：与电检法相比，本申请的检测方法利用换能器和变形量等现有特性对焊接结果进行判别，不需要额外的装置，节约成本，且可以区分能焊接但焊接质量差的情况。