基于时间序列数据的PCBA焊接质量预测方法和系统

本申请提供一种基于时间序列数据的PCBA焊接质量预测方法和系统，涉及电路板焊接领域，该方法包括：获取工艺过程时间序列数据和检测数据信息，并进行缺失值补全和数据归一化处理；量化每个特征数据与金属间化合物厚度之间的关联度；构建MPSO‑LSTM预测模型并进行模型训练得到初始模型；评估初始模型的精度来调整初始模型的超参数，得到质量预测模型以对焊接过程中的实时工艺数据进行分析，实现IMC厚度的预测。本申请通过构建MPSO‑LSTM预测模型有效提升焊接过程中的质量在线预测能力，通过模型训练和超参数调整得到质量预测模型，能够对焊接过程中的工艺数据进行实时分析，预测金属间化合物的厚度，辅助技术人员量化辨识焊点缺陷的质量成因。