摘要
本申请公开了一种大数据和物联网支撑的智能键合铜丝加工控制方法及系统,其包括通过物联网终端设备实时采集键合铜丝加工过程中的多源数据,将多源数据上传至云端大数据平台,基于预设的加工质量评价模型对加工工序进行质量评估,生成加工状态评估结果;若加工状态评估结果中任一工序的异常概率超过预设阈值,则调用历史数据库中对应工序的优化路径,并基于迁移学习算法生成动态调整参数;基于动态调整参数对加工设备进行优化,并实时反馈优化数据至云端形成闭环控制。本申请通过物联网实时感知、动态参数协同控制、闭环自学习的技术链条,智能化监测和调整键合铜丝加工过程,改善了人工依赖性强导致的质量稳定性波动大、异常响应滞后的问题。
技术关键词
键合铜丝
物联网终端设备
迁移学习算法
云端大数据
设备运行参数
闭环控制
退火工序
铜丝表面温度
动态
多光谱摄像机
退火炉
增量学习算法
绕线机主轴
远程监控终端
速率
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设备寿命预测
设备运行参数
热控设备控制系统
数据分析模块
长短期记忆网络
智能机房管理
实时数据
机器学习模型
机房设备
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入侵检测模型
空间特征提取
特征提取模块
服务器
注意力
智能配电网设备
异常诊断系统
知识图谱模型
动态基线模型
生成设备
智慧消防设备
数字孪生模型
故障识别方法
仿真数据
智能传感器