一种基于机器学习的多重均分纠偏方法及其系统

本发明涉及PCB生产控制技术领域，提供了一种基于机器学习的多重均分纠偏方法及其系统，具体涉及步骤一：将铜基板放置在对位平台上，步骤二：建立菲林片靶标图，建立上下两组菲林标靶的平面坐标模型；步骤三：计算上、下菲林四个对位靶标点与基板对位点之间偏移距离，采用像素尺寸为3.45μm的CCD成像设备，对菲林标靶进行拍摄、滤波，提取灰度图像中的特征点，计算菲林靶标点和对位点的轮廓间距，获得实际偏移距离，传统对位操作仅实现单次单面对位，对位操作反复调整3次以上。通过基于机器学习的算法创新，对位精度达到10μm，同批次板材仅需两次对位就能满足精度要求。