摘要
本发明涉及人工智能技术领域,揭露了一种基于AI智能的减少封装吸附缺陷方法,包括:采集待封装元件和封装薄膜之间的多源数据;对多源数据进行时空对齐,将对齐多源数据进行数据融合,分析待封装元件和封装薄膜之间的吸附力,确定吸附力的吸附力类型,构建待封装元件和封装薄膜之间的吸附力演化网络,以计算待封装元件和封装薄膜之间的吸附缺陷概率;计算脉冲发生器的脉冲参数,计算脉冲发生器的动态衍射系数,以确定脉冲发生器的脉冲波前相位分布和触发时序;确定待封装元件和封装薄膜在封装过程中的脉冲优化方案,以执行待封装元件的封装,得到目标封装元件。本发明可以提升封装过程中产品的质量和效率。
技术关键词
封装元件
封装薄膜
脉冲发生器
缺陷方法
网络节点
数据
参数
缺陷分析
时间同步网络
多传感器
演化算法
缺陷高度
平均间隙距离
薄膜杨氏模量
时序
因子
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