【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于柔性电路板装配参数优化，尤其涉及基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、柔性电路板(fpc)的装配作业广泛存在于3c电子产品的生产过程当中，由于fpc元件尺寸小、易损坏、操作精度要求高，现阶段fpc的装配依赖于人工操作和专机辅助，自动化程度极低，需要耗费大量的人工成本且产品质量参差不齐，实现柔性电路板的机器人自动装配将大大提升3c产线的生产力，节约劳动力成本，成为工业领域的迫切需要。
3、利用工业机器人实现fpc的自动装配，机械手操作完整的装配工序完成闭环装配流程的同时，需要保证装配效率和装配成功率达到甚至超过人工操作才能满足实际生产线的应用需求。因此，对于工业机器人装配fpc过程中的搜索轨迹和装配力等参数进行优化，寻求最优参数组合以达到最高的装配效率和成功率，是实现fpc自动装配亟待解决的关键问题。
4、目前工业领域的机器人装配参数优化大都采用实验设计方法(doe)，这种方法虽然能够全面涵盖，寻求到参数组合的全局最优解，但需要进行大量的实验且每次实验都需要细致地调节参数，优化的效果也只针对恒定不变的产品产线。3c类消费电子产品的生产线更新迭代极快，使用doe的方法对电子产品的装配参数进行优化将耗费难以计量的工作量，因而fpc自动装配参数的优化需要寻求更为简便、高效的方法。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足，本专利
2、为实现上述目的，本专利技术的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
3、本专利技术第一方面提供了基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法。
4、基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法，包括以下步骤：
5、步骤一：对夹持机械臂进行遍历搜孔控制，得到遍历搜孔阶段机械臂动作策略；
6、步骤二：基于机械臂动作策略，设定作为黑盒模型的fpc装配参数优化模型的输入量和输出量；
7、步骤三：将fpc装配参数优化转化为单目标优化，设定性能指标评价函数；
8、步骤四：对fpc装配过程通过高斯过程回归建模，拟合fpc装配参数优化模型，进而得到具体的输出量；
9、步骤五：基于具体的输出量，采用贝叶斯优化的方法对性能指标评价函数进行优化，得到最优参数集合，按照最优参数集合进行机械臂遍历搜孔控制，完成装配；否则，重复上述步骤二至步骤五。
10、本专利技术第二方面提供了基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化系统。
11、基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化系统，包括：
12、机械臂动作策略获取模块，被配置为：对夹持机械臂进行遍历搜孔控制，得到遍历搜孔阶段机械臂动作策略；
13、输入量和输出量确定模块，被配置为：基于机械臂动作策略，设定作为黑盒模型的fpc装配参数优化模型的输入量和输出量；
14、单目标转化模块，被配置为：将fpc装配参数优化转化为单目标优化，设定性能指标评价函数；
15、高斯过程回归拟合模块，被配置为：对fpc装配过程通过高斯过程回归建模，拟合fpc装配参数优化模型，进而得到具体的输出量；
16、最优参数集合获取模块，被配置为：基于具体的输出量，采用贝叶斯优化的方法对性能指标评价函数进行优化，得到最优参数集合，按照最优参数集合进行机械臂遍历搜孔控制，完成装配；否则，重复上述输入量和输出量确定模块至最优参数集合获取模块。
17、本专利技术第三方面提供了计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术第一方面所述的基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法中的步骤。
18、本专利技术第四方面提供了电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如本专利技术第一方面所述的基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法中的步骤。
19、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
20、1.本专利技术基于遍历搜孔阶段机械臂动作策略设定作为黑盒模型的fpc装配参数优化模型的输入量和输出量，将fpc装配参数优化转化为单目标优化，并设定性能指标评价函数；使用高斯回归的贝叶斯优化算法，利用高斯回归拟合作为黑盒模型的fpc装配参数优化模型，并利用贝叶斯优化算法进行性能指标评价函数的寻优，最终得到最优参数集合，利用最小的实验工作量实现工业机器人装配fpc参数的最优化。
21、2.采用高斯回归过程对fpc装配过程进行建模，使本专利技术中的黑箱优化问题有模型可以遵循。
22、3.本专利技术提供了一种实时在线的fpc装配优化方法，适用于3c产业中各类电子产品生产过程中的fpc装配，随产线更新、适应性强。
23、本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化方法，其特征在于，对夹持机械臂进行遍历搜孔控制，具体为：
3.如权利要求1所述的基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化方法，其特征在于，遍历搜孔阶段机械臂动作策略为：
4.如权利要求3所述的基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化方法，其特征在于，设定椭圆螺旋轨迹的运动密度系数和轨迹平滑度系数a、b、z轴旋转的轨迹平滑度系数θ，z轴的恒力fpush为FPC装配参数优化模型的输入量，设定装配时间t、z轴的恒力fpush以及装配成功率Ar为FPC装配参数优化模型的输出量。
5.如权利要求4所述的基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化方法，其特征在于，所述性能指标评价函数为：
6.如权利要求5所述的基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化方法，其特征在于，将装配时间和装配成功率分别给定一个相较于z轴的恒力fpush的权值较高的负权值和较高的正权值。
7.如权利要求1所述的基
8.基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化系统，其特征在于：包括：
9.计算机可读存储介质，其上存储有程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化方法中的步骤。
10.电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于高斯过程回归的FPC自动装配参数优化方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法，其特征在于，对夹持机械臂进行遍历搜孔控制，具体为：
3.如权利要求1所述的基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法，其特征在于，遍历搜孔阶段机械臂动作策略为：
4.如权利要求3所述的基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法，其特征在于，设定椭圆螺旋轨迹的运动密度系数和轨迹平滑度系数a、b、z轴旋转的轨迹平滑度系数θ，z轴的恒力fpush为fpc装配参数优化模型的输入量，设定装配时间t、z轴的恒力fpush以及装配成功率ar为fpc装配参数优化模型的输出量。
5.如权利要求4所述的基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法，其特征在于，所述性能指标评价函数为：
6.如权利要求5所述的基于高斯过程回归的fpc自动装配参数优化方法，其特征在于，将装配...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋锐，靖常宇，李凤鸣，靳李岗，王艳红，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：
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