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申请/专利权人：深圳市硕凌电子科技有限公司

摘要：本发明公开了一种高可靠性排针排母的制作方法，涉及电路连接领域，包括以下步骤：步骤1：管理端定义产品规格，包括排针排母的尺寸、形状和材料等级要求，设定质量检测标准，建立质量检测参照数据库，对检测对象：排针排母及相关加工设备，进行目标标记；步骤2：加工设备启动，进行加热、铣削和切割处理步骤，原料自动送料到加工设备，加工设备将排针和排母按照预设规格进行定位装配，通过预测模型和深度学习算法的使用，使得问题的发现和解决更为及时和准确，减少人工干预和人为错误，使用历史数据和实时数据，结合预测模型，对生产过程和产品质量进行决策分析，这种方法能够预见潜在的生产缺陷，并提供纠正指令，优化生产工艺。

主权项：1.一种高可靠性排针排母的制作方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：管理端定义产品规格，包括排针排母的尺寸、形状和材料等级要求，设定质量检测标准，建立质量检测参照数据库，对检测对象：排针排母及相关加工设备，进行目标标记；步骤2：加工设备启动，进行加热、铣削和切割处理步骤，原料自动送料到加工设备，加工设备将排针和排母按照预设规格进行定位装配；步骤3：在排针和排母的加工和装配过程中，检测单元实时监测加工设备的运行参数，动态获取装配过程中排针和排母的图像数据，并进行表面缺陷检测，预测式验证所得运行参数和表面缺陷数据结果是否存在疑问，且对装配完成的工件进行性能检测，通过对比参照数据库，对通过验证的数据进行质量评估，获取质量评估结果；步骤4：将质量评估结果低于预期参数的工件标记为缺陷工件并移除，并对关联的加工设备和原料进行溯源追踪，根据智能算法的判定结果向加工设备发送纠正指令；步骤5：所有通过质量检测进行清洁、标识和包装，然后进行库存管理或直接出货；所述步骤3中的加工设备的运行参数包括：温度、压力、速度、电流和电压；所述步骤3中表面缺陷检测的过程中，使用高分辨率相机捕捉待检测对象的图像，利用平滑滤波或中值滤波去除图片中的噪声，调整图像的对比度，根据亮度或颜色阈值将缺陷区域从背景中分离，且检测缺陷区域的边缘，描述缺陷面积、周长和主轴长度，获取灰度共生矩阵描述的对比度、均匀性和相关性特征，分析所得检测数据的缺陷是否超出可接受范围；所述步骤3中预测式验证所得运行参数和表面缺陷数据结果是否存在疑问的过程中，预先构建预测模型，由参照数据库提供历史标准设备运行数据和图像数据和异常设备运行数据和图像数据，并构成训练样本集投入预测模型进行训练，提取缺陷特征，若判定存在疑问，则将当前数据投入预测模型，通过深度学习算法分析所提取的特征并分类缺陷类型，进行异常预测，若预测结果吻合度高于限定阈值则判断当前疑问数据为异常数据，反之，则放行当前验证数据；所述步骤3中的装配完成的工件进行性能测试的内容包括：电气连通性、机械强度和接触阻抗；所述步骤4中溯源追踪的过程包括以下步骤：a.获取缺陷工件的装配前和装配过程中的图像数据和关联加工设备的运行参数；b.分析图像数据是否存在干涉；c.存在，则标记干扰区域，发送警报数据至管理端；d.不存在，则当将图像数据作为当前加工环境下的异常数据投入参照数据库并归类；e.分析运行参数是否存在干涉；f.存在，则中止当前关联加工设备的运行，并上传生产日志至管理端；g.不存在，则当将运行参数作为当前加工环境下的异常数据投入参照数据库并归类。

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