TR组件芯片贴装工艺系统研究报告产品系统

1.属于电子制造业/SMT（表面贴装技术）行业。
2.流水线上的芯片贴片机，把电子元件贴到PCB板上。项目预测的是贴装质量（角度、平行度、覆盖率、高度）。

技术栈： MATLAB神经网络 + C++ Qt GUI
输入（6个）： 贴片图号、速度、高度、压力、芯片压力、时间
输出（4个）： 角度、平行度、覆盖率、高度
模型效果： 160组样本训练，R² = 0.9048
界面： 科技风可视化界面
简单说就是用神经网络预测贴片机能做到的质量效果，帮工厂提前发现问题、优化参数。

用MATLAB训练神经网络模型，用Qt做上位机界面，做过SMT贴装质量预测，熟练数据处理和模型部署。
亮点：
6输入4输出的多变量预测
R²=0.9048，模型效果较好
科技风UI，体验好
难点：
样本量偏少（160组），容易过拟合
多输出耦合，参数调试复杂
MATLAB和C++接口对接