[发明专利]用于光阻剥离液生产的自动配料系统及其配料方法

权利要求书

1.一种用于光阻剥离液生产的自动配料系统，其特征在于，包括：

结局参考数据获取模块，用于获取参考图像，所述参考图像为被理想剥离处理后的PCB板图像；

参考数据编码模块，用于将所述参考图像通过使用空间注意力机制的第一卷积神经网络以得到参考特征矩阵；

配料数据获取模块，用于获取待配料的光阻剥离液中各个组分的质量百分比；

配料数据关联编码模块，用于将所述待配料的光阻剥离液中各个组分的质量百分比通过上下文编码器以得到配方特征向量；

自注意力校正模块，用于基于所述参考特征矩阵对所述配方特征向量进行特征分布校正以得到校正后配方特征向量；

映射模块，用于将所述校正后配方特征向量与所述参考特征矩阵进行向量相乘以将所述参考特征矩阵的高维特征信息映射到所述校正后配方特征向量的高维特征空间中以得到分类特征向量；以及

配料结果生成模块，用于将所述分类特征向量通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否加入氢氧化物，以及，是否加入碱金属胺类；

其中，所述自注意力校正模块，包括：

第一预分类单元，用于将所述配方特征向量通过所述分类器以得到第一类概率值；

空间交互单元，用于计算所述参考特征矩阵与所述配方特征向量之间的向量乘积以得到空间交互矩阵；

度量单元，用于计算所述参考特征矩阵和所述配方特征向量之间的度量距离，所述度量距离为所述配方特征向量的各个元素与所述参考特征矩阵的各个元素之间的欧式距离的加和值除以所述配方特征向量的元素的总数与所述参考特征矩阵的元素的总数之间的乘积；

修正单元，用于以所述空间交互矩阵除以所述度量距离以得到修正特征矩阵；

指数运算单元，用于计算以所述修正特征矩阵中各个位置的特征值为幂的自然指数函数值以得到指数修正特征矩阵；以及

第二预分类单元，用于将所述指数修正特征矩阵通过所述分类器以得到第二类概率；

加权修正单元，用于以所述第一类概率和所述第二类概率之间的乘积作为加权系数对所述配方特征向量进行按位置点乘以得到所述校正后配方特征向量。

2.根据权利要求1所述的用于光阻剥离液生产的自动配料系统，其中，所述参考数据编码模块，进一步用于使用所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行：

对所述参考图像进行卷积处理以得到卷积特征图；

将所述卷积特征图通过所述第一卷积神经网络的空间注意力模块以得到空间注意力得分图；

将所述空间注意力得分图与所述卷积特征图进行按位置点乘以得到空间注意特征图；

对所述空间注意力特征图进行沿通道维度的均值池化以得到池化特征图；以及

对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图；

其中，所述第一卷积神经网络的最后一层的输出为所述参考特征矩阵。

3.根据权利要求2所述的用于光阻剥离液生产的自动配料系统，其中，所述参考数据编码模块，进一步用于：

将所述卷积特征图通过所述空间注意力模块的卷积层以得到空间注意力图；以及

将所述空间注意力图输入Sigmoid激活函数以得到所述空间注意力得分图，其中，所述空间注意力得分图中各个位置的值在0到1的区间内。

4.根据权利要求3所述的用于光阻剥离液生产的自动配料系统，其中，所述配料数据关联编码模块，包括：

嵌入编码单元，用于使用所述上下文编码器的嵌入层将所述待配料的光阻剥离液中各个组分的质量百分比转化为输入向量以获得嵌入输入向量；以及

上下文编码单元，用于使用所述上下文编码器的转换器对所述嵌入输入向量进行基于全局的上下文语义编码以获得所述配方特征向量。

5.根据权利要求4所述的用于光阻剥离液生产的自动配料系统，其中，所述第二预分类单元，包括：

降维子单元，用于使用所述分类器的全连接层对所述指数修正特征矩阵进行全连接编码以将所述指数修正特征矩阵转化为一维的分类向量；以及

预分类结果生成子单元，用于将所述一维的分类向量输入所述分类器的Softmax分类函数以得到所述第二类概率。