模拟退火优化BP神经网络在SMT片式元件焊点质量评价中的应用

针对SMT（surface mount technology：表面组装技术）片式元件焊点缺陷类别繁多、缺陷原因复杂的问题，本文采用模拟退火算法（Simulated annealing）和BP神经网络相结合的方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的片式元件焊点样本数据为例进行分析评价。结果表明，该方法可以准确的、快速的对焊点缺陷进行识别，从而为焊点质量评价奠定基础。