表面贴装技术(Surface Mounted Technology,SMT)作为电子信息产业的关键基础行业之一,随着电子产品轻便化、小巧化、超薄化发展,工业界对SMT技术的要求越来越高。锡膏印刷工艺作为SMT技术的关键工序之一,对SMT产品质量有着决定性影响。锡膏印刷工艺主要由全自动锡膏印刷设备完成,自21世纪以来,中国SMT技术飞速发展,但全自动锡膏印刷设备与国外品牌还存在一定的差距。我国锡膏印刷设备逐渐向高端设备进军,研制高精度设备是SMT行业亟待解决问题,也是提升本国信息产业核心竞争力的重要方向。本文以全自动锡膏印刷设备为研究对象,为提高设备性能提出了一种基于集成多目标回归预测链的全自动锡膏印刷设备对位平台终端位姿预测方法,本文主要研究内容如下:首先,对全自动锡膏印刷设备建立了整机运动模型,对三自由度并联对位平台进行了运动学分析,推导了正解模型与逆解模型,研究了平台的奇异位形;在定义运动姿态的基础上求解了对位平台的对位算法,并通过仿真实验验证算法的有效性;分析了对位平台输入参数及制造、装配相关误差对设备精度的影响,并总结了全自动锡膏印刷设备其他误差。然后,利用机器学习算法对全自动锡膏印刷设备对位平台终端位姿进行预测,在单目标XGBoost(Extreme Gradient Boosting)预测算法的基础上提出了集成多目标回归链的多目标预测算法XGB-ERC(XGBoost Ensemble of Regressor Chains),并通过对比实验验证了本方法对具有相关关系的终端位姿预测效果更优。最后,对全自动锡膏印刷设备进行调校,在锡膏印刷设备正常工作状态下进行数据采集;在设备实时工作数据的基础上将XGB-ERC方法与传统机器学习方法对比,进一步验证本方法的有效性;进行了基于XGB-ERC方法预测的对位平台终端位姿的锡膏印刷过程补偿仿真实验,验证了本文提出方法能够减小全自动锡膏印刷设备误差,从而提高设备的印刷性能,对SMT行业的发展具有重要的参考价值。