【技術實現步驟摘要】
本專利技術一般地涉及數據處理。更具體地，本專利技術涉及一種基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法及系統。
技術介紹
1、隨著人民生活水平的不斷提高，對居住環境和家具的要求也隨之提高，很多開發商新建的小區樓盤都是以精裝房來交樓，幾乎都會采用統一標準的定制家具，因此定制板式家具行業得到蓬勃發展。一個板式家具往往由多個加工過的板材組裝而成，因此，在制造板式家具時，通常需要在各個板材上進行鉆孔，以便于板材之間的拼接或安裝其他部件。
2、目前，對板材鉆孔的方式是通過鉆孔設備進行鉆孔，如圖1所示，現有的鉆孔設備包括用于水平放置板材的支撐架3，在對板材進行鉆孔時用于對板材進行固定的夾手4，設置在支撐架上方的若干個龍門1，在龍門上設置有若干個機頭2，每個機頭上設置一個鉆包，一個鉆包由多組鉆頭組成，不同組的鉆頭用于對板材的不同表面進行鉆孔；在鉆孔時通過龍門和鉆包的移動，使鉆頭對準相應的孔位，從而完成鉆孔動作；隨著板式家具生產廠家的訂單激增，與生產規模的不斷增長，對板材鉆孔的精度和效率提出越來越高的要求。為了提高鉆孔效率，通常采用的做法是對鉆孔路徑進行優化，現有的優化方法是首先依據孔位信息和鉆頭配置信息獲取所有可能的鉆孔動作，采用貪心算法對鉆孔動作進行篩選，即優先選取對應的孔位多的鉆孔動作，但是采用該方法會導致總的鉆孔數量不能減到最少，加工效率仍然較低。
技術實現思路
1、為解決采用現有的鉆孔路徑優化方法進行鉆孔時鉆孔效率較低的技術問題，本專利技術在如下的多個方面中提供方案。
2、
3、依據待加工的孔位信息和鉆包上的鉆頭信息，獲取最小動作集合；所述最小動作集合是指鉆孔動作的個數最少且涵蓋所有待加工的孔位的鉆孔動作組成的集合；
4、利用蟻群算法對所述最小動作集合中的鉆孔動作進行排序，使得所述最小動作集合中的各個鉆孔動作執行完畢后鉆孔設備機頭的總加工時長最短，獲取第一排序結果；利用遺傳算法對所述最小動作集合中的鉆孔動作進行排序，使得所述最小動作集合中的各個鉆孔動作執行完畢后鉆孔設備機頭的總加工時長最短，獲取第二排序結果；
5、比較所述第一排序結果對應的鉆孔設備機頭的總加工時長與所述第二排序結果對應的鉆孔設備機頭的總加工時長，選取所述總加工時長較小的排序結果作為最優排序結果，并將所述最優排序結果對應的所述機頭的移動路徑作為工件鉆孔路徑；所述鉆孔設備機頭的總加工時長等于龍門移動的總時長、機頭在龍門上移動的總時長、夾手移動總時長以及鉆孔動作總鉆孔時長之和。
6、其有益效果為：本專利技術的方法在獲取工件鉆孔路徑時，通過獲取最小動作集合，從而在保障覆蓋所有待加工孔位的基礎上，減少鉆孔動作，從而提高鉆孔效率；在獲取最小動作集合后分別利用蟻群算法和遺傳算法對各個鉆孔動作進行排序，并選擇最佳的排序結果作為最終的排序結果，從而確定出最佳的鉆孔路徑，使得鉆孔設備的機頭在對所有孔位鉆孔完成后，鉆孔設備機頭的總加工時長最短，從而進一步提高鉆孔效率減小鉆孔設備的能耗。因此，采用本專利技術的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法可大大提高工件鉆孔的效率，并大大減小鉆孔設備的能耗。
7、在一個實施例中，對于某個鉆孔動作排序結果，所述夾手移動總時長的確定方法包括：
8、生成每個鉆孔動作的夾手安全區域；所述夾手用于在鉆孔時對板材進行夾持，以對其固定；
9、利用每個鉆孔動作對應的夾手安全區域，對該鉆孔動作排序結果中相鄰鉆孔動作的夾手安全區域連續求交集，得到各個最優夾手安全區域；
10、將所述最優夾手安全區域作為相應鉆孔動作對應的夾手布設位置；
11、依據各個夾手布設位置和夾手移動速度計算夾手移動總時長。
12、其有益效果為：通過確定出最優夾手安全區域，在鉆孔時將夾手設置在最優夾手安全區域，從而可在避免鉆頭與夾手發生碰撞，破壞夾手，保障鉆孔動作的安全性的基礎上減小夾手位置更換的次數，提高加工效率。
13、在一個實施例中，所述利用蟻群算法對所述最小動作集合中的鉆孔動作進行排序包括：選擇起點，分別使n只螞蟻遍歷所有節點，并統計蟻群的最好成績；蟻群算法的信息素矩陣為n階，螞蟻在尋找食物時途徑的節點為各個鉆孔動作的機頭位置坐標；所述n的取值為所述最小動作集合中的動作總個數；鉆孔動作的機頭位置坐標是指在進行鉆孔動作時，機頭的位置坐標；蟻群的最好成績是指所述鉆孔設備機頭的總加工時長最短的螞蟻對應的成績；
14、若蟻群的最好成績未達標，改變遍歷所有節點的路徑，重新統計蟻群的最好成績，并更新信息素矩陣；否則，依據最好成績對應的螞蟻爬行路徑獲取所述第一排序結果。
15、其有益效果為：在利用蟻群算法對所述最小動作集合中的打孔動作進行排序時，通過同時派出n只螞蟻進行尋徑，可大大提高獲取第一排序結果的效率，進而提高工件鉆孔路徑的生成效率。
16、在一個實施例中，所述利用遺傳算法對所述最小動作集合中的鉆孔動作進行排序包括：
17、依據所述最小動作集合，按照預設生成規則生成初始種群，所述初始種群中包括至少兩個個體，一個鉆孔動作排序方案為一個個體，每個鉆孔動作排序方案包含所有鉆孔動作；計算種群中每個個體的適應度值；
18、迭代地對所述初始種群中的個體進行選擇、交叉和變異操作，直至滿足終止條件；在終止迭代后輸出適應度最高的個體，將適應度最高的個體對應的鉆孔動作排序方案作為鉆孔動作排序結果。
19、在一個實施例中，所述生成規則，包括以下至少一個規則：
20、生成規則一、固定所述工件所需的所有鉆孔動作中的第一動作，再依次隨機選取后續動作，直至所有動作被選完；
21、生成規則二、固定所述工件所需的所有鉆孔動作中的第一動作，再利用貪心算法依次選取后續動作，直至所有動作被選完；
22、生成規則三、對所述工件所需的所有鉆孔動作隨機排序；
23、生成規則四、隨機選取所述工件所需的所有鉆孔動作中的第一動作，再利用貪心算法依次選取后續動作，直至所有動作被選完。
24、在一個實施例中，所述獲取最小動作集合包括：
25、依據待加工的孔位信息和鉆包上的鉆頭信息生成孔位與適配鉆頭對應表，所述孔位與適配鉆頭對應表用于表征各個待加工孔位所適配的所有鉆頭；
26、將所述孔位與適配鉆頭對應表中鉆包坐標相同的孔位合并為同一個鉆孔動作，從而得到動作集合表；
27、利用最小集合覆蓋問題化簡所述動作集合表，從而獲取最小動作集合。
28、其有益效果為：在獲取最小動作集合時，首先獲取孔位與適配鉆頭對應關系，并依據孔位與適配鉆頭對應關系對打孔動作進行合并，從而大大減少打孔動作的個數，最后利用最小集合覆蓋問題對打孔動作進行篩選，除去多余的打孔動作，從而進一步減少打孔動作的個數，以便提高打孔效率。
29、在一個實施例中，所述利用最小集合覆蓋問題化簡所述動作集合表包括：本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，對于某個鉆孔動作排序結果，所述夾手移動總時長的確定方法包括：
3.如權利要求1所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，所述利用蟻群算法對所述最小動作集合中的鉆孔動作進行排序包括：選擇起點，分別使N只螞蟻遍歷所有節點，并統計蟻群的最好成績；蟻群算法的信息素矩陣為N階，螞蟻在尋找食物時途徑的節點為各個鉆孔動作的機頭位置坐標；所述N的取值為所述最小動作集合中的動作總個數；鉆孔動作的機頭位置坐標是指在進行鉆孔動作時，機頭的位置坐標；蟻群的最好成績是指所述鉆孔設備機頭的總加工時長最短的螞蟻對應的成績；
4.如權利要求1所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，所述利用遺傳算法對所述最小動作集合中的鉆孔動作進行排序包括：
5.如權利要求4所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，所述生成規則，包括以下至少一個規則：
6.如權利要求1～5任意一項所述的基于人工智能的
7.如權利要求6所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，所述利用最小集合覆蓋問題化簡所述動作集合表包括：
8.如權利要求7所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，所述化簡后的動作-孔位對應表獲取方法包括：
9.如權利要求6所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，所述生成孔位與適配鉆頭對應表包括：
10.一種基于人工智能的工件鉆孔路徑生成系統，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序指令，其特征在于，當所述計算機程序指令被所述處理器執行時實現權利要求1～9任意一項所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，包括：
2.如權利要求1所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，對于某個鉆孔動作排序結果，所述夾手移動總時長的確定方法包括：
3.如權利要求1所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，所述利用蟻群算法對所述最小動作集合中的鉆孔動作進行排序包括：選擇起點，分別使n只螞蟻遍歷所有節點，并統計蟻群的最好成績；蟻群算法的信息素矩陣為n階，螞蟻在尋找食物時途徑的節點為各個鉆孔動作的機頭位置坐標；所述n的取值為所述最小動作集合中的動作總個數；鉆孔動作的機頭位置坐標是指在進行鉆孔動作時，機頭的位置坐標；蟻群的最好成績是指所述鉆孔設備機頭的總加工時長最短的螞蟻對應的成績；
4.如權利要求1所述的基于人工智能的工件鉆孔路徑生成方法，其特征在于，所述利用遺傳算法對所述最小動作集合中的鉆孔動作進行排序包括：
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【專利技術屬性】
技術研發人員：曾晶，陳宏，甘珍華，黃謙，梁浩偉，
申請(專利權)人：南興裝備股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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