CN106483925B - 钻削加工路径优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及钻削加工路径优化方法，上述钻削加工路径优化方法在使用两个马达来进行钻削的加工中，针对扫描器(高速马达)所加工的区域，通过区域分割来减少运算量，并设定加工路径，从而能够缩短加工路径设定时间，上述钻削加工路径优化方法包括：步骤(a)，基于总加工数据来分割扫描器所移动的加工区域；步骤(b)，搜索起始点，用于连接在上述步骤(a)中分割的加工区域；步骤(c)，通过对应在上述步骤(a)中分割的每个加工区域进行运算来执行路径优化；以及步骤(d)，对在上述步骤(c)中对应每个加工区域执行优化的路径进行组合，来生成扫描器加工数据。

Description

钻削加工路径优化方法

技术领域

本发明涉及钻削(drilling)加工路径优化，尤其，涉及在使用两个马达来进行钻削的加工中，针对扫描器(scanner，高速马达)所加工的区域，通过区域分割来减少运算量，并设定加工路径，从而可以缩短加工路径设定时间的钻削加工路径优化方法。

背景技术

最近，随着智能手机、笔记本电脑、平板电脑等电子设备需要实现轻量化、小型化等，对用于克服以往的印刷电路基板(PCB：Printed Circuit Board)所具有的局限性的柔性印刷电路板(FPCB：Flexible Printed Circuit Board)的需求正在增加。

为了加工与多层印刷电路基板的层间连接通道相对应的小的孔及特殊通孔(viahole)，以往主要使用机械钻(Mechanical Drill)，但柔性印刷电路基板主要使用激光加工装置。激光加工装置为在多层基板的电子设备中为了实现各层之间的连接而利用激光束来穿出小孔及特殊通孔的装置。

激光加工装置因可以克服具有柔性印刷电路板的剥离或端子的龟裂等问题的机械钻的问题而主要得到利用。并且，随着电路的细化，孔的口径变小，由此，因加工费用的增加和细孔加工的局限性而使用利用激光的加工方法作为对策。

为了使用机械钻或激光钻削装置来对电路基板的孔进行加工，需要在加工面设定由马达移动的路径，即，加工路径。在此，当加工电路基板的孔时，利用两个马达(普通马达和扫描器之类的高速马达)来移动加工区域。当设定加工路径时，对普通马达所移动的区域和扫描器所移动的区域进行合计，来设定路径。

为了设定路径，对马达所移动的区域和扫描器所移动的区域运算出整个区域，从而设定路径。

用于在电路基板设定用于加工孔的路径，并进行加工的现有技术公开于以下的专利文献1。

专利文献1所公开的现有技术包括：加工范围设定步骤，设定通过向反射镜(mirror)入射并反射的激光的到达区域来形成的加工范围；加载步骤，加载形成有参考地点的位置信息，上述参考地点具有与形成在上述被加工基材的多个孔的位置相对应的位置；基准位置设定步骤，在上述位置信息中去除上述加工范围内所包含的上述参考地点的密度最高的区域内的参考地点后，设定加工范围的中心点为基准位置；移动路径生成步骤，从上述基准位置中生成上述被加工基材的移动路径；以及加工步骤，根据上述移动路径来移动上述被加工基材，并执行激光加工。

以这种方式构成的现有技术在进行激光加工时，通过可进行旋转的反射镜来设定加工范围后，对加工范围所包括的多个孔进行加工，之后移动被加工基材，并使被加工基材的移动路径最小化，从而减少在被加工基材形成多个孔所需的时间。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：韩国授权专利10-1542018号(2015年07月29日登录)

发明内容

但是，由于如上所述的现有技术及普通的钻削加工方法对整个加工区域设定由马达移动的加工路径，导致运算量加重，因而存在需要很多用于设定整个加工路径的时间的缺点。

例如，现有技术及普通的加工方式引发了在运算加工路径时，加工区域越变大，运算量也相对增加，从而需要很多用于设定加工路径的时间的缺点。

因此，本发明为了解决在如上所述的现有技术中发生的各种问题而提出，本发明的目的在于，提供在使用两个马达来进行钻削的加工中，针对扫描器(高速马达)所加工的区域，通过区域分割来减少运算量，并设定加工路径，从而可以缩短加工路径设定时间的钻削加工路径优化方法。

本发明的另一目的在于，提供对应每个加工区域来分割扫描器所移动的整个区域，并单独对分割后的加工区域执行运算后，以连接加工区域的方式设定整个加工路径，从而通过缩短运算时间来缩短加工路径设定时间的钻削加工路径优化方法。

为了实现如上所述的问题，本发明的钻削加工路径优化方法的特征在于，包括：步骤(a)，基于总加工数据来分割扫描器所移动的加工区域；步骤(b)，搜索起始点，用于连接在上述步骤(a)中分割的加工区域；步骤(c)，通过对应在上述步骤(a)中分割的每个加工区域进行运算来执行路径优化；以及步骤(d)，对在上述步骤(c)中对应每个加工区域执行优化的路径进行组合，来生成扫描器加工数据。

并且，本发明的钻削加工路径优化方法的特征在于，还包括：步骤(e)，在进行上述步骤(c)后，确认是否结束对所分割的所有加工区域的路径优化；以及步骤(f)，上述步骤(e)的确认结果，在存在并未完成路径优化的分割区域的情况下，提取完成路径优化的分割区域的下一区域的加工数据，并返回上述步骤(b)。

在上述内容中，本发明的特征在于，步骤(a)包括：步骤(a1)，以整个加工区域的加工数据的坐标为基准，计算由最大值/最小值形成的四边形；步骤(a2)，按扫描器的可加工的大小分割在上述步骤(a1)中计算的最大区域/最小区域的四边形，并计算分割区域的数量和大小；步骤(a3)，对在上述步骤(a2)中分割的各个分割区域的所有坐标进行分类，并进行排列；以及步骤(a4)，基于在上述步骤(a3)中排列的坐标来提取重心，并以所提取的重心为基准来调整所分割的四边形区域的中心坐标，并设定加工区域。

在上述内容中，本发明的特征在于，步骤(b)包括：步骤(b1)，从加工数据中计算之前的最终位置和当前位置的距离；步骤(b2)，若在上述步骤(b1)中计算的距离为最小距离，则设定当前位置为起始位置；步骤(b3)，若在上述步骤(b1)中计算的距离不是最小距离，则确认当前位置是否为最终位置，若不是最终位置，则向下一位置移动后，返回上述步骤(b1)；以及步骤(b4)，上述步骤(b3)的确认结果，若当前位置为最终位置，则结束用于连接加工区域的起始点搜索

在上述内容中，本发明的特征在于，步骤(c)包括：步骤(c1)，基于所分割的加工区域的加工数据来确认是否完成初始优化；；步骤(c2)，上述步骤(c1)的确认结果，若未完成初始优化，则执行贪心算法(Greedy)优化；步骤(c3)，在上述步骤(c1)或步骤(c2)后，选择交叉点；步骤(c4)，在选择上述交叉点后，执行路径优化；步骤(c5)，在上述步骤(c4)后确认是否具有改善，若具有改善，则适用改善事项，若没有改善，则在指定的次数以内重新执行路径优化；以及步骤(c6)，在上述步骤(c5)后，确认是否结束对所有分割区域的路径优化，若结束对所有分割区域的路径优化，则结束路径优化。

在上述内容中，本发明的特征在于，步骤(c2)包括：步骤(c21)，设定分割区域的加工数据的当前标点为起始标点；步骤(c22)，设定上述当前标点和此后标点的最小距离标点为下一标点；步骤(c23)，使当前标点向下一标点移动；以及步骤(c24)，确认当前标点是否为最终标点，若当前标点为最终标点，则结束贪心算法优化。

在上述内容中，本发明的特征在于，步骤(c3)包括：步骤(c31)，以当前的加工数据或加工初始数据及进行初始优化后的数据为基准，起初随机设定当前或进行贪心算法后的起始标点；步骤(c32)，选择当前标点和下一标点的距离近的一侧的路径作为下一路径；以及步骤(c33)，确认当前标点是否为最终标点，若当前标点不是最终标点，则向下一标点移动，若当前标点为最终标点，则结束路径优化。

在上述内容中，本发明的特征在于，在步骤(c4)中，为了实现区域优化而利用启发式(heuristic)算法来执行优化，并为了解决由上述启发式算法的局部极小(Localminimum)引起的无法改善的情况而还适用位移(mutate)算法、交叉及选择(Cross over&selection)算法等算法。

在上述内容中，本发明的特征在于，位移算法包括：步骤(c41)，确认分割区域的加工中的数据是否符合使用人员指定概率；步骤(c42)，上述步骤(c41)的确认结果，在加工中的数据符合使用人员指定概率的情况下，使随机位置的两个标点相交叉，并结束路径优化；步骤(c43)，上述步骤(c41)的确认结果，在加工中的数据不符合使用人员指定概率的情况下，增加交叉计数，并使随机位置的两个标点相交叉；步骤(c44)，在上述步骤(c43)后，运算总长度，并对运算结果和之前的总长度进行比较，来确认是否具有改善；以及步骤(c45)，上述步骤(c44)的确认结果，在没有改善的情况下，使所交叉的两个标点恢复到原来的位置，并确认交叉计数值是否在设定值以上，若交叉计数值在设定值以上，则结束路径优化，若上述交叉计数值小于设定值，则返回上述步骤(c43)。

在上述内容中，本发明的特征在于，启发式算法包括：步骤(c411)，在分割区域的加工中的数据中设定第一标点为开始；步骤(c412)，设定第二标点为上述第一标点的下一标点；步骤(c413)，使上述第一标点及第二标点值相交叉；步骤(c414)，在上述步骤(c413)后，运算总长度，之后与之前的总长度进行比较，来判断是否具有改善；步骤(c415)，上述步骤(c414)的判断结果，若总长度没有改善，则使相交叉的上述第一标点及第二标点恢复到原来的值，并增加第二标点的位置；步骤(c416)，确认所增加的上述第二标点是否为最终标点，若所增加的上述第二标点不是最终标点，则返回上述步骤(c413)，若所增加的上述第二标点为最终标点，则增加第一标点的位置；以及步骤(c417)，确认所增加的上述第一标点是否为最终标点，若所增加的上述第一标点不是最终标点，则设定第一标点为下一标点，并返回上述步骤(c413)，若所增加的上述第一标点为最终标点，则结束路径优化。

根据本发明，具有如下优点：在使用两个马达(普通马达和高速马达(扫描器))来进行钻削的加工中，针对扫描器(高速马达)所加工的区域，通过区域分割来减少运算量，并设定加工路径，从而缩短加工路径设定时间，由此也可以缩短加工时间。

附图说明

图1为适用本发明的钻削加工路径优化方法的加工路径优化装置的简要结构图。

图2为示出本发明的钻削加工路径优化方法的流程图。

图3为图2的加工区域分割设定步骤的执行例流程图。

图4为图2的连接所分割的加工区域的步骤的执行例流程图。

图5为图2的每个加工区域的路径优化步骤的执行例流程图。

图6为图5的贪心算法优化步骤的执行例流程图。

图7为图5的交叉点选择步骤的执行例流程图。

图8为在图5的路径优化步骤中利用位移算法的路径优化步骤的执行例流程图。

图9为在图5的路径优化步骤中利用启发式算法的路径优化步骤的执行例流程图。

图10为用于在本发明中说明数据交叉及选择步骤的示例图。

附图标记的说明：

10：加工数据输入部

20：加工区域分割部

30：加工区域连接部

40：路径优化部

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的优选执行例的钻削加工路径优化方法进行详细说明。

图1为适用本发明的优选执行例的钻削加工路径优化方法的加工路径优化装置的简要结构图。

适用本发明的加工路径优化装置的特征在于，包括：加工数据输入部10，接收加工数据；加工区域分割部20，在所接收的加工数据中提取扫描器加工区域，并按规定单位分割所提取的扫描器加工区域；加工区域连接部30，用于连接所分割的上述加工区域；以及路径优化部40，按所分割的加工区域来执行路径优化。

图2作为示出本发明的钻削加工路径优化方法的流程图，包括：步骤(a)，在总加工数据中按规定单位分割由扫描器移动的加工区域(步骤S10～步骤S20)；步骤(b)，搜索用于连接在上述步骤(a)中分割的加工区域的起始点(步骤S30)；步骤(c)，通过对应在上述步骤(a)中分割的每个加工区域进行运算来执行路径优化(步骤S40)；步骤(d)，对在上述步骤(c)中对应每个加工区域执行优化的路径进行组合，来生成扫描器加工数据(步骤S70)；步骤(e)，在上述步骤(c)后，确认是否结束对所分割的所有加工区域的路径优化(步骤S50)；以及步骤(f)，上述步骤(e)的确认结果，在存在并未完成路径优化的分割区域的情况下，提取完成路径优化的分割区域的下一区域的加工数据，并返回上述步骤(b)(步骤S60)。

参照图1至图10对以这种方式构成的本发明的优选执行例的钻削加工路径优化方法进行具体说明如下。

首先，如步骤S10所示，加工数据输入部10接收与钻削加工区域相关的总加工数据。在此，加工数据为整个区域的坐标数据。

然后，在步骤S20中，加工区域分割部20在总加工数据按规定单位分割由扫描器移动的加工区域。在此，重新按规定单位分割扫描器加工区域的理由在于，减少用于完成路径优化的运算量。例如，与利用整个加工区域的坐标数据来一次性执行用于完成加工路径优化的运算相比，即使按规定数量分割整个加工区域，并在运算所分割的各个区域后，对此进行重新合计的运算，整个运算时间也比一次性执行加工路径优化的时间相当缩短。在此，运算时间的缩短最终带来钻削加工时间的缩短。

图3为按规定单位分割由扫描器移动的加工区域的具体示例。

在步骤S21中，接收与扫描器所移动的加工区域相对应的加工数据，在步骤S22中，以所接收到的加工数据的所有坐标(x，y)为基准，计算由最大值/最小值形成的四边形。即，利用最大值/最小值以四边形计算由扫描器移动的加工区域。之后，在步骤S23中，扫描器按可加工的大小分割所计算的上述最大区域/最小区域的四边形，并计算分割区域的数量和大小。在此，可以由扫描器进行加工的大小根据扫描器的大小而有所不同。例如，当设定最大/最小四边形为(0，0，100，100)，并设定扫描器的大小为(20，20)时，分割区域的四边形形成为(5，5)大小。然后，在步骤S24中，对所分割的各个分割区域的所有坐标进行分类来进行排列。即，检测所要分割的扫描器的区域是否适合。之后，若判断所分割的区域的大小适合扫描器的大小，则向步骤S25移动，并基于所排列的坐标来提取重心，调整以所提取的重心为基准来进行分割的四边形区域的中心坐标。在步骤S26中，设定像这样调整中心坐标的加工区域为被分割的加工区域。

若结束对扫描器加工区域的区域分割，则搜索用于连接在在步骤S30中分割的各个加工区域的连接点。利用以这种方式搜索到的连接点来连接针对今后所分割的区域完成路径优化的分割区域。

例如，如图4所示，在步骤S31中，接收所分割的加工区域的加工数据，在步骤S32中，从上述加工数据计算之前的最终位置和当前位置的距离。之后，若在步骤S33中计算的距离为最小距离，则设定当前位置为起始位置。在步骤S33中判断的结果，若所计算的距离不是最小距离，则向步骤S35移动，来确认当前位置是否为最终位置，若所计算的距离不是最终位置，则向步骤S36移动，来向下一位置移动，并向上述步骤S32移动，来执行之后的步骤。不同于此，若当前位置为最终位置，则结束起始点搜索，并适用最终更新的起始位置。这种起始点的连接搜索用于连接所分割的一个区域和所分割的下一区域的起始点。

通过这种步骤来搜索用于连接各个分割区域的起始点后，路径优化部40向步骤S40移动，并对应每个加工区域执行路径优化。

例如，如图5所示，在步骤S41中，接收所分割的每个区域的加工数据，在步骤S42中，判断是否完成初始优化。在此，判断是否完成初始优化的步骤利用由使用人员决定并输入的信息。即，使用人员通过输入装置输入是否完成优化或是否未完成优化。若确认结果判断未完成优化，则向步骤S43移动，并执行作为初始优化的贪心算法优化。

在此，贪心算法优化如图6所示，在步骤S431中，接收分割区域的加工数据，在步骤S432中，设定分割区域的加工数据的当前标点为起始标点。当前标点可以为任意的标点或第一个输入的标点。然后，在步骤S433中，计算所设定的当前标点和此后标点的距离，并设定具有最小距离的标点为下一标点。在设定下一标点的状态下，向步骤S434移动，使得当前标点向下一标点移动。而且，向步骤S435移动，来确认当前标点是否为最终标点，若当前标点不是最终标点，则向设定上述标点的步骤S433移动，来执行之后的步骤，若上述当前标点为最终标点，则向步骤S436移动，并结束初始的贪心算法优化。

在结束贪心算法优化或结束初始优化的情况下，向步骤S44移动，并选择交叉点。

例如，交叉点的选择如图7所示，在步骤S441中，接收当前分割区域的加工数据和在步骤S442中完成上述贪心算法优化的加工初始数据。即，以这两个输入数据为基准，进行交叉及选择算法。图10为以上述两个输入数据为基准进行交叉及选择算法的示例。在当前加工中的数据和加工初始数据(贪心算法后)中分别以相同的位置数据为基准进行比较，并进行交叉及选择算法。例如，以对加工中的数据的第0个和加工初始数据的第0个进行比较，来选择加工中的数据的第0个数据，对加工中的数据的第1个和加工初始数据的第1个进行比较，来选择加工中的数据的第1个数据，并对加工中的数据的第2个和加工初始数据的第2个进行比较，来选择加工初始数据的第2个数据的方式进行交叉及选择算法。然后，在步骤S443中，起初随机地设定当前或进行贪心算法后的特定标点为起始标点。之后，在步骤S444中计算所设定的上述当前标点和下一标点的距离，并设定与当前标点的距离最近的一侧的标点之间的路径为下一路径。之后，向步骤S445移动，来确认当前标点是否为最终标点，若当前标点不是最终标点，则如步骤S446，向下一标点移动，并向此后的步骤S444移动，来执行以下的步骤。若当前标点为最终标点，则向步骤S447移动，来结束交叉点路径优化。优选地，这种路径优化按分割区域单位来执行交叉点路径优化。

另一方面，在结束交叉点路径优化后，向步骤S45移动，并执行用于扫描器移动区域的路径优化的路径优化步骤。在此，为了扫描器移动区域的路径优化而使用启发式算法，并为了克服启发式算法的局部极小问题而使用所提及的交叉及选择算法及位移算法等，在本发明中，为了方便而假设执行交叉及选择算法、位移算法，之后使用启发式算法。

例如，如图8所示，位移算法在步骤S451中接收分割区域的加工中的数据，在步骤S452中确认所接收的分割区域的加工中的数据是否符合使用人员指定概率。在此，使用人员指定概率由使用人员任意设定。即，使用人员任意设定路径优化比率。该确认结果，在加工中的数据符合使用人员所设定的概率的情况下，向步骤S453移动，使得随机位置的两个标点相交叉，并向步骤S454移动，来结束路径优化。不同于此，上述步骤S452的确认结果，在加工中的数据不符合使用人员指定概率的情况下，向步骤S455移动，来增加交叉计数，并向步骤S456移动，使得随机位置的两个标点相交叉。之后，在向步骤S457移动，使得随机位置的两个标点相交叉的状态下，运算总长度，并对上述总长度的运算结果和之前的总长度进行比较，来确认是否具有改善。即，对当前运算的总长度和之前的总长度进行比较，并在当前运算的总长度少于之前的总长度的情况下，判断为具有改善，相反，在当前运算的总长度与之前的总长度相同或大于之前的总长度的情况下，判断为没有改善。上述步骤S457的判断结果，在没有改善的情况下，向步骤S458移动，并恢复到在上述步骤S456中相互交叉的两个标点的原来的状态。并且，步骤S457的确认结果，若具有改善，则向步骤S459移动，来确认交叉计数值是否成为设定值以上。即，若不限制路径优化次数，则即使按实际分割的分割区域单位来执行路径优化，偶尔也存在所需时间大于对整个加工区域执行路径优化的时间的担忧。因此，在本发明中，以与整个路径优化相比，具有最小限度的效率的程度设定路径优化次数。以这种方式设定的路径优化次数成为上述设定值。步骤S459的确认结果，若所增加的交叉计数值小于上述设定值，则向步骤S455移动，并重新执行下一步骤，若所增加的上述交叉计数值为上述设定值以上，则向步骤S454移动，并结束路径优化步骤。

然后，如图9所示，启发式算法在步骤S461中输入当前加工中的分割区域的加工数据，在步骤S462中，从上述分割区域的加工中的数据设定第一标点为开始。在此，第一标点可意味着加工中的数据首次开始的位置，或者可以为使用人员选择的特定位置。接着，在步骤S463中设定第二标点为上述第一标点的下一标点。在此，第二标点也与上述第一标点一样，意味着与上述第一数据的位置的下一位置相对应的标点，或者可以为使用人员所选择的特定位置。接着，在步骤S464中，使上述第一标点及第二标点值相交叉。而且，在步骤S465中，使标点值相交叉后，运算总长度，并对所运算的总长度和之前的总长度进行比较，来判断是否具有改善。即，对当前运算的总长度和之前的总长度进行比较，并在当前运算的总长度少于之前的总长度的情况下，判断为具有改善，相反，在当前运算的总长度与之前的总长度相同或大于之前的总长度的情况下，判断为没有改善。在步骤S466中，若总长度没有改善，则使相交叉的上述第一标点及第二标点恢复到原来的值，并向步骤S467移动，来增加第二标点的位置。不同于此，若在运算总长度后具有改善，则直接向步骤S467移动，来增加第二标点的位置。接着，向步骤S468移动并确认增加的上述第二标点是否为最终(或由使用人员指定的最终)标点，若不是最终(或由使用人员指定的最终)标点，则向上述步骤S463移动，来执行下一步骤，若为最终标点，则向步骤S469移动并增加第一标点的位置。之后，向步骤S470移动，来确认所增加的上述第一标点是否为最终标点，若不是最终标点，则向步骤S471移动，来设定第一标点为下一标点，并向上述步骤S463移动，若所增加的上述第一标点为最终标点，则向步骤S472移动，来结束路径优化。在此，也按所分割的一个分割区域单位来执行路径优化。

在执行路径优化后，在步骤S46中确认是否具有改善，若具有改善，则向步骤S47移动，并适用改善事项。改善意味着整个路径长度减少。不同于此，若未实现改善，则向步骤S48移动，并在指定的次数以内重新执行路径优化。而且，若即使在指定的次数内执行路径优化，也未得到改善，则结束路径优化，并向步骤S49移动。接着，在步骤S49中，确认是否结束所有分割区域的路径优化，若并未结束所有分割区域的路径优化，则向步骤S81移动，来连接下一区域，并重新向步骤S44移动，来执行路径优化步骤。不同于此，若结束所有分割区域的路径优化，则向步骤S82移动，来结束路径优化。

即，本发明针对执行钻削的整个加工区域分割马达移动区域和作为高速马达的扫描器的移动区域，重新根据使用人员的设定大小来按规定单位分割扫描器的移动区域，对加工路径执行优化。若像这样对移动区域进行分割，并对应每个分割区域来执行用于加工路径优化的运算，则可以减少用于完成整个加工路径优化的数据运算量，由此，也可以减少加工区域的加工时间。

以上，根据上述执行例对本发明人所实现的发明进行了具体说明，但本发明并不局限于上述执行例，可以在不脱离其要旨的范围内进行多种变更。

产业上的可利用性

在利用普通马达和高速马达的钻削加工系统中，本发明适用于对高速马达的移动区域执行路径优化的技术。

Claims (7)

1.一种钻削加工路径优化方法，其特征在于，

包括：

步骤(a)，基于总加工数据来分割扫描器所移动的加工区域；

步骤(b)，搜索起始点，用于连接在上述步骤(a)中分割的加工区域；

步骤(c)，通过对应在上述步骤(a)中分割的每个加工区域进行运算来执行路径优化；以及

步骤(d)，对在上述步骤(c)中对应每个加工区域执行优化的路径进行组合，来生成扫描器加工数据，

上述步骤(b)包括：

步骤(b1)，从分割的加工区域的加工数据中计算之前的最终位置和当前位置的距离；

步骤(b2)，若在上述步骤(b1)中计算的距离为最小距离，则设定当前位置为起始位置；

步骤(b3)，若在上述步骤(b1)中计算的距离不是最小距离，则确认当前位置是否为最终位置，若不是最终位置，则向下一位置移动后，返回上述步骤(b1)；以及

步骤(b4)，上述步骤(b3)的确认结果，若当前位置为最终位置，则结束用于连接加工区域的起始点搜索，

上述步骤(c)包括：

步骤(c1)，基于所分割的加工区域的加工数据来确认是否完成初始优化；

步骤(c2)，上述步骤(c1)的确认结果，若未完成初始优化，则执行贪心算法优化；

步骤(c3)，在上述步骤(c1)或步骤(c2)后，进行交叉及选择运算；

步骤(c4)，在选择交叉点后，执行路径优化；

步骤(c5)，在上述步骤(c4)后确认路径总长度是否具有改善，若具有改善，则适用改善事项，若没有改善，则在指定的次数以内重新执行路径优化；以及

步骤(c6)，在上述步骤(c5)后，确认是否完成对所有分割区域的路径优化，若完成对所有分割区域的路径优化，则结束路径优化。

2.根据权利要求1所述的钻削加工路径优化方法，其特征在于，还包括：

步骤(e)，在进行上述步骤(c)后，确认是否结束对所分割的所有加工区域的路径优化；以及

步骤(f)，上述步骤(e)的确认结果，在存在并未完成路径优化的分割区域的情况下，提取完成路径优化的分割区域的下一区域的加工数据，并返回上述步骤(b)。

3.根据权利要求1所述的钻削加工路径优化方法，其特征在于，上述步骤(c2)包括：

步骤(c21)，设定分割区域的加工数据的当前标点为起始标点；

步骤(c22)，设定此后标点中与上述当前标点距离最小的标点为下一标点；

步骤(c23)，使当前标点向下一标点移动；以及

步骤(c24)，确认当前标点是否为最终标点，若当前标点为最终标点，则结束贪心算法优化。

4.根据权利要求1所述的钻削加工路径优化方法，其特征在于，上述步骤(c3)包括：

步骤(c31)，以当前的加工数据和加工初始数据为基准，设定起初的随机的当前标点或进行贪心算法后的特定标点为起始标点；

步骤(c32)，选择当前标点和下一标点的距离近的一侧的路径作为下一路径；以及

步骤(c33)，确认当前标点是否为最终标点，若当前标点不是最终标点，则向下一标点移动，若当前标点为最终标点，则结束路径优化。

5.根据权利要求1所述的钻削加工路径优化方法，其特征在于，在上述步骤(c4)中，利用启发式算法执行区域优化，并为了解决局部极小问题而选择性地适用位移算法和交叉及选择算法，来执行路径优化。

6.根据权利要求5所述的钻削加工路径优化方法，其特征在于，上述位移算法包括：

步骤(c41)，确认分割区域的加工中的数据是否符合使用人员指定概率；

步骤(c42)，上述步骤(c41)的确认结果，在加工中的数据符合使用人员指定概率的情况下，使随机位置的两个标点相交叉，并结束路径优化；

步骤(c43)，上述步骤(c41)的确认结果，在加工中的数据不符合使用人员指定概率的情况下，增加交叉计数，并使随机位置的两个标点相交叉；

步骤(c44)，在上述步骤(c43)后，运算总长度，并对运算结果和之前的总长度进行比较，来确认是否具有改善；以及

步骤(c45)，上述步骤(c44)的确认结果，在没有改善的情况下，使所交叉的两个标点恢复到原来的位置，并确认交叉计数值是否在设定值以上，若交叉计数值在设定值以上，则结束路径优化，若上述交叉计数值小于设定值，则返回上述步骤(c43)。

7.根据权利要求5所述的钻削加工路径优化方法，其特征在于，上述启发式算法包括：

步骤(c411)，在分割区域的加工中的数据中设定第一标点为开始；

步骤(c412)，设定第二标点为上述第一标点的下一标点；

步骤(c413)，使上述第一标点及第二标点相交叉；

步骤(c414)，在上述步骤(c413)后，运算总长度，之后与之前的总长度进行比较，来判断是否具有改善；

步骤(c415)，上述步骤(c414)的判断结果，若总长度没有改善，则使相交叉的上述第一标点及第二标点恢复到原来的值，并增加第二标点的位置；

步骤(c416)，确认所增加的上述第二标点是否为最终标点，若所增加的上述第二标点不是最终标点，则返回上述步骤(c413)，若所增加的上述第二标点为最终标点，则增加第一标点的位置；以及

步骤(c417)，确认所增加的上述第一标点是否为最终标点，若所增加的上述第一标点不是最终标点，则设定第一标点为下一标点，并返回上述步骤(c413)，若所增加的上述第一标点为最终标点，则结束路径优化。