CN108780308A - 用于皮革和其它非均质材料的远程材料收率优化 - Google Patents

Abstract

一种用于将包含片材的工件加工成多件的系统，该系统包括：生产环境，该生产环境被配置成用于收集表征所述工件的数据并且随后将所述工件切割成多个产品；以及与所述生产环境的开发环境，所述开发环境被配置成用于接收来自所述生产环境的表征数据、开发用于切割所述工件的排样策略和提供所述排样策略。

Description

用于皮革和其它非均质材料的远程材料收率优化

技术领域

本公开涉及用于切割皮革和其它不规则材料的排样策略和排样操作的远程管理。

背景技术

从材料卷中切割不规则形状的部件，无论是用于服装、工业织物、皮革还是类似行业，都需要策略性地安排各个部件。可以将部件以优化材料使用的方式相对于彼此放置或排料。这种排料操作，通常称为排样，是切割材料所必需的，而不管切割方式如何；诸如计算机数控(CNC)机床、模切压机或手动(手工)切割。对于形状不规则的材料或具有致使某些区域无法使用的缺陷的材料，排样的复杂性级别会更高。

在建立CNC机床的过程中，技术人员将尝试进行策略选择以用于在一定范围的作业类型内测试多种策略，以便集中于产生最佳收率/时间平衡的策略。这是一个耗时的过程，在将新刀具投入生产之前，只评估一小部分可用的排样策略。一旦技术人员离开，机器操作员很少花时间寻找更好的策略。通常情况下，操作员不会偏离最初的策略选择。由于开发单个排样策略可能需要几分钟的时间，因此在生产中运行多个串行排样试验来确定是否实现了最优收率的解决方案是不可行的。因此，操作员通常会放弃针对比较和有效使用材料而开发多种排样策略。因此，CNC皮革处理器正在以相当大的代价浪费材料。

需要的是提高材料切割操作的收率的技术。这些技术应该为任何特定的生产工作订单提供增强性，而对材料工作流吞吐量有很小的负面影响或没有负面影响。

发明内容

在一个实施例中，公开了一种用于将包含片材的工件加工成多件的系统。该系统包括：生产环境，其被配置为收集表征工件的数据并且随后将工件切割成多个产品；以及与生产环境分开的开发环境，该开发环境被配置用于从生产环境接收表征数据、开发用于切割工件的至少一个排样策略以及提供所述至少一个排样策略。

开发环境可以包括用于提供至少一个排样策略的远程系统。该系统可以包括包含存储在机器可读介质上的机器可执行指令的计算机程序产品，该计算机程序产品包括用于计算至少一个排样策略的指令。所述至少一种排样策略可以根据工件的形状、与工件相关联的种子点、在工件中标识的缺陷以及工件的材料分级中的至少一项来关联对多个形状的放置。开发环境可以被配置为根据收率要求和计算时间限制中的至少一项来开发所述至少一个排样策略。该系统还可以包括成像系统，该成像系统被配置用于收集工件的图像、识别工件内的缺陷以及对工件的区域质量进行分级中的至少一项。该系统还可以包括成像系统，该成像系统被配置用于提供工件的轮廓、工件的缺陷图和工件的等级图。该系统还可以包括切割系统，该切割系统被配置用于执行以下中的至少一项：控制切割系统；将所述至少一种排样策略投影到所述工件上；便于将切割模手动放置到工件上；以及将切割模放置到工件上。

所述至少一个排样策略可以被配置为供被配置用于切割工件的计算机数字控制(CNC)机床使用。开发环境可以包括库模块，该库模块被配置用于将关于至少一个排样策略的信息存储在库中以及从该库中检索用于开发至少一个排样策略的信息中的至少一项。库模块可以被配置为向开发环境提供种子策略。库模块可以被配置为存储下列项中的至少一项：库中的布局信息、原料皮几何形状、缺陷图、作业要求、收率、计算时间和处理时间。开发环境还可以包括用于接收用于开始计算至少一个排样策略的种子策略的输入。

在另一个实施例中，提供了一种用于将包含片材的工件加工成多个产品块的方法。该方法包括：从生产环境接收排样策略的标准；以及根据该标准迭代地确定排样策略。

排样策略可以包括要从工件切割的产品块的布局。在一些实施例中，迭代地确定可以包括改变产品的布局以提供增加的产品收率。可以为单个工件提供多种排样策略。可以从多个排样策略选择优选排样策略。可以根据优选的排样策略将工件切割成产品。选择优选的排样策略可以包括将一个排样策略与另一个排样策略进行比较以及执行统计分析中的至少一项。

在另一个实施例中，一种包括存储在机器可读介质上的机器可执行指令的计算机程序产品，该计算机程序产品包括用于通过实施一种方法而将包含片材的工件加工成多个产品块的指令，该方法包括：接收工件的图像和相关联的作业描述，该作业描述包括要从工件切割的多个形状；从库中检索包括要从工件切割的形状布局的初始排样策略；以及根据用户标准重新布置初始排样策略中的形状布局以提供排样策略。

用户标准可以包括每一块产品的收率、计算时间、生产时间和材料等级中的至少一项。可以包括用于将关于排样策略的信息存储在库中的指令。可以包括用于手动放置或用于控制机器人系统的指令，以将与相应一个形状相关联的至少一个切割模放置到工件上。可以包括用于控制将工件切割成产品块的指令。用于控制切割的指令包括用于控制计算机数字控制(CNC)机床的指令。

附图说明

从以下结合附图的描述中，本发明的特征和优点是显而易见的，其中：

图1是描绘用于执行切割操作的示例性过程的流程图；

图2是描绘用于计算机辅助切割操作的系统的示例性实施例的各方面的示意图；

图3是描绘用于图2的系统的控制系统的示例性实施例的各方面的示意图；

图4和图5是描绘图2中所示的系统的显示器(显示图形)的各方面的图形，其中显示器描绘皮革原料皮的成像；

图6和图7是描绘用于切割图4和图5的皮革原料皮的工具的显示图形；以及，

图8是描绘用于切割操作的排样策略的显示图。

具体实施方式

本文公开了用于计算机辅助切割工艺的方法和设备。所公开的技术尤其提供了来自原材料的成品收率的提高，缩短了开发有效布局策略所需的时间，并且提高了切割操作的生产力。除此之外，计算机辅助切割工艺通过将排样策略与生产线分离开来提供对资源的有效利用。

在本文公开的示例性实施例中，原材料包括皮革原料皮。计算机辅助切割工艺为处理提供对各个皮革原料皮的处理。本文的教导不限于与皮革原料皮一起使用，因此术语“工件”通常可与术语“原料皮”互换。

现在转向图1，提供了描绘用于切割操作10的示例性方法的流程图。除了描绘用于切割操作10的示例性方法的各方面之外，图1示出了在生产环境7和开发环境8之间存在间隔。也就是说，通过实施如图1所示并且贯穿本公开所描述的用于切割操作10的方法，生产环境7的操作可以大大加快，而由开发环境8提供的结果对于系统操作员实质上更有用。

通常，可以认为生产环境7包括执行工件操纵的设施。开发环境8可以是远离生产环境7的设施，并且根据本文的教导提供排样策略或实际的排样作业文件。

用于切割操作10的示例性方法的第一阶段1在生产环境7中完成。在第一阶段1期间，拍摄过程完成。其中，拍摄过程包括对工件进行成像并记录成像信息。

在拍摄过程中形成的成像信息可能会考虑许多与工件有关的参数。拍摄过程可以包括检查工件。一般来说，检查涉及识别工件中的瑕疵和缺陷。这可能包括识别和/或评估颜色差异、纹理差异、物理缺陷(诸如烙印、疤痕、裂缝)、厚度差异以及其它此类属性。另外，用户可以在拍摄过程中与系统进行交互。例如，缺陷标记可以在拍摄过程中完成。通常，缺陷标记可能涉及用胶带或标签来标记缺陷来识别不可用区域。有些缺陷可能被判断为可用，并且被纳入较不明显的区域。可用缺陷可根据客户指定的几个等级之一而被评级。根据客户预定的质量规则，要切割的每个工件可能需要完美的皮革或允许的“不够完美”的皮革覆盖整个部分或其某些区域。或者，缺陷标记可以在几乎没有实际标记原料皮的情况下完成。例如，可以用包括缺陷信息和其它成像信息的数字化系统来完成缺陷标记。

拍摄过程还包括对工件的扫描。通常，执行扫描以确定工件的外周边形状以及所有缺陷的尺寸和关系。在物理标记的原料皮的情况下，可以使用相机来识别原料皮形状和所有物理标记。在虚拟标记的情况下，原料皮周边图可以叠加到虚拟缺陷图上。无论哪种情况，结果都是用于识别完美原料皮的整体尺寸和形状、不可用区域以及一个或多个级别的有限制的可用区域的图。

用于切割操作10的示例性方法的第二阶段2在开发环境8中完成。通常，第二阶段2利用成像信息以及作业描述和其它这样的信息来处理和开发至少一个排样策略。

在第二阶段2中，计算系统提供了对排样策略的开发。实施远程系统的一个优点是能够与生产分开而执行第二阶段2。更具体地说，从拍摄过程收集的信息可以被发送到远程系统以用于处理。在一些实施例中，拍摄可以发生在远程(开发或其它)站，并且原料皮和排样策略被提交给生产环境7以便处理。在远程系统继续开发排样策略的同时，用户可以继续操作，诸如额外的成像操作或切割操作。因此，通过本文公开的处理系统实现了停机时间的显著缩短。

一旦拍摄过程完成，远程计算机就可以通过对由生产工单指定的所需部件列表中所包含的部件进行虚拟布置来开发至少一个排样策略。大多数情况下，给定生产工单中的部件数量将大大超过单个原料皮中的可用面积，因此部件在逻辑上放置在第一原料皮上，然后将工单中的其余部件放在后续原料皮上，直到可以实现生产工单。该过程可以根据客户实践和质量标准所定义的规则来实时执行。排样策略的一个共同目标是提高材料的收率，并在合理的时间内按照质量规格生产部件。排样策略的开发最终涉及收率与时间的关系分析，因为一般而言，收率随着完成的不同试验次数而增加，然而存在收益递减的点。通过在开发环境8中开发排样策略，在生产环境7中开发排样策略所花费的时间很少。因此，对生产率的影响很小。

为了提供期望的排样策略，开发环境8将考虑各种输入(诸如一些前述参数)并且制作用于将工件切割成多个产品块的虚拟切割模式。将任何给定模式的功效与各种用户标准(诸如收率要求)进行比较。用于开发排样策略的每个试验都可能会改变任何给定部件的一个或多个排样变量，例如旋转角度、尺寸偏差、形状偏差、周长缓冲区等。每一套独特的排样变量响应构成一种排样策略。对于典型的切割操作，可能有超过七(7)百万种独特策略。因此，开发环境8继续迭代计算和比较以得出建议的排样策略。

一旦给定的原料皮的排样策略完成，它就可以提供给用户。在一些实施例中，向用户提供多个建议的排样策略以供选择。用户将选择合适的排样策略，该排样策略然后将描述工件上部件的取向和布局。一旦部件在排样过程中已经被放置在工件上，部件就被切割，工作台被清理并且选择另一块原料皮进行切割操作10。与先前的工件一样，部件从工单中的剩余列表被排样，并重复该过程直至完成工单。

排样策略的远程开发允许用户远程评估客户数据并优化策略选择而不影响生产。使用代表性工件(或选定用于生产的实际工件)和特定于每个客户的作业而对排样策略的远程开发可以在大型并行计算机(计算机场)上远程运行，从而导致比客户计算机更快的处理，因此允许评估更多的测试排样策略。一旦评估操作完成后，就可以将少量排样策略返回给客户。表面上看，选择的排样策略可以在一系列客户作业中提供最佳的材料收率。

在用于切割操作10的示例性方法的第三阶段3中，执行工件的切割。根据在第二阶段2中开发的排样策略来执行切割。通常，切割操作10可以利用计算机数字控制切割(CNC)机床和/或传统切割模在生产环境7中执行。

排样将策略应用于针对特定一组部件的特定一组工件上。在一些实施例中，排样操作等同于切割操作10。例如，在使用计算机数控切割(CNC)机床的情况下，在计算机控制器中建立随后要切割的图案，并且引导切割操作10。在其它实施例中，诸如涉及传统切割模的那些实施例中，排样操作可能涉及在将工件送至冲压机之前根据排样策略将切割模分配到工件上。

为了执行工件的切割，在一些实施例中，客户将设置多台计算机，为每个作业并行地在每台计算机上运行所选策略之一。选择“获胜”策略并用于排样该作业。下一作业可能会大不相同，另一项策略可能会产生更好的收率。因此，下一作业将重复并行排样，以根据开发环境8提供的少量策略中确定该作业的最佳收率策略。

在这些实施例的一些中，基于客户供应的数据从数百万种可能的组合中选择少量策略。如果在客户生产计算机上连续进行，则需要几个月或几年才能识别这些策略。利用远程大规模并行计算机能力，排样策略可以在几小时或几天内返回给客户。随着客户作业的变化，可以识别新的排样策略以确保持续的收率优化。但是，实际的排样和/或切割操作仍然发生在客户现场并且仍在工作流程内。根据作业的复杂性，排样虽然通过预先选定的策略被优化，但仍会消耗处理时间，并且可能控制整个系统的吞吐量。

如图1所暗示，通过将生产环境7与开发环境8分开，排样策略的单独或“离线”开发为生产环境7中的人员提供了诸如拍摄和切割等劳动密集型任务的关注，同时远程执行计算任务(即，排样策略的开发)，并且不会显著影响生产率。

为了给本文的教导提供一些背景，现在引入一些术语。

如本文所提及的，“皮革工件”或“皮革原料皮”或其它类似术语通常指将通过切割工艺进行细分的材料块。切割工艺可能涉及计算机数控(CNC)机床、传统模具和其它适当的技术。本文公开的技术不限于与皮革一起使用，也不限于特定形状或尺寸的工件。所公开的技术也不限于与平坦的或大体平面备料一起使用。一般而言，所公开的技术对于最小化由不规则形状外围表征的材料细分产生的浪费是有利的。简言之，本文公开的实施例仅仅是用于细分材料的技术说明。也就是说，如本文所讨论的，术语“工件”通常指从其形成产品的天然和/或合成片材。在一些实施例中，工件是奇怪形状(具有不规则外围)的、具有大体柔性厚度的材料。在示例性实施例中，工件是诸如来自牛的皮革原料皮。在一些其它实施例中，工件是具有规则几何形状的大体柔性厚度材料，诸如作为卷材而分配的材料。

通常，在如本文所讨论的切割操作中，工件被分解成被称为“产品”或“部件”的多个不同块。在示例性实施例中，通过CNC机床从工件切割每个产品。在其它实施例中，用切割模从工件切割产品。简而言之，切割模是一种类似于饼干切割机的装置。也就是说，切割模通常是提供特定产品轮廓的装置。每个切割模都包括一个边缘，当相应的切割模被压入工件时，该边缘足以将产品与工件分离。

收率的判定包括计算填隙材料(留在相关形状之间的材料)以及将间隙材料的总面积与工件总面积进行比较。实现期望的策略通常涉及迭代地改变形状与工件的关联以提供增加的产品收率。收率可被认为是皮革加工系统效率的一个度量。

加工工件通常需要采用排样策略来将工件切割成多个产品。如本文所讨论的，用于对产品块的形状进行取向的计划或策略通常被称为“排样策略”。根据给定的排样策略布置用于切割工件的图案通常被称为“排样”。

排样策略的远程开发允许针对生产中的改变采用“及时”策略。远程设施也可以具有比现场任何客户可能具有的大得多的计算能力。这允许实现提高的生产率以及可能的解决方案的数量增加。通过维护远程设施，系统性能可能会受到更严密的监控和调节。也就是说，例如，通过在一些操作中具有中央位置的远程设施，可以维持典型切割操作中不可用的工程人员和其它资源。随着更多资源的可用性，远程设施可以被配备以执行更复杂的分析，诸如回归分析，以设定搜索策略的方向，这在典型的生产环境中将是不可用的。

下面参考图2-8提供适合于实施切割操作10的方法的加工系统的各方面。

现在参考图2，示出了加工系统20的示例性实施例。在该示例性实施例中，加工系统20通常包括生产环境7、开发环境8和控制系统30。现在介绍生产环境7、开发环境8和控制系统30中的每一个的各方面。

在示例性实施例中，生产环境7包括其上布置工件12的工作台11。通常，工件12具有基本平坦且光滑的材料厚度。在所讨论的示例性实施例中，工件12是皮革原料皮，诸如来自牛的皮革原料皮。其它合适材料也可以用于工件12。工作台11可以包括用于实施计算机化数字控制(CNC)机床14的适当设备。

生产环境7可以包括照明器具21。照明器具21可以包括被认为合适的任何形式的照明系统。例如，照明器具21可以包括至少一个聚光灯、轨道照明装置、荧光照明装置以及其它这种形式的照明装置。在工作台11上大体居中的是成像装置22。成像装置22可以包括被认为合适的任何类型的装置。例如，成像装置22可以包括至少一个相机(诸如具有电荷耦合器件(CCD)或具有包括二维像素阵列的互补金属氧化物传感器(CMOS)的相机)。此外，生产环境7可以包括至少一个投影仪23。在一些实施例中，投影仪23是诸如至少一个激光器的光导装置。激光器可以由控制系统30驱动并且为用户在工件12上提供光学显示器。生产环境7的组件可以通过网络26与控制系统30通信。

在示例性实施例中，开发环境8包括大量计算资源。大量计算资源可以包括多个单独的计算机、至少一个服务器和其它这样的组件。仅仅为了参考的目的，在开发环境8内维护的大量计算资源被简单地称为“远程计算机27”。通常，远程计算机27从控制系统30接收输入信息并且开发至少一个排样策略。开发环境8被配置为通过诸如网络26的网络与控制系统30通信。开发环境8可以包括用于执行指定任务的计算基础设施中通常可用的资源，其示例性实施例在本文中进一步介绍。

控制系统30通常包括控制器31。控制器31可以直接或通过网络26联接到工作站33。工作站33包括用户接口34。控制系统30通常提供可以在控制器31、开发环境8、工作站33和诸如可以通过网络26访问的那些组件之类的其它组件(未示出)之间分布或共享的计算能力。通常，控制系统30提供对成像操作、排样操作和切割操作的控制。因此，控制系统30与开发环境8通信。控制系统30可以包括到开发环境8的直接链接和/或通过网络26进行通信。此外，控制系统30可以与包含例如生产要求的描述的用户数据库通信。

现在介绍可用于计算基础设施中并且可以与开发环境8以及控制系统30一起使用的资源。这些资源以及其它资源可能包含专用和/或共享组件。也就是说，加工系统20可用的资源中的至少一些可以在生产环境7、开发环境8和控制系统30之间共享。

通常，计算资源包括一个或多个中央处理单元(处理器)。处理器通过系统总线联接到系统存储器和各种其它组件。只读存储器(ROM)联接到系统总线并且可以包括内置操作系统(BIOS)，其控制控制系统30的某些基本功能。

用户接口34可以配置有各种组件，诸如显示器适配器和/或显示器。可以包括图形适配器以提高图形密集型应用、视频控制器、电容性(即，触摸屏)显示器等的性能。输入/输出装置被示出为经由用户接口(UI)适配器连接到系统总线。可以包括键盘、指针装置(例如，鼠标)和扬声器并且将其经由用户接口适配器互连到系统总线。可以包括认为合适的其它用户接口组件。

计算资源可以由合适的电源供电。在一些实施例中，电源包括用于接收交流电(AC)并将AC转换成合适形式的直流电(DC)的至少一个变压器。在其它实施例中，电源包括至少一个电池。电源可以包括用于接收和控制各种形式的输入功率的适当电路。

在一些实施例中，各种适配器可以连接到经由中间总线桥(未示出)连接到系统总线的一个或多个I/O总线。用于连接诸如硬盘控制器、网络适配器和图形适配器之类的外围装置的合适的I/O总线可以包括公共协议，诸如外围组件接口(PCI)总线。

在这个示例中，通信适配器将系统总线与网络26互连，使得控制系统30和开发环境8能够通信。通信适配器可以支持有线和无线通信协议中的至少一种。例如，通信适配器和网络26可以支持诸如有线以太网，wi-fi(例如802.11协议)，UMTS，拨号，主动同步，蜂窝(使用诸如GSM、GPRS、EDGE、CDMA、TDMA、3G、4G等的协议)的协议。通常，通信适配器与网络26通信，并且可以与因特网通信(直接或间接)。

计算资源可以包括联接到系统总线的至少一个输入/输出(I/O)适配器和/或通信适配器。I/O适配器可能包括并行ATA(PATA，也称为IDE或EIDE)，串行ATA(SATA)，SCSI，串行连接SCSI(SAS)和光纤通道，或包括被视为合适的任何其它类型的接口。I/O适配器通常提供与硬盘和/或长期存储单元(诸如光驱、磁带驱动器)或任何其它类似组件的通信。I/O适配器、硬盘和长期存储单元(以及可能被包括的其它类似组件)在本文中统称为“大容量存储器”。

数据可以存储在被视为适当的任何数据库中，并且用适当的工具进行操纵。例如，图像以及可用切割模的形状和库存可存储在数据库中，诸如由加利福尼亚州红木海岸的Oracle公司提供的ORACLE；来自华盛顿州雷蒙德市微软公司的SQL SERVER；和加利福尼亚州都柏林的SAP公司的SYBASE。另外，可以相应地管理可以在本文生成的(下面讨论的)数据库。

通常，计算资源包括存储在机器可读介质上(诸如在ROM、RAM或海量存储单元中)的机器可读指令。机器可读介质可以被称为“非暂态”介质。机器可读指令(本文被称为“软件”，“应用程序”，“客户端”，“过程”，“插件”以及其它类似术语)通常提供如将在本文进一步详细讨论的功能。

机器可读介质上的一些机器可读指令可以包括操作环境。例如，如本文所提出的，合适的操作环境是WINDOWS(可从华盛顿州雷蒙德市的微软公司获得)。本文提供的软件可以用例如SQL语言开发，该语言是用于管理关系数据库的跨供应商查询语言。软件的各个方面可以用其它软件来实施。例如，可以用XML、HTML等提供用户接口。

机器可读介质上的附加机器可读指令可以与加工系统20一起使用。一些附加系统可以包括可商购软件，诸如绘图或计算机辅助设计(CAD)应用。一些附加系统可以与加工系统20集成，从而向用户提供无缝操作。相应地，加工系统20可以具有用于与辅助软件或系统接口的至少一个接口。

计算资源可以适当地包括或排除前述组件和其它组件。例如，其它组件(诸如路由器，网桥，防火墙，交换机，服务器，中间件和其它组件)可能是可用的。

在一些实施例中，在开发环境8的特定组件中，计算资源的至少一些方面可以被设计和配置成用于固定操作。在一些其它实施例中，计算资源的至少一部分被设计和配置成用于移动操作。可适用于本文的教导的实践的常用移动计算机的一些示例性实施例包括膝上型计算机、智能电话、平板电脑等。

计算资源可以包括多个计算机(诸如个人计算机、平板电脑等)。例如，在开发环境8中，至少一台计算机可以包括大量存储器、存储器、处理器、大容量存储器等。作为进一步的示例，在控制系统30中，至少一台计算机可以被设计为具有移动性作为主要目的。

特定计算机可能是面向目的的。例如，一台计算机可能主要作为用户接口操作。一个示例包括在生产环境7处可供操作员使用的平板电脑类型的计算机。另一个示例是包括大量处理能力的固定计算机。

应该认识到，如可能在本文描述的一些功能可以通过硬件(诸如，通过前述组件)或视情况通过软件来实现。因此，在以某种方式参考实施方式的情况下，这种实施方式仅仅是说明性的，并不限制所描述的技术。简而言之，计算资源的前述描述以及利用或结合计算资源的系统仅为本文的教导提供了环境，并且不被解释为限制性的，而是作为加工系统20的各方面的说明。

控制系统30可以分成某些面向目的的子系统。如图3的示例所示，控制系统30的子系统可以包括用户接口系统35、成像系统36、排样系统37和切割系统38。诸如硬件和/或软件的物理组件可以是多用途的，并且根据需要在控制系统30的各种子系统内使用。例如，照明器具21、成像装置22和投影仪23可以在成像系统36以及切割系统38内使用。因此，根据子系统描述控制系统30的各方面不应被解释为对皮革加工系统20的架构的限制。

通常，用户接口系统35为所有外部接口提供了一种设施。用户接口系统35可以包括通信设备、软件、数据存储区和其它组件。用户接口系统35可以接收手动输入和/或远程输入并将这些输入提供给控制系统30中的其它系统。用户接口系统35可以从控制系统30接收信息并将其输出至用户、网络或另一个系统。

通常，成像系统36管理成像操作。成像系统36可以接收诸如来自用户接口系统35的指令并相应地控制成像。成像系统36可以产生包括但不限于工件图和缺陷图的输出。

排样系统37接收信息并与开发环境8通信以获得排样策略。一般来说，排样包括采用排样策略中为特定作业描述提供的规格，并且将相关形状叠加到工件图像上。排样系统37可以实现被称为“库模块”的子系统。通常，库模块在不间断的基础上收集排样信息并构建知识库(被称为“库”)。通过应用来自先前任务的知识，排样系统37可以大大加快并且增强处理。

由排样系统37接收的示例性信息包括给定工件的图、缺陷信息、分级信息、尺寸和形状信息、作业描述以及用户偏差信息，诸如对计算时间或收率要求的限制。排样系统37包括产生输出的处理单元。输出包括关于部件布置的信息以及其它信息，诸如相关联的收率、计算时间、库信息和其它相关信息。

通常，切割系统38接收信息并且为切割操作提供方便。切割系统38可以对CNC机床14进行编程，并且可以将选择的排样策略投影到工件12上供用户查看。在使用切割模的实施例中，切割系统38可以便于手动放置切割模(例如，通过将模具代码投影到工件上)，可以提供对切割模的自动放置(例如，通过控制机器人操作)，对切割系统(例如，冲压机)进行控制并且可以执行其它类似的功能。在一些实施例中，开发环境8可以控制切割系统38。例如，当包括计算机数字控制切割(CNC)机床时，开发环境8可以控制切割系统38。

在一些实施例中，排样系统37和切割系统38的各方面被包含在单个系统内。

下面更详细地讨论加工系统20及其各子系统的其它方面。

现在转到图4和图5，示出了由加工系统20实施的软件的示例性显示屏幕41。在该示例中，显示屏幕41设置在控制系统30的用户接口34上。显示屏幕41包括显示区域42和至少一个工具栏43。显示区域42提供对工件12的图像的显示。在该实施例中，图像已经由成像装置22收集。如可以看到的，工作台11可以呈现对比背景以辅助工件12的成像。

至少一个种子点45可以被布置在工件12上。通常，至少一个种子点45作为工件12上的参考标记提供。在一些实施例中，诸如在使用多个种子点45时，控制系统30可以计算工件12的几何考虑因素。除了提供关于工件12的尺寸的确定之外，种子点45可以用于提供开始切割操作的参考点。至少一个种子点45可以利用不可见的标记(诸如，利用在红外中操作的反射锚)、可见标记(诸如利用可擦墨水，或通过放置诸如反射器的中间装置)放置在工件12上。作为替代，至少一个种子点45可以通过软件的操作与工件12相关联。

在所示的实施例中，向用户提供用于审查和设置每个种子点45的图像。在图4中，用户已经选择了两个位置来放置相应的种子点45。在图5中，用户已经利用软件通过选择工具栏43中适当的设置来登记那些选项。通常，这个初始阶段是拍摄阶段的一部分。

如果用户期望这样，则在拍摄阶段期间工件12的特定缺陷和其它特征也可以被突出和分级。可以执行分级来指定对突出显示的区域的优选使用。例如，缺陷可以被分级以排除缺陷(诸如工件12中的穿孔)。作为另一个示例，缺陷可以被分级以限制用于在不太明显的区域中已知的产品的区域。作为进一步的示例，工件12的高质量部分可以被分级以用于高级使用。突出显示和/或分级可以由用户和/或由控制系统30(例如，通过使用算法)来执行。为了本文的目的，通过识别工件上的缺陷并且将这些缺陷与工件的图像相关联来产生“缺陷图”。类似地，对工件的材料区域进行分级并且将这些等级与工件的图像相关联来产生“等级图”或“分级图”。如果认为合适，则可以将缺陷图与分级图组合。

现在还参照图6，一旦种子点45已经被记录，就可以显示排样工具46。在所提供的示例中，排样工具46包括产品选择菜单47和工作区域48。另外，可以包括下拉菜单49。下拉菜单49可以包括用于控制软件的用户可选工具。例如，下拉菜单49可以向用户提供打开或关闭文件、操纵数据库对象、执行排样操作、启动切割操作等的选项。下拉菜单49不限于与排样工具46相关联，并且可以出现在软件的其它屏幕上。在一些实施例中，下拉菜单49的外观是上下文相关的。排样工具46还可以包括至少一个工具栏43，该至少一个工具栏43包括用于执行特定指令的按钮。也就是说，在每个工具栏43内呈现的选项提供对给定功能的执行，而在下拉菜单49下呈现的选项可以将用户引向附加选项并最终引向特定功能。

将任何一个给定的工件12加工成产品(即，从工件12切割的块)所固有的是，用户将已经从工件12中识别出所需的各个产品块。这就是，用户将已经创建了或被提供了作业描述。每项作业描述(或“作业”)将包括与用于从工件12切割相应产品的每个产品相关联的形状和尺寸。

一旦用户已经识别出用于加工工件12的特定作业，排样工具46就将识别完成作业的所有产品要求。在该实施例中，产品选择菜单47提供与作业中识别的所有产品相关联的形状的图形显示以及相应产品的数量计数，并且可以包括其它类似信息。在一些实施例中，产品选择菜单47是交互式的。也就是说，例如，产品选择菜单47中呈现的元素可以被突出显示，并且与用于在工件12内切割某些等级的材料的操作相关联。例如，用户可以右击产品选择菜单47内的特定图形元素和左击以产生弹出式菜单。用户可以为将要通过所选择的设置产生的工作产品而选择特定的材料等级。

在一些实施例中，用户可以从产品选择菜单47拖动图像并且将它们放置在作业区域48中提供的工件12的图像上。

在一些实施例中，排样工具46将作业区域48显示为轮廓图像(如图6所示)。在一些其它实施例中，作业区域48被描绘为具有根据特定分级被阴影化的区域。可以作业区域48内实现工件12的其它呈现形式。

正如人们所推测的那样，有效地使用工件12内的材料可能是一项艰巨的任务。因此，远程处理可以独立于由生产所施加的时间约束、针对工件12的形状反复评估作业内的每个产品规格的几何形状来加速该任务。现在引入利用加工系统20的排样操作的各个方面。

通常，加工系统20可以用于映射针对工件12的产品要求。即，生成排样策略。排样策略的一个目的可以是提供改进的生产收率或减少的边角料。排样策略可以以各种方式设计。例如，可以在完全自动化的基础上、半自动化的基础上或手动基础上开发排样策略。

作为排样过程的介绍，在一个实施例中，一旦用户已经完成对工件12的图像的拍摄并且识别出适当的作业，则用户可以对开发环境8分派任务以负责确定产品在工件12上的放置。参考图7，其中提供了示例性的排样菜单50。

在图7中提供的示例中，用户可以通过简单地点击标题为“Suggest Strategies(建议策略)”的按钮来请求自动确定合适的排样策略。一旦用户已经请求了自动开发排样策略，开发环境8将开始确定排样策略。在一些实施例中，所建议的排样策略呈现在工作区域48中，如图8所示。

适当的排样策略的确定可以通过各种技术来完成。关于自动排样，软件可以配置为任何一种或多种特定偏差。例如，软件可以被配置为识别所需的最大产品块，并且首先将大产品映射到工件12的图像上。例如，将大产品放置在工件12的中央可能存在偏差。在另一个实施例中，软件可以被配置为合并简单的几何形状。例如，如果作业具有多种具有正方形或矩形形状的产品，则认为有利的是将正方形和/或矩形形状一起合并在工件12的中央部分中，从而使间隙空间(即，从工件12切割的每个产品之间的空间)最小化。

可以实现用于启动和确定排样策略的各种附加考虑事项。作为示例，给定的排样策略可以考虑前述以及对工件12的分级要求。当然，用户可以介入该过程并提供手动切割。

排样策略可以限于单个工件12，或者可以针对多个工件12开发。也就是说，大型作业可能不能由单个工件12完成。可以认为适合于使用不同等级、形状和/或尺寸的工件12来完成特定作业。针对大型作业可以开发适当的排样策略，其针对多个工件12中的每个工件开发单一且唯一的排样策略。也就是说，单个排样策略可以包括针对多个工件12内的每个工件12的单独的指令集。

通常，与开发排样策略相关联的处理由开发环境8提供。例如，控制器31可以收集至少一个工件12的描述性信息。该描述性信息可以包括例如：工件12的图像、工件12的缺陷图以及工件12的项目编号(诸如可能与多个工件12中的每一个相关联的序号)等。还可以定义特定作业并将其与至少一个工件12相关联。与至少一个工件12相关联的至少一项作业和描述性信息可以作为输入信息被传送到开发环境8。开发环境8然后将使用输入信息来提供期望数量的建议排样策略。可以根据用户限制和/或输入来提供排样策略。除此之外，排样策略的远程开发为用户提供了对控制器31的提高的可用性。也就是说，通过进行排样策略的远程开发，控制器31具有更大的可用性，以专注于较少耗时的任务，诸如拍摄、布局和切割。

可以采用各种技术来开发排样策略。在一个实施例中，排样策略的发展始于作业描述、工件12的描述性信息(即，工件12的映射)和至少一个种子点45。用户也可以输入某些指南或偏差。开发环境8然后可以开发(或者用户可以提供)初始排样策略。随后，开发环境8将开发初始策略的两种变型(称为“第一”策略和“第二”策略)。做出与第一策略和第二策略的值相关的确定。例如，做出与第一策略相关的收率的确定，以及做出与第二策略相关的收率的确定。所得到的排样策略的多于一个方面可以用于确定优选策略。使用比较、统计分析(诸如回归分析)和其它方法中的至少一项来评估是第一策略还是第二策略为优选策略。一旦选择了优选策略，则重复该过程。继续重复策略开发和选择，直至达到用户标准为止。示例性的用户标准可以包括收率、加工时间、测试结果的收敛(即，最后的排样策略的收率基本上类似于最近开发的策略的收率)。

在一些实施例中，为用户提供用于排样策略的多个选项。也就是说，至少在某些情况下，可能有多个排样策略符合为特定作业确定的标准。

在一些实施例中，加工系统20利用用户库。通过实施用户库，加工系统20可以对排样策略进行分类，从而提供对先前计算的排样策略的供应。通过使用适当的先前计算的排样策略(“种子策略”)，加工系统20可以利用将接近最终策略的排样策略开始计算，因此减少了针对特定作业的迭代计算所需的时间。

也就是说，在一些实施例中，一旦已经提交了用于排样策略的请求，排样系统37就将相关联的信息存储在用户库中。存储的信息可以包括排样策略的布局以及相关联的信息，诸如原料皮几何结构、缺陷图、作业要求、收率、加工时间(计算和处理的时间)以及其它这样的信息。知识库可以根据被认为合适的各种存储参数中的任何一个来索引。加工系统20然后可以利用与种子策略相似的策略来开始对给定作业进行处理。

通过利用用户库，加工系统20的效率不断提高。无论效率是否作为收率、开发排样策略所需的时间、还是实施排样策略所需的时间的函数来测量，使用用户库都可以提供生产力的持续增量增强。

通过执行远程处理，加工系统20大大提高了系统资源的可用性。在使用具有中央开发环境8的多个加工系统20的情况下，提供了额外的优点。例如，可以加快用户库的构建。另外，可以采用现有的用户库以用于最新启用的加工系统20。此外，通过具有中央系统可以极大地促进对加工技术的调节和更新。

一般来说，测试各种排样策略是试错过程。充其量，测试耗费太多时间以至于不能在生产工作流程中执行。由于缺乏足够的时间进行比较排样策略的试验，这导致次优的材料收率。在现有技术中，不管材料形状，缺陷负载或切割部件形状如何，CNC刀具操作员选择单一策略并将其用于所有材料并不罕见。

软件可用于并行测试排样策略，其中排样策略材料利用测试的“获胜”策略用于实际部件放置(排样)和随后的切割(或例如在CNC的情况下同时切割)。因此，本文的教导提供了使用切割部分(作业)和材料的代表性样本来执行来自生产工作流程的“离线的”各种排样策略的测试的手段。最佳排样策略可以在扫描-排样-切割的工作流程之外确定，并且在使用时可以在最短的时间内提供最佳的材料利用率，从而优化生产工作流程。

在一些实施例中，顾客首先向中央排样站提交用于生产作业和材料扫描的CAD数据的代表性样本。一旦提交了图纸，远程系统(诸如，开发环境)就将执行排样测试以识别许多优选的排样策略。由于排样测试评估是在开发环境中完成的，而不是生产环境工作流程的一部分，因此可以使用任意数量的计算机(云、PC、迷你计算机、超级计算机等)。在开发环境中的处理可能会昼夜不停地进行，使用启发式算法或被视为合适的任何其它技术来聚合策略，该策略为每个特定客户的数据/材料集提供最佳的材料收率和排样时间组合。随后，客户基于所供应的数据/材料的可变性接收多种排样策略。然后客户可以使用生产环境内的多台计算机(1-N)将N个供应的排样策略并行排样，从而确定每个生产作业的“最佳配合”。随着客户工作性质的变化，新的数据/材料扫描将被供应至开发环境，其中在持续的基础上进行重新测试，新的和更新的排样策略可能会被提交给客户。

因此，本文的教导提供了识别与排样操作分开的高效排样策略。客户仅需要将已扫描的原料皮数据和将在给定的工单中被切割的部件提供给远程排样服务。可以供应客户数据以便在将来削减某些日期，或者可以在“及时”的基础上供应客户数据。远程排样服务通过一系列算法处理数据，以横跨所有供应的原料皮数据快速优化部件的排样，将实际的排样剪切文件返回给客户。因此，排样完全从工作流程中移除，并且客户的生产环境不受排样操作的阻碍。客户运行所供应的切割文件并确保生产力大幅提高。

如上所述，在一些实施例中，客户可拥有并操作生产环境7，而开发环境8由另一方作为服务提供。

现在返回参考图7，查看排样菜单50的附加方面。在该示例性实施例中，用户可以将许多偏差纳入排样策略的开发中。用于对排样策略进行加权的示例性参数包括：形状、排列、大小、面积、等级和离点(诸如种子点45，工件12的中间或其它类似点)的距离。因此，用户可以通过使用排样菜单50以及排样工具46来设置排样策略的指南。

另外，排样菜单50可以为用户提供用于控制排样策略的迭代开发的输入参数。示例包括控制：切割模(其中使用模具)的旋转次数、旋转偏差、面积偏差、部件平衡、分布以及其它这样的因素。

在一些实施例中，用户可以控制排样策略估计的效率。也就是说，用户可能对工件12的97％消耗感到满意。一旦已经确定了满足该标准的排样策略，就将排样策略呈现给用户。排样策略的远程开发可以在最快的时间内为用户提供最高的材料收率。由于时间约束或其它考虑因素，这免除了用户采用次佳排样策略。在另一个实施例中，用户可以识别在某个时间段内需要排样策略。例如，可以向用户呈现在十分钟内确定的最佳排样策略。

已经如此描述了示例性实施例的各方面，现在引入一些另外的方面和实施例。

在一些实施例中，控制系统30被配置为提供用于布局的用户交互式系统。例如，投影仪23可以用于在工件12上提供至少一个图标作为图像。可以通过手势或其它输入机构来提供对控制系统30的反馈，例如反射放置到工件12上的薄片。因此，成像装置22可用于帮助用户在拍摄和/或排样程序期间提供反馈。

在一些进一步的实施例中，开发环境8可以操作包括用于识别工件12中的缺陷的适当算法的软件。例如，对于诸如变色的一种类型的缺陷，开发环境8可以产生用于整个工件12的平均颜色。通过使用特定算法，开发环境8可以被配置为识别任何一个图像中的超出特定容限水平的较小的一组像素。类似地，可以识别用于工件12的材料所共有的条纹、折痕、孔和其它缺陷。因此，开发环境8可以利用多种算法、例程、分析或其它技术来评估材料或工件12的质量。

可以对缺陷的严重程度进行分级。同样，可以为每种产品指定最低质量的材料(等级)。因此，排样策略的开发可考虑各种产品的各种偏好或要求。

在一些实施例中，可以预先通过用粉笔、蜡笔、标记等物理地标记工件12来产生缺陷图。在一些实施例中，控制系统30经由成像装置22获得用于数字表示的图。在一些实施例中，可以通过使用成像装置22经由数字化缺陷(物理标记或非标记手段)来获得图。在这些实施例中，图通常与从成像装置22获得的工件12的周边轮廓组合，以构建完整的图。

在一些实施例中，诸如在预先创建缺陷图的情况下，可以提供特定工件12并且将其保持固定到诸如包括设置在其上的参考点的板的背衬。也就是说，在一些实施例中，在背衬上执行绘图工作，以避免可能因工件12的随后松弛、对工件12的拉伸或其它这种现象导致的不准确性。

本文描述的图可以以认为合适的任何形式提供。例如，形状、区域和其它这样的特征的绘制可以根据与成像装置22中的传感器相关联二维像素阵列。可以使用诸如英制、公制或SI单位的其它测量单位。

通常，加工系统20提供自动或半自动处理。也就是说，加工系统20可以被配置为执行传统上需要人为介入而没有人参与的至少一些步骤。

本公开的特征在于，在自动CNC切割操作中测试对要切割的部件进行排样的各种策略的任务从生产工作流中分流并且在中央站中完成，从而使生产操作免于繁重的材料优化任务。基于所提供的代表性数据将几种排样策略供应至切割操作。针对实际CNC数据/材料上供应的每种策略并行执行实时排样，以确定最佳材料收率/排样处理时间解决方案。或者，排样操作本身在已经识别了最佳排样策略之后远程地执行。这可以从切割操作(诸如皮革切割生产工作流程)完全消除任何排样策略测试以及排样操作。该过程可大大提高皮革材料的使用率，并且提高了CNC切割、模具切割、甚至手动切割皮革和需要部件排样的所有其它材料的生产能力。

在一些实施例中，排样策略的开发表示计算机将根据由用户设置的变量放置部件的过程。可以以优化材料利用率为目的选择变量，以便在给定用户约束的范围内获得最高收率。对计算机施加的约束可能与收率优化不一致，但对于给定客户应用程序的独特属性可能也是必需的。系统约束的一个示例是在计算期间对旋转次数的限制。给定的部件可能先前已被穿孔，并且穿孔必须与部件的主轴线成0度或90度对齐。在这种情况下，在系统上施加的0度或90度约束对收率具有相当大的负面影响，但对于可接受的部分是必要的。

远程策略选择计划可以为生产用户提供策略列表。例如，可以向用户提供排样策略列表，这些列表是：A)适用于具有低周长面积比(平滑的周长)的大型原料皮；B)具有低的净用面积的原料皮(不适用于大型部件)；C)适用于相对相似形状和纵横比的部件等。然后，客户将手动选择合适的策略以用于每个原料皮/部件组合。

在一些实施例中，生产系统可以被配置为基于任何给定的原料皮和部件轮廓自动选择使用适当的排样策略。

一般来说，理想的排样策略可能因原料皮而有所不同。用于比较排样策略的示例性软件产品是可从康涅狄格州托兰县的Gerber Scientific International公司获得的SIMULNEST。为了提供比较，可以使用多台PC，每台PC各自有不同的策略。在上面的示例中，客户将从远程开发系统被供应三种策略，每台个人计算机为上述单独的列表类别开发排样策略。“胜者”将基于部件和原料皮输入给出最佳收率。

远程开发系统可以向客户传送排样策略或排样策略组，并且客户基于下一个原料皮和手边的作业执行他自己的排样操作。客户的收率可能会得到优化，但客户仍需要在局部执行排样操作。如果排样操作在切割工艺中连续进行，则排样仍然会影响切割吞吐量。

在一些实施例中，客户在及时工作流程(例如，生产前一天)向远程开发系统供应实际的原料皮和作业数据。然后，远程排样系统将根据上述情况确定合适的策略，但不会将这些策略发送给客户，而是将其应用于客户生产作业，并且为客户供应每个原料皮的切割文件。客户不必执行实际的计算机排样操作，他只需切割。这优化了收率(通过远程策略选择)和吞吐量(通过远程排样)。

在一些实施例中，远程策略识别或排样包括将应用程序加载到组内的各台计算机上，诸如加载到企业内和给定网络上的所有计算机。然后，应用程序会在空闲时间使用备用计算能力来执行数字捣弄，然后将策略或排样作业文件发送到生产计算机。除了分配工作量之外，中央计算机程序产品还可以汇集来自网络计算机的数据并提供适当的策略或其它所需信息。这可以被称为“私有云排样系统”。

本文中引用本公开的原理、方面和实施例的所有陈述以及其具体示例旨在涵盖其结构和功能的等同物。另外，意图是这样的等同物包括当前已知的等同物以及将来开发的等同物，即，开发出的执行相同功能的任何元素，而不管结构如何。

在本文的公开内容中，被表达为用于执行指定功能的任何元件旨在包含执行该功能的任何方式，包括例如：a)执行该功能的电路元件和相关硬件的组合，或者b)任何形式的软件，因此包括如本文所述的固件、微代码等与用于执行该软件以执行该功能的适当电路相结合。申请人因此关注的是可以提供与本文所示的那些功能相等同的功能的任何手段。

各种其它组件可以被包括并且被要求以用于提供本文的教导的各个方面。例如，可以使用附加材料、材料的组合和/或材料的省略，以提供在本文的教导范围内的附加实施例。

当介绍本发明或其实施例的元件时，冠词“一”、“一个”和“该”旨在表示存在一个或多个元件。类似地，形容词“另一个”在用于引入元件时旨在表示一个或多个元件。术语“包括”和“具有”旨在是包含性的，使得除了列出的元件之外可以存在其它元件。关于工件，诸如“在...内”和“在...上”等术语通常是指从用户、系统操作员或其它类似相关方的视角来看的工件的外观，并且这样的限制将根据由加工系统20产生的工作产品的用户或消费者的标准而被感知。

虽然已参考本发明的示例性实施例对本发明进行了描述，但是本领域内的技术人员应理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可做出各种改变并且可用等同物来替代本发明的元件。此外，本领域技术人员将理解可进行许多修改以使适应特定的仪器、情况或材料适应本发明的教导而不背离其基本范围。因此，意图是，本发明不限于被公开为预期用于实施本发明的最佳方式的具体实施例，而是本发明将包括落入所附权利要求的范围内的所有实施例。

Claims (28)

1.一种用于将包含片材的工件加工成多件的系统，所述系统包括：

生产环境，所述生产环境被配置成用于收集表征所述工件的数据并且随后将所述工件切割成多个产品；和

与所述生产环境分开的开发环境，所述开发环境被配置成用于从所述生产环境接收表征数据、开发用于切割所述工件的排样策略和提供所述排样策略。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述开发环境包括用于提供所述排样策略的远程系统。

3.根据权利要求1所述的系统，还包括计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在机器可读介质上的机器可执行指令，所述计算机程序产品包括用于计算所述排样策略的指令。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述排样策略根据所述工件的形状、与所述工件相关联的种子点、在所述工件上标识的缺陷和所述工件的材料分级中的至少一项来关联对所述多个形状的放置。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述开发环境被配置成根据收率要求和计算时间限制中的至少一项来开发所述排样策略。

6.根据权利要求1所述的系统，还包括成像系统，所述成像系统被配置成用于收集所述工件的图像、识别所述工件内的缺陷以及对所述工件的区域质量进行分级中的至少一项。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，来自所述生产环境的成像数据由所述开发环境接收以用于远程检查、扫描和策略识别中的至少一项。

8.根据权利要求1所述的系统，还包括切割系统，所述切割系统被配置成用于以下中的至少一项：控制切割系统；将所述排样策略投影到所述工件上；便于将切割模手动放置到所述工件上；以及将切割模放置在所述工件上。

9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述排样策略被配置成供被配置成用于切割所述工件的计算机数字控制(CNC)机床使用。

10.根据权利要求1所述的系统，其中，所述开发环境包括库模块，所述库模块被配置成用于以下中的至少一项：将关于所述排样策略的信息存储在库中，以及从所述库检索用于开发所述排样策略的信息。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述库模块被配置成向所述开发环境提供种子策略。

12.根据权利要求10所述的系统，其中，所述库模块被配置成存储以下中的至少一项：所述库中的布局信息、原料皮几何形状、缺陷图、作业要求、收率、计算时间和处理时间。

13.根据权利要求1所述的系统，所述开发环境还包括用于接收用于开始计算所述排样策略的种子策略的输入。

14.根据权利要求1所述的系统，其中，所述开发环境被配置成执行远程排样并且将排样作业文件发送到所述生产环境。

15.一种用于将包含片材的工件加工成多个产品块的方法，所述方法包括：

从生产环境接收排样策略的标准；以及

根据所述标准迭代地确定所述排样策略。

16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述排样策略包括从所述工件切割的所述产品块的布局。

17.根据权利要求15所述的方法，其中，迭代地确定包括改变所述产品的布局以提供增加的产品收率。

18.根据权利要求15所述的方法，还包括为单个工件提供多个排样策略。

19.根据权利要求18所述的方法，还包括从多个排样策略中选择优选的排样策略。

20.根据权利要求19所述的方法，还包括根据所述优选的排样策略将所述工件切割成所述产品。

21.根据权利要求15所述的方法，其中，选择所述优选的排样策略包括将一个排样策略与另一个排样策略进行比较以及执行统计分析中的至少一项。

22.一种计算机程序产品，包括存储在机器可读介质上的机器可执行指令，所述计算机程序产品包括用于通过实施一种方法而将包含片材的工件加工成多个产品块的指令，所述方法包括：

接收所述工件的图像和相关联的作业描述，所述作业描述包括要从所述工件切割的多个形状；

从库中检索初始排样策略，所述初始排样策略包括要从所述工件切割的所述形状的布局；以及，

根据用户标准重新布置所述初始排样策略中的形状布局以提供排样策略。

23.根据权利要求22所述的计算机程序产品，其中，所述用户标准包括每一个所述产品块的收率、计算时间、生产时间和材料等级中的至少一项。

24.根据权利要求22所述的计算机程序产品，还包括用于在所述库中存储关于所述排样策略的信息的指令。

25.根据权利要求22所述的计算机程序产品，还包括用于控制机器人系统以将与所述形状中的相应形状相关联的至少一个切割模放置到所述工件上的指令。

26.根据权利要求22所述的计算机程序产品，还包括用于控制将所述工件切割成所述产品块的指令。

27.根据权利要求26所述的计算机程序产品，其中，用于控制切割的指令包括用于控制计算机数字控制(CNC)机床的指令。

28.根据权利要求22所述的计算机程序产品，还包括用于将一组计算机作为私有云排样系统操作的指令。