CN111258271B - 切割图形生成方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种切割图形生成方法、装置、计算机设备及存储介质。通过获取待优化图形;采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形;对所述待编译图形进行编译,生成数控程序;采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形;若所述待校验图形满足校验要求,则将所述待校验图形确定为切割图形。针对不同的切割图形的实际情况,采用不同的优化算法对切割图形进行优化,提高了切割图形生成的准确性和精度,采用反编译算法对数控程序进行反编译,能够确保数控程序的准确性,进一步提高了切割图形生成的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及数控技术领域,尤其涉及一种切割图形生成方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着计算机技术的高速发展,在现代制造系统中,数控技术是一门集多学科交叉的综合技术,具有高精度、高效率和自动化等特点。现在大多数的数控系统中,多数是以CAM(Computer Aided Manufacturing,计算机辅助制造)软件技术作为开发技术,然而该项技术对切割图形的处理速度慢,开发周期较长,并且每一个数控系统使用的优化算法各不相同,对于切割图形中不同的形状或者线条,不能采用具有针对性的优化算法对切割图形进行优化,导致切割图形的精度较低,错误率较高。
发明内容
本发明实施例提供一种切割图形生成方法、装置、计算机设备及存储介质,以解决生成的切割图形的准确性低的问题。
一种切割图形生成方法,包括:
获取待优化图形;
采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形;
对所述待编译图形进行编译,生成数控程序;
采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形;
若所述待校验图形满足校验要求,则将所述待校验图形确定为切割图形。
一种切割图形生成装置,包括:
图形获取模块,用于获取待优化图形;
第一优化模块,用于采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形;
图形编译模块,用于对所述待编译图形进行编译,生成数控程序;
程序反编译模块,用于采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形;
图形生成模块,用于当所述待校验图形满足校验要求时,将所述待校验图形确定为切割图形。
一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述切割图形生成方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述切割图形生成方法的步骤。
上述切割图形生成方法、装置、计算机设备及存储介质,通过获取待优化图形;采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形;对所述待编译图形进行编译,生成数控程序;采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形;若所述待校验图形满足校验要求,则将所述待校验图形确定为切割图形。针对不同的切割图形的实际情况,采用不同的优化算法对其进行优化,提高了切割图形生成的准确性和精度,采用反编译算法对数控程序进行反编译,能够确保数控程序的准确性,进一步提高了切割图形生成的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一实施例中切割图形生成方法的一应用环境示意图;
图2是本发明一实施例中切割图形生成方法的一流程图;
图3是本发明一实施例中切割图形生成方法的另一流程图;
图4是本发明一实施例中切割图形生成方法的另一流程图;
图5是本发明一实施例中切割图形生成装置的一原理框图;
图6是本发明一实施例中切割图形生成装置的另一原理框图;
图7是本发明一实施例中切割图形生成装置的另一原理框图;
图8是本发明一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供的切割图形生成方法,该切割图形生成方法可应用如图1所示的应用环境中。具体地,该切割图形生成方法应用在切割图形生成系统中,该切割图形生成系统包括如图1所示的客户端和服务器,客户端与服务器通过网络进行通信,用于解决切割图形的切割精度低的问题。进一步地,该切割图形生成方法应用在CAM软件中。其中,客户端又称为用户端,是指与服务器相对应,为客户提供本地服务的程序。客户端可安装在但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备上。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一实施例中,如图2所示,提供一种切割图形生成方法,以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明,包括如下步骤:
S11:获取待优化图形。
S12:采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形。
其中,所述待优化图形为经过预处理后得到的图形。具体地,所述待优化图形可以为用户存储至服务器的图形,也可以为用户在数控系统上绘制的图形。所述预处理可以为对图形进行图层标识、重线删除或直线化处理等。所述优化算法为对待优化图形中的图形进行优化的算法。可选地,所述优化算法可以为最短路径优化算法、双线切割优化算法和平行线切割路径优化算法等。所述待编译图形为采用优化算法对所述待优化图形进行优化得到的图形。
具体地,在获取到待优化图形之后,可先采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形;进一步地,在得到排序图形之后,若所述排序图形为第一排序图形,则采用最短路径优化算法对所述排序图形进行优化,得到待编译图形,所述第一排序图形为不包含两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内的图形。进一步地,若所述排序图形为第二排序图形,则采用双线切割优化算法对所述排序图形进行优化,得到第一优化图形,所述第二排序图形为包含两条相互对齐平行的直线、且两所述直线的最短距离在预设范围内的排序图形。进一步地,若所述排序图形为第三排序图形,则采用平行线切割路径优化算法对所述排序图形进行优化,得到第二优化图形,所述第三排序图形为包含多条相互平行且对齐的线的排序图形。
S13:对所述待编译图形进行编译,生成数控程序。
其中,所述数控程序为对所述待编译图形进行编译之后生成的程序,数控程序存储的文本格式主要为NC(Numerical Control,数字控制)格式,即NC程序。
具体地,在采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形之后,可通过图形编译器对所述待编译图形进行编译,生成数控程序并将该数控程序存储至数据库中。
S14:采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形。
其中,所述反编译算法为对数控程序进行验证的算法,所述待校验图形为采用反编译算法对所述数控程序进行反编译后,等待进行校验的图形。
由于计算机无法直接对数控程序进行反编译,必须通过编译器的转换,因此,在对数控程序进行反编译之前,需先将数控程序转换为计算机可以执行的中间结果,再根据得到的中间结果,按照某种运算方法进行仿真。
具体地,采用反编译算法对所述数控程序进行反编译主要包括:首先对数控程序的字符串自左向右进行扫描;然后对数控程序的字符串进行词法分析,去掉注释等不必要的字符;再对数控程序中的代码符号进行语法分析,识别数控程序中的指令是否符合语法规则;若识别数控程序中的指令符合语法规则,则从数控程序中提取加工信息,生成与机床控制相关的中间代码;按照一定的数据结构将中间代码存储于计算机的缓冲区进行反编译,得到待校验图形,即待校验图形。
S15:若所述待校验图形满足校验要求,则将所述待校验图形确定为切割图形。
其中,切割图形指满足校验要求的图像,具体地,在得到待校验图形之后,判断该待校验图像是否满足校验要求,若该待校验图像满足预设要求,则将该待校验图形确定为切割图形;若该待校验图像不满足预设要求,则重新对该校验图像进行优选处理。
具体地,判断该待校验图像是否满足校验要求可以通过预先获取一目标切割图像,该目标切割图像为预先经过校验和优化的满足用户要求的图形。在获取到待校验图形之后,将该待校验图形与目标切割图像进行相似度匹配,若待校验图形与目标切割图像的相似度大于预设阈值,则表示该待校验图形满足校验要求,将待校验图形确定为切割图形;若待校验图形与目标切割图像的相似度等于或小于预设阈值,则表示该待校验图形不满足校验要求,重新对该校验图像进行优选处理。其中,预设阈值是指预先设定的用于评估待校验图形是否满足校验要求的阈值。可选地,预设阈值可以为90%、95%或98%等,用户可根据实时情况自定义设定。
在本实施例中,通过获取待优化图形;采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形;对所述待编译图形进行编译,生成数控程序;采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形;若所述待校验图形满足校验要求,则将所述待校验图形确定为切割图形。针对不同的切割图形的实际情况,采用不同的优化算法对切割图形进行优化,提高了切割图形生成的准确性和精度,采用反编译算法对数控程序进行反编译,能够确保数控程序的准确性,进一步提高了切割图形生成的准确性。
在一实施例中,如图3所示,在步骤S11之前,即在获取待优化图形之前,所述切割图形生成方法,具体还包括如下步骤:
S16:接收待切割图形。
S17:对所述待切割图形进行图层标识,得到第一处理图形。
其中,所述待切割图形可以为用户在系统上绘制得到的图形,也可以为用户存储至服务器的图形。所述图层标识可以为对所述待切割图形的图层进行标识转换。所述第一处理图形为对所述待切割图形进行图层标识之后得到的图形。
优选地,在对所述待切割图形进行图层标识之前,还可以预先在待切割图形中设置桥位,所述设置桥位包括:设置打断类型、打断数量和打断宽度。
优选地,在对所述待切割图形进行图层标识之前,还可以在待切割图形中添加双线,所述添加双线包括:设置双线宽度、在待切割图形中选择要添加双线的图元和选择双线的两端是否连接。
优选地,在对所述待切割图形进行图层标识之前,还可以在待切割图形中添加边框,由于在数控设计中,图形的设计往往比实际的加工材料小,固在图形设计好之后,在图形外接边框,节约加工材料。
优选地,在对所述待切割图形进行图层标识之前,还可以查看待切割图形的范围和长度,在待切割图形进行处理之后,能够显示当前待切割图形的长度和宽度,也能够显示八个图层的切割长度和总的切割长度。
在数控设计中,由于每一用户绘图的方式不同,对图形的图层命名方式也不同,常常会将图层命名为切割工艺名,从而导致数控系统难以区分图层。因此,在本实施例中,在接收到待切割图形之后,对所述待切割图形进行图层标识,得到第一处理图形。在本实施例中,所述图层标识包括图层列举和切割层转换过程。具体地,首先对所述待切割图形中命名好的图层进行列举,然后按照数控系统中图层的层数,对每一命名好的图层的名称进行名称替代,替换成数控系统能够识别的图层名称,使得数控系统能够识别待切割图形中的每一图层。例如,数控系统中图层的层数一共有八层。所述待切割图形中某一图层的图层名称为半穿。由于数控系统无法识别图层名称为半穿的图层为哪个图层,因此将所述半穿图层转换为数控系统可以识别的layer6切割图层。
其中,数控系统为采用ObjectARX开发技术与CAM技术结合的系统,该数控系统可以高效快速获取图形数据,并在图形处理上能够实现高精度的处理算法,其中ObjectARX是AutoDesk公司针对AutoCAD平台上的二次开发而推出的一个开发软件包。
在一具体实施方法中,若所述待切割图形中包含不进行切割的图层,则将不进行切割的图层进行屏蔽。
S18:对所述第一处理图形进行重线删除,得到第二处理图形。
其中,所述重线删除为将所述第一处理图形中重复的线条进行删除,所述第二处理图形为对所述第一处理图形进行重线删除得到的图形。
具体地,在对所述待切割图形进行图层标识,得到第一处理图形之后,对第一处理图形进行检测,当第一处理图形中出现重复的线条或者一些多余的圆弧、线段等,对重复的线条或者一些多余的圆弧、线段进行删除,得到第二处理图形。
S19:对所述第二处理图形进行直线化处理,得到待优化图形。
其中,所述待优化图形对所述第二处理图形进行直线化处理得到的图形。
具体地,所述直线化处理包括:将近似直线的圆弧转换成直线或将存在断点的多段线连成直线。在一具体实施例中,在对所述第一处理图形进行重线删除,得到第二处理图形之后,若检测出所述第二处理图形中包含近似于直线的圆弧或者存在断点的多段线,则将近似直线的圆弧转换成直线和将存在断点的多段线连成直线,得到待优化图形。
本实施例中,通过接收待切割图形;对所述待切割图形进行图层标识,得到第一处理图形;对所述第一处理图形进行重线删除,得到第二处理图形;对所述第二处理图形进行直线化处理,得到待优化图形。通过对待切割图形进行图层标识,能够使得数控系统识别出各个图层,并屏蔽掉不进行切割的图层,通过重线删除和直线化处理,能够提高待切割图形的精度,采用objectARX开发技术与CAM技术结合的数控系统,该数控系统可以高效快速获取图形数据,并在图形处理上能够实现高精度的处理算法。
在一实施例中,如图4所示,在步骤S12中,即采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形,具体包括如下步骤:
S121:采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形。
其中,所述排序图形为采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序得到的图形。
具体地,由于待优化图形经过了图层标识,因此在获取到待优化图形之后,采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,确定待优化图形中每一图层的切割顺序,从而确保每一需要进行切割的图层都进行后续的优化步骤。
S122:若所述排序图形为第一排序图形,则采用最短路径优化算法对所述第一排序图形进行优化,得到待编译图形。
其中,所述第一排序图形为常规的排序图形,即所述第一排序图形为不包含不包含两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内的图形,也为不包含多条相互平行且对齐的线的图形。所述待编译图形为采用最短路径优化算法对所述排序图形进行优化得到的图形。
其中,在采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形之后,若所述排序图形为第一排序图形,则采用最短路径优化算法对所述第一排序图形进行优化。具体地,根据当前图元的切割终点的位置,检测剩余未切割的图元与当前图元的切割终点的距离,在剩余未切割的图元中,将距离当前图元的切割终点最近的图元确定为下一个进行切割的图元。其中,所述当前图元为已切割图元。
本实施例中,通过采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形;若所述排序图形为第一排序图形,采用最短路径优化算法对所述排序图形进行优化,得到待编译图形。通过切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,能够确保每一需要进行切割的图层都进行后续的优化步骤,保证切割的全面性,当排序图形为第一排序图形时,采用最短路径优化算法对所述第一排序图形进行优化,选取与上一个图元的切割终点距离最近的图元作为下一个进行切割的图元,提高切割图形生成的效率。
在一实施例中,在步骤S121之后,即在采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形之后,该切割图形生成方法,还包括如下步骤:
若所述排序图形为第二排序图形,则采用双线切割优化算法对所述第二排序图形进行优化,得到第一优化图形,所述第二排序图形为包含两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内的排序图形。
其中,所述第二排序图形为包含两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内的排序图形。所述预设范围为用户根据图形实际情况进行设定的范围,所述预设范围可以为0.2-0.8cm、0.3-0.9cm或0.3-0.7cm等。所述第一优化图形为采用双线切割优化算法对所述排序图形进行优化得到的图形。
在所述排序图形为第二排序图形的情况下,若采用最短路径优化算法对该第二排序图形中的两条相互对齐平行的直线进行优化,该两条直线的最短距离在预设范围内,则会出现割缝不对齐的情况。因此,在本步骤中,采用双线切割优化算法对该第二排序图形中的两条相互对齐平行的直线进行优化。具体地,在采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形之后,检测所述排序图形的各个图层是否包含两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内,若所述排序图形中至少有一组两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内,则将该类型的直线的切割顺序设定为统一切割顺序,所述统一切割顺序为:假设一组直线中包含上方直线和下方直线,所述上方直线在所述下方直线的上方,且所述上方直线和下方直线经检测为两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内中,则先对所述上方直线进行切割,再对下方直线进行切割。
其中,检测所述排序图形的各个图层是否包含两条相互对齐平行且距离在预设距离范围内的线的具体步骤包括:检测两条直线是否平行。具体地,检测两条直线的斜率是否相等或者判断两条直线的斜率是否都不存在,若两条直线的斜率相等或者两条直线的斜率都不存在,则两条直线平行。进一步地,检测两条直线的左端点和右端点是否对齐包括:首先检测其中一条直线的左端点到另一直线的左端点的最短距离,得到左端最短距离;然后检测其中一条直线的右端点到另一直线的右端点的最短距离,得到右端最短距离,若左端最短距离与右端最短距离相等,则表示两条直线的左端点和右端点对齐,即两条直线对齐。进一步地,在检测完两条直线的左端点和右端点是否对齐之后,若两条直线是对齐的,则检测左端距离或者右端距离是否在预设范围内。
本实施例中,通过若所述排序图形为第二排序图形,则采用双线切割优化算法对所述排序图形进行优化,得到第一优化图形,所述第二排序图形为包含两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内的排序图形。当所述排序图形为第二排序图形时,若采用双线切割优化算法对该排序图形进行优化,会出现割缝不对齐的情况,采用双线切割优化算法进行优化,能够统一切割顺序,提高排序图形的切割精度,降低切割图形生成的错误率。
在一实施例中,步骤S121之后,即在采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形之后,该切割图形生成方法还包括如下步骤:
若所述排序图形为第三排序图形,则采用平行线切割路径优化算法对所述第三排序图形进行优化,得到第二优化图形,所述第三排序图形为包含多条相互平行且对齐的线的排序图形。
其中,所述第三排序图形为包含多条相互平行的线的排序图形,所述第二优化图形为采用平行线切割路径优化算法对所述第三排序图形进行优化得到的。
在所述排序图形为第三排序图形的情况下,若采用最短路径优化算法对该第三排序图形中的多条相互平行且对齐的线进行优化,则会出现割缝不对齐的情况。因此,在本步骤中,采用平行线切割路径优化算法对该第三排序图形中的多条相互平行且对齐的线进行优化。具体地,在采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形之后,检测所述排序图形的各个图层中是否包含多条相互平行且对齐的线,若所述排序图形的任一图层中包含多条相互平行且对齐的线,则检测所述排序图形中的直线间的位置关系,再根据从上到下,从左到右的切割顺序对所述排序图形进行优化,得到第二优化图形。
示例性地,假设所述排序图形中包含两组相互平行且对齐的直线,每组互平行且对齐的直线中包含两条直线,假设第一组直线中包括第一直线和第二直线,第二组直线中包括第三直线和第四直线,所述第一直线与所述第三直线在同一水平线上,所述第二直线与所述第四直线在同一水平线上。
检测所述第一直线的斜率和第二直线的斜率是否相等或者所述第一直线的斜率和第二直线的斜率是否都不存在,若所述第一直线的斜率和第二直线的斜率相等或者所述第一直线的斜率和第二直线的斜率都不存在,即所述第一直线与第二直线平行,由于第三直线与第一直线在同一水平线上,第四直线与第二直线在同一水平线上,故第三直线与第四直线平行。
进一步地,检测两组直线的左端点和右端点是否对齐,具体地,检测第一直线的左端点到第二直线的左端点的最短距离,得到左端最短距离;检测第一直线的右端点到第二直线的右端点的最短距离,得到右端最短距离,若左端最短距离与右端距离相等,则第一直线与第二直线对齐,以同样的方法检测第三直线与第四直线是否对齐。
进一步地,以第一直线的左端点为原点建立坐标系,通过第一直线与第二直线的纵向间隔判断第一直线与第二直线的位置关系,具体地,可利用直线方程斜截式:y=kx+b来进行判断,第一直线的方程式为y=kx,若纵向间隔b为负数,则第二直线在第一直线下方,若所述纵向间隔b为正数,则第二直线在第一直线上方;进一步地,判断第三直线的左端点的横向坐标x与原点的关系,若第三直线的左端点的横向坐标x为正数,则第三直线在第一直线的右方,若第三直线的左端点的横向坐标x为负数,则第三直线在第一直线的左方。
进一步地,在确定所有直线的位置关系之后,假设以第一直线为起点,第二直线在第一直线下方,第三直线在第一直线右方,第四直线在第三直线下方,故根据从上到下,从左到右的顺序对排序图形进行切割,则第一直线为第一切割顺序,第二直线和第三直线为第二切割顺序,第四直线为第三切割顺序,第四直线下方和右方都没有其它直线,故第四直线的右端点为切割终点。
在一具体实施方法中,当所述排序图形的任一图层中包含多条相互平行且对齐的线,可以利用二叉树原理确定排序图形中直线的切割顺序。将排序图形中的所有直线抽象成一个二叉树;检测没有父节点的直线作为起始节点,所述起始节点为第一切割顺序;通过起始节点寻找左右子节点,左右子节点为下一切割顺序;当检测到没有子节点时,该二叉树查找完毕,最后一个子节点为最后的切割顺序。
本实施例中,通过若所述排序图形为第三排序图形,则采用平行线切割路径优化算法对所述第三排序图形进行优化,得到第二优化图形,所述第三排序图形为包含多条相互平行的线的排序图形。针对排序图形中出现包含多条相互平行的线的现象,采用采用平行线切割路径优化算法对所述排序图形进行优化,根据直线的位置关系,从上到下,从左到右确定切割顺序,确保每个直线能够切割完全,并且不会出现由于采用最短路径优化算法进行优化,出现割缝不对齐的情况,提高了切割图形生成的准确性。
应理解,上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中,提供一种切割图形生成装置,该切割图形生成装置与上述实施例中切割图形生成方法一一对应。如图5所示,该切割图形生成装置包括图形获取模块11、第一优化模块12、图形编译模块13、程序反编译模块14和图形生成模块15。各功能模块详细说明如下:
图形获取模块11,用于获取待优化图形。
第一优化模块12,用于采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形。
图形编译模块13,用于对所述待编译图形进行编译,生成数控程序。
程序反编译模块14,用于采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形。
图形生成模块15,用于当所述待校验图形满足校验要求时,将所述待校验图形确定为切割图形。
进一步地,如图6所示,所述切割图形生成装置还包括:图形接收模块16、图层标识模块17、重线删除模块18和直线化处理模块19:
图形接收模块,用于接收待切割图形。
图层标识模块,用于对所述待切割图形进行图层标识,得到第一处理图形。
重线删除模块,用于对所述第一处理图形进行重线删除,得到第二处理图形。
直线化处理模块,用于对所述第二处理图形进行直线化处理,得到待优化图形。
进一步地,如图7所示,所述切割图形生成装置还包括:切割排序模块121和第二优化模块122:
切割排序模块121,用于采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形。
第二优化模块122,用于当所述排序图形为第一排序图形时,采用最短路径优化算法对所述排序图形进行优化,得到待编译图形。
进一步地,所述切割图形生成装置还包括:
第三优化模块,用于当所述排序图形为第二排序图形时,采用双线切割优化算法对所述排序图形进行优化,得到第一优化图形,所述第二排序图形为包含两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内的排序图形。
进一步地,所述切割图形生成装置还包括:
第四优化模块,用于当所述排序图形为第三排序图形时,采用平行线切割路径优化算法对所述排序图形进行优化,得到第二优化图形,所述第三排序图形为包含多条相互平行且对齐的线的排序图形。
关于切割图形生成装置的具体限定可以参见上文中对于切割图形生成方法的限定,在此不再赘述。上述切割图形生成装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中,也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中,以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,该计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于上述实施例切割图形生成方法中使用到的数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种切割图形生成方法。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,处理器执行计算机程序时实现上述实施例中的切割图形生成方法。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现上述实施例中的切割图形生成方法。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程,是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中,该计算机程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用,均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM以多种形式可得,诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明,实际应用中,可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种切割图形生成方法,其特征在于,图形包括:
获取待优化图形;
采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形;
对所述待编译图形进行编译,生成数控程序;
采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形;
若所述待校验图形满足校验要求,则将所述待校验图形确定为切割图形;
在所述获取待优化图形之前,所述切割图形生成方法还包括:
接收待切割图形;
对所述待切割图形进行图层标识,得到第一处理图形;
对所述第一处理图形进行重线删除,得到第二处理图形;
对所述第二处理图形进行直线化处理,得到待优化图形。
2.如权利要求1所述的切割图形生成方法,其特征在于,所述采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形,包括:
采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形;
若所述排序图形为第一排序图形,则采用最短路径优化算法对所述第一排序图形进行优化,得到待编译图形。
3.如权利要求2所述的切割图形生成方法,其特征在于,在所述采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形之后,所述切割图形生成方法还包括:
若所述排序图形为第二排序图形,则采用双线切割优化算法对所述第二排序图形进行优化,得到第一优化图形,所述第二排序图形为包含两条相互对齐平行的直线,且两所述直线的最短距离在预设范围内的排序图形。
4.如权利要求2所述的切割图形生成方法,其特征在于,在所述采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形之后,所述切割图形生成方法还包括:
若所述排序图形为第三排序图形,则采用平行线切割路径优化算法对所述第三排序图形进行优化,得到第二优化图形,所述第三排序图形为包含多条相互平行且对齐的线的排序图形。
5.一种切割图形生成装置,其特征在于,包括:
图形获取模块,用于获取待优化图形;
第一优化模块,用于采用优化算法对所述待优化图形进行优化,生成待编译图形;
图形编译模块,用于对所述待编译图形进行编译,生成数控程序;
程序反编译模块,用于采用反编译算法对所述数控程序进行反编译,得到待校验图形;
图形生成模块,用于当所述待校验图形满足校验要求时,将所述待校验图形确定为切割图形;
所述切割图形生成装置,还包括:
图形接收模块,用于接收待切割图形;
图层标识模块,用于对所述待切割图形进行图层标识,得到第一处理图形;
重线删除模块,用于对所述第一处理图形进行重线删除,得到第二处理图形;
直线化处理模块,用于对所述第二处理图形进行直线化处理,得到待优化图形。
6.如权利要求5所述的切割图形生成装置,其特征在于,所述切割图形生成装置,还包括:
切割排序模块,用于采用切割层分层排序算法对所述待优化图形的切割层进行排序,得到排序图形;
第二优化模块,用于采用最短路径优化算法对所述排序图形进行优化,得到待编译图形。
7.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述切割图形生成方法。
8.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述切割图形生成方法。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101092031A (zh) * | 2007-07-12 | 2007-12-26 | 上海交通大学 | 工业机器人离线编程系统 |
CN101334659A (zh) * | 2008-06-20 | 2008-12-31 | 郭向阳 | 数控切割机优化套料方法 |
CN102571989A (zh) * | 2012-03-09 | 2012-07-11 | 东莞华中科技大学制造工程研究院 | 基于面向服务架构的云端切割排样系统及其实现方法 |
CN103389683A (zh) * | 2013-08-21 | 2013-11-13 | 济南铸造锻压机械研究所有限公司 | 大功率厚板数控激光切割机cam系统及方法 |
CN107256004A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-10-17 | 歌尔股份有限公司 | 产品加工方法及装置 |
-
2020
- 2020-01-20 CN CN202010065499.XA patent/CN111258271B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101092031A (zh) * | 2007-07-12 | 2007-12-26 | 上海交通大学 | 工业机器人离线编程系统 |
CN101334659A (zh) * | 2008-06-20 | 2008-12-31 | 郭向阳 | 数控切割机优化套料方法 |
CN102571989A (zh) * | 2012-03-09 | 2012-07-11 | 东莞华中科技大学制造工程研究院 | 基于面向服务架构的云端切割排样系统及其实现方法 |
CN103389683A (zh) * | 2013-08-21 | 2013-11-13 | 济南铸造锻压机械研究所有限公司 | 大功率厚板数控激光切割机cam系统及方法 |
CN107256004A (zh) * | 2017-06-29 | 2017-10-17 | 歌尔股份有限公司 | 产品加工方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
图形交互式数控激光切割自动编程系统的研发;傅强;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑》;20080915;全文 * |
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