CN111615324B - 一种基于禁忌搜索算法的led贴片机拾贴路径优化方法 - Google Patents

Abstract

一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法，本发明涉及贴片机拾贴路径优化方法。本发明的目的是为了解决现有商业软件在对LED拾取路径进行优化时，通常采取固定的优化策略与随机搜索相结合的方式，使其在搜索过程中容易陷入局部最优解，导致获得的拾贴路径长，LED贴片生产工作效率低的问题。一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法的具体过程为：步骤一：由最近邻算法生成拾贴路径作为禁忌搜索的初始解；步骤二：对步骤一中初始解对应的信息链进行禁忌搜索，根据信息链对应拾贴路径长度获得最优解，最优解为拾贴移动路径长度最短的拾贴路径。本发明用于电器技术及电气工程领域。

Description

一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法

技术领域

本发明涉及贴片机拾贴路径优化方法，特别涉及一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法。

背景技术

随着我国经济水平的不断提升，电子工业也得到了迅速发展，追求小型化、精密化的微电子产业逐步形成。微电子产业是支撑航空、航天、船舶、家电、仪表等多个领域发展的基础性产业，对于高新科技的发展有着重大意义。而微电子产业中涉及印制电路板的制作，表面贴装技术更是其中的关键性技术。表面贴装技术是一种将无引脚表面组装元器件安装在印制电路板的表面上的电路装连技术，元器件安装的位置被称为贴装点。

LED贴片机是专门为LED行业所设计定做的表面贴装设备，用来实现大批量的LED电路板的组装。提升LED贴片机生产制作印制电路板时表面贴装效率的生产方法同样可以被应用到具有相同封装(如电阻、电容)贴片元器件的印制电路板的制作中。

禁忌搜索(Tabu Search)算法是一种元启发式的搜索算法，其思路是：先确定一个可行解，在一系列特定的搜索方向中，选择能让目标函数值变化最多的方向进行移动，并且不以局部最优解作为搜索停止的准则。所述“特定的搜索方向”，是指模拟人类的记忆功能，在一定的迭代次数内对已经进行的优化进行屏蔽的其它可行的搜索方向。

禁忌搜索算法是对于局部搜索算法的一种拓展，其采用全局逐步寻优的方式逼近最优解，该方面适应性强、易于操作，被广泛地应用于求解组合优化问题，特别是NP-hard问题。该算法通过构造领域表完成全局范围内的搜索，加入禁忌表保存历史搜索过的最优解对应的搜索动作，搜索过程中的新解既不是在当前解的邻域中随机产生，也不是从历史最优解中获得。由于禁忌搜索算法的记忆功能和藐视准则，其在搜索过程中接受劣解以跳出局部最优解，解的搜索范围更大。区别于局部搜索算法，该算法在确定全局最优解时更具优势，是一种局部搜索能力很强的全局迭代寻优算法。

1、LED贴片机组成结构

LED贴片机是单动臂并列式贴片头结构，属于动臂式贴片机的一种，以下简称为贴片机。贴片机由运动机构、并列式贴片头、供料器及其插槽、吸嘴库和光学检测机构组成，其示意图如图2所示。

贴片机的主体是由三个直线导轨控制带动并列式贴片头完成加工平面内X轴和Y轴方向的水平运动。区别于旋转式贴片头，并列式贴片头的所有吸杆并排地排成一列，吸杆可以在Z轴(垂直于PCB)电机的驱动下运动，从而完成元件的拾取和贴装任务。

吸杆内部为中空并和真空泵相连，真空泵用于在吸杆内部建立和释放真空环境。贴片机开始工作时，利用吸嘴的延展性，真空泵将气体全部抽走，利用内外压差从供料器中吸附元件。元件由供料器供应，供料器可以插入标准化机械接口(如图所示的供料槽)，从而被固定在供料器架上。供料器分为带式供料器、盘式供料器和杆式供料器。LED贴片机多使用带式供料器，占用槽位数为1。在进行贴装时，吸杆内部充气在PCB板上达到高气压的压力，利用高气压将元件贴装在预先涂有粘接剂的PCB上。

贴片机同时有辅助性组成部分提高生产精度。如止挡捎用于阻挡由传送带传入的PCB运动至指定位置、安装在吸杆上方的光学检测元件飞行用于获取元件位置偏移值与角度偏转值进行补偿，实现高精度拾贴。

2、贴片机的主要工作流程

贴片机工作完成印制电路板制作主要分为生产前的准备工作和生产中的运动规划两大部分。

所述“生产前的准备工作”，是指在进行生产前，机器需要进行的必要的先期准备工作，主要包含以下几个步骤：

步骤一：待加工PCB经传送带导入，移动至止档捎停止，PCB右下角同止档捎位置重合；

步骤二：读取PCB数据文件，确定电路板尺寸信息、贴装点的位置信息等；

步骤三：读取数据库文件，确定机器自身参数信息(可用吸杆、槽位数等)、贴装元件封装信息等；

步骤四：根据贴装元件，贴片头移动至吸嘴库为吸杆安装或更换吸嘴；

步骤五：手动安装供料器至供料槽。

备注：手动安装供料器时，考虑到机器吸杆间距是飞达槽间距的2倍，供料器应间隔1个槽位进行安装，这样可以利用贴片头并列式的结构对元件同时进行拾取。为了缩短贴片头的移动距离，供料器组X轴方向的坐标应同元件X轴方向平均坐标接近。

所述“生产中的运动规划”，是指贴片头进行PCB电路板加工的全过程，主要包含以下几个步骤：

步骤一：贴片头从供料器中拾取元件，并通过飞行相机对元件的位置和角度偏移进行补偿，该步骤通常被称为拾取过程；

步骤二：贴片头逐个移动至各个贴装点安放元件，该步骤通常被称为贴装过程；

步骤三：贴片头返回供料器，执行步骤一、直至所有待贴装点完成贴装。

在“生产中的运动规划”部分的步骤二中，贴装点的安放顺序以及贴装元件时所用吸杆都会影响到贴片头的移动距离，而供料器的位置相对固定。贴片头移动用时和其移动距离直接相关，因此，合理分配各个吸杆安放的贴装点和安放元件的先后顺序，对于提升LED贴片机的生产效率至关重要。拾贴路径移动距离是拾贴优化的性能指标。需要指出，贴片机的X轴与Y轴电机是相互独立进行工作的，决定移动用时的是X轴和Y轴移动距离中的较大者，即切比雪夫距离。

3、目前的研究缺陷

目前主要的商业软件在对LED拾取路径进行优化时，通常采取固定的优化策略与随机搜索相结合的方式，使其在搜索过程中容易陷入局部最优解，导致获得的拾贴路径长，LED贴片生产工作效率低。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有商业软件在对LED拾取路径进行优化时，通常采取固定的优化策略与随机搜索相结合的方式，使其在搜索过程中容易陷入局部最优解，导致获得的拾贴路径长，LED贴片生产工作效率低的问题，而提出一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法。其具体步骤为：

一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法的具体过程为：

步骤一：由最近邻算法生成拾贴路径作为禁忌搜索的初始解；

步骤二：对步骤一中初始解对应的信息链进行禁忌搜索，根据信息链对应拾贴路径长度获得最优解，最优解为拾贴移动路径长度最短的拾贴路径。

本发明的有益效果为：

本发明阐述了一种基于禁忌搜索算法的LED拾贴优化方案，其具体思路是：根据最近邻原则，确定贴装路径的初始解，初始解中应包含元件被拾贴的先后顺序、元件被拾贴时所使用的吸杆编号、贴片头的移动路径的相关信息，并将初始解存储在一条信息链中。

在此信息链的基础上进行禁忌搜索算法，对该信息链进行所有可能的移动操作，从中确定最优解和未被禁止的操作中的最优解。若最优解优于历史最优解，更新历史最优解并将其对应的移动操作加入禁忌表，此最优解作为新的信息链；否则将未被禁止的操作中最优解加入禁忌表，相应解作为新的信息链。对新的信息链重复上述搜索操作，直至一定迭代次数后历史最优解未更新。

禁忌搜索算法相较于其它随机搜索算法的优势在于，其保留了搜索过程中的劣解，扩大了搜索范围，得到的解接近最优解。

本发明公开了一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法，该方法首先由最近邻方法生成初始的贴装点吸杆分配与贴装顺序，进行编码生成信息链，通过采用插入、逆转、交换三种变异算子，结合禁忌表实现拾贴路径的快速优化。实验结果表明，本发明提供的方法可以大幅提升贴片机对LED拾贴时的生产效率，对拾贴路径的缩减达10.94％。禁忌搜索算法更容易编码实现，在保证全局搜索空间足够大的情况下，同时避免了搜索结果陷入局部最优解。

本发明的主要创新点在于(1)提出了一种拾贴的混合编码方法，能够将各吸杆的贴装点分配结果与贴装顺序结果转化为一条信息链；(2)基于禁忌搜索算法，更容易编码实现，搜索空间足够大，能够跳出局部最优解、快速逼近全局最优解。

附图说明

图1所示为本发明流程图；

图2所示为单动臂并列式贴片机的结构示意图；

图3所示为本发明的拾贴距离收敛曲线。

具体实施方式

具体实施方式一：本实施方式一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法的具体过程为：

步骤一：由最近邻算法生成拾贴路径作为禁忌搜索的初始解；

步骤二：对步骤一中初始解对应的信息链进行禁忌搜索，根据信息链对应拾贴路径长度获得最优解，最优解为拾贴移动路径长度最短的拾贴路径，标记搜索过程中获得的当前最优解，并在进一步的迭代搜索中尽量避开这些解。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是：所述步骤一中由最近邻算法生成拾贴路径作为禁忌搜索的初始解；具体过程为：

步骤一一：将各拾贴点坐标转换为贴片头坐标，吸杆间隔为rod_interval，则贴片头以吸杆s拾取元件c时，贴片头的坐标{head_x(c,s),head_y(c,s)}有如下计算方法：

head_x(c,s)＝Cp_x(c)-(s-1)·rod_interval

head_y(c,s)＝Cp_y(c)

式中，Cp_x(c)为第c个元件对应X轴坐标，Cp_y(c)为第c个元件对应Y轴坐标；

s＝1,2,…,S时均可确定一组贴片头坐标，定义K行S列全0元素的矩阵为TaskAssigned；

其中

为拾贴周期总数，numCp为贴装元件总数，S为吸杆总数；TaskAssigned(k,s)为0表示拾贴周期k中吸杆s未安排拾贴任务；k＝1,2,…,K为拾贴周期索引量；s为吸杆编号索引量；

定义numCp个元素全为0的数组CompAssigned，初始化拾贴周期索引k＝1，所述贴片头坐标指贴片头上最左侧吸杆所在位置的坐标；

步骤一二：初始化贴装顺序索引值seq＝1(seq表示同一个拾贴周期内贴装的先后顺序)，遍历head_x(c,s)，c∈{1,2,…,numCp}、s∈{1,，2,…,S}，确定head_x(c,s)中值最大的元素，且TaskAssigned(k,s)和CompAssigned(c)的值均为0，令SuckRod(k,s)＝c、MountSeq(k,seq)＝c，并将TaskAssigned(k,s)和CompAssigned(c)的值置为1；

SuckRod(k,s)为拾贴周期k中吸杆s拾贴的元件序号，SuckRod为拾贴周期内元件吸取矩阵，对应贴装点吸杆分配结果；

MountSeq(k,seq)为拾贴周期k中第seq个贴装的元件序号，MountSeq为拾贴周期内元件拾贴顺序矩阵，对应贴装点贴装顺序结果；

TaskAssigned(k,s)值为1表示已确定拾贴周期k中吸杆s拾贴的元件序号，值为0表示未确定拾贴周期k中吸杆s拾贴的元件序号；

CompAssigned(c)值为1表示已确定拾贴元件c的吸杆和拾贴周期，值为0表示未确定拾贴元件c的吸杆和拾贴周期；

步骤一三：贴装顺序索引值seq的值递增1，遍历贴装点{head_x(c,s),head_y(c,s)}，c∈{1,2,…,numCp}、s∈{1,2,…,S}，确定所有的TaskAssigned(k,s)和CompAssigned(c)值均为0的贴装点{head_x(c,s),head_y(c,s)}中和元件c＝MountSeq(k,seq-1)切比雪夫距离最近的元素，令SuckRod(k,s)＝c、MountSeq(k,seq)＝c，并将TaskAssigned(k,s)和CompAssigned(c)的值置为1；

步骤一四：若seq≤S，表示当前拾贴周期仍有吸杆未完成分配，重复步骤一三；否则，进一步进行判断，若CompAssigned全不为0，表示仍有元件未确定分配拾贴吸杆和拾贴周期，重复步骤一二～步骤一四，直至CompAssigned全为0。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一至二之一不同的是：所述步骤二中对步骤一中初始解对应的信息链进行禁忌搜索，根据信息链对应拾贴路径长度获得最优解，最优解为拾贴移动路径长度最短的拾贴路径；具体过程为：

步骤二一：将步骤一中确定的贴装点吸杆分配结果SuckRod与贴装顺序MountSeq转化为一条信息链Chain，信息链存储形式为长度为2·numCp的数组，n为该数组的索引，转化方式如下：

n≤numCp时，

n＞numCp时，

由此形成的信息链Chain是1～2·numCp全排列中的一种，初始化禁忌表为空；

其中，numCp为贴装元件总数；“％”表示除法中的取余操作；

步骤二二：根据信息链Chain的长度确定信息链Chain所有的插入、逆转、交换变异操作结构体数组Var，结构体数组Var的大小为numVar，信息链Chain成员包含opt、first和second，cntVar为结构体数组的索引变量；

Var[cntVar].opt为信息链变异操作标识，Var[cntVar].first和Var[cntVar].second为信息链的索引；

根据Var[cntVar].first和Var[cntVar].second的值进行具体的插入、逆转、交换变异操作，具体如下：

Var[cntVar].opt值为1时，对应插入操作，表示将信息链Chain的第Var[cntVar].second个元素插入到第Var[cntVar].first个元素之前；

Var[cntVar].opt值为2时，对应逆转操作，表示信息链Chain的第Var[cntVar].first个元素到第Var[cntVar].second个元素中间的元素重新进行逆序排列；

Var[cntVar].opt值为3时，对应交换操作，表示将信息链Chain的第Var[cntVar].first个元素和第Var[cntVar].second个元素的位置进行交换；

步骤二三：记禁忌表的长度为TabuL，令

初始化有numVar个全为0元素的数组usedVar，令变异操作结构体数组Var索引变量cntVar＝1，记搜索到的拾贴移动路径最短的解对应的信息链为bestChain；

步骤二四：信息链Chain根据Var[cntVar].opt的值执行相应的变异操作，将信息链Chain转化为SuckRod和MountSeq；

步骤二五：根据SuckRod和MountSeq计算拾贴移动路径长度；

步骤二六：cntVar自增1，重复执行步骤二四～二五，记所有变异操作中产生最优解tempBestChain(拾贴路径最短)的变异操作编号为bestVar，所有未被禁止的变异操作中产生的最优解tempTBestChain的变异操作编号为bestTVar，若当前最优解tempBestChain优于历史最优解BestChain，执行步骤二七；否则执行步骤二八；

所述最优解的变异操作为拾贴移动路径长度最短的变异操作；

所述未被禁止的变异操作指对于变异操作Var[cntVar].opt对应数组元素usedVar(cntVar)值为0；

步骤二七：以最优解tempBestChain对应的变异操作bestVar更新禁忌表，即令usedVar(bestVar)＝TabuL，usedVar中非零元素值递减1，以tempBestChain作为新的信息链跳转至步骤二三，直至usedVar中所有元素值均不为0；

式中，TabuL为禁忌表长度；

步骤二八：以未被禁的变异操作中最优解对应的变异操作bestTVar更新禁忌表，即令usedVar(bestTVar)＝TabuL，usedVar中非零元素值递减1，以tempTBestChain作为新的信息链；cntVar≤numVar时，跳转至步骤二三，直至usedVar中所有元素值均不为0；否则，停止迭代。

其它步骤及参数与具体实施方式一至二相同。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述步骤二四中信息链Chain根据Var[cntVar].opt的值执行相应的变异操作，将信息链Chain转化为SuckRod和MountSeq；具体过程为：

步骤二四一：首先将信息链按照数组元素的值大于numCp和小于等于numCp分为两条等长的信息链ChainL和ChainR；

步骤二四二：生成SuckRod，有如下计算方式：

SuckRod(nChainL/S,nChainL％S)＝ChainL(nChainL)；

nChainL为ChainL的索引；

步骤二四三：生成MountSeq，有如下计算方式：

MountSeq{(nChainR-numCp)/S,(nChainR-numCp)％S}＝ChainR(nChainR)-numCp；

nChainR为ChainR的索引。

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是：所述步骤二五中根据SuckRod和MountSeq计算拾贴移动路径长度；具体过程为：

步骤二五一：k为拾贴周期索引量，初始化k＝1，吸杆间间隔为rod_interval；

rod_interval＝30；

步骤二五二：s为吸杆编号索引量，s∈{1,2,…,S}，分别计算拾取各元件时的贴片头坐标，记拾取元件c时，贴片头的坐标为{head_x(c),head_y(c)}，有如下计算方法：

c＝SuckRod(k,s)，

head_x(c)＝Cp_x(c)-(s-1)·rod_interval，

head_y(c)＝Cp_y(c)；

步骤二五三：各拾贴周期结束时并列式贴片头返回飞达槽重新吸取元件，根据贴片头坐标计算当前拾贴周期的路径长度，重复步骤二五一～二五二完成所有拾贴周期贴片头移动距离并求和，获得拾贴移动路径长度。

其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。

采用以下实施例验证本发明的有益效果：

实施例一：

本实例选用一种单动臂并列式贴片头贴片机对LED拾贴过程进行优化，该贴片机的输入的PCB数据文件信息如表1所示。

表1 PCB数据文件

现对表1中的元件进行编号，Cp(c)表示第c个元件，{Cp_x(c),Cp_y(c)}为其对应坐标，如Cp(14)的坐标为(45.8，17.4)。元件总数记为numCp，本例中numCp＝34。已知吸杆间隔rod_interval＝15，供料器中心位置的X坐标为555.733，Y轴坐标为54.544。

按照具体实施方式，可以得到拾贴过程优化结果：

表2为SuckRod对应各个拾贴周期内贴装的元件序号，MountSeq决定了拾贴周期内贴装的先后顺序，如对于拾贴周期3，先贴装元件Cp24，随后依次贴装元件Cp27、Cp23、Cp19、Cp16，最后贴装元件Cp8。

表2各拾贴周期元件对应拾取吸杆

吸杆1

吸杆2

吸杆3

吸杆4

吸杆5

吸杆6

拾贴周期1

Cp14

Cp22

Cp17

Cp26

Cp33

Cp34

拾贴周期2

Cp6

Cp21

Cp29

Cp30

Cp32

Cp31

拾贴周期3

Cp8

Cp16

Cp19

Cp23

Cp27

Cp24

拾贴周期4

Cp10

Cp5

Cp11

Cp12

Cp18

Cp28

拾贴周期5

Cp3

Cp2

Cp4

Cp7

Cp15

Cp13

拾贴周期6

Cp1

Cp9

Cp25

Cp20

-

-

根据所提供的实例，比较本发明与商业软件的拾贴路径规划结果，由表3可见，相比商业软件，本发明可实现拾贴路径的改进10.94％。迭代过程中贴装距离的收敛曲线如图3所示。

表3拾贴路径规划效果的比较

	拾贴路径长度
		本发明	1908.005mm
某商业软件	2142.305mm
		改进比例	10.94％

本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法，其特征在于：所述方法具体过程为：

步骤一：由最近邻算法生成拾贴路径作为禁忌搜索的初始解；

步骤二：对步骤一中初始解对应的信息链进行禁忌搜索，根据信息链对应拾贴路径长度获得最优解，最优解为拾贴移动路径长度最短的拾贴路径；

所述步骤一中由最近邻算法生成拾贴路径作为禁忌搜索的初始解；具体过程为：

步骤一一：将各拾贴点坐标转换为贴片头坐标，吸杆间隔为rod_interval，则贴片头以吸杆s拾取元件c时，贴片头的坐标{head_x(c,s),head_y(c,s)}有如下计算方法：

head_x(c,s)＝Cp_x(c)-(s-1)·rod_interval

head_y(c,s)＝Cp_y(c)

式中，Cp_x(c)为第c个元件对应X轴坐标，Cp_y(c)为第c个元件对应Y轴坐标；

s＝1,2,…,S时均可确定一组贴片头坐标，定义K行S列全0元素的矩阵为TaskAssigned；

其中

为拾贴周期总数，numCp为贴装元件总数，S为吸杆总数；TaskAssigned(k,s)为0表示拾贴周期k中吸杆s未安排拾贴任务；k＝1,2,…,K为拾贴周期索引量；s为吸杆编号索引量；

定义numCp个元素全为0的数组CompAssigned，初始化拾贴周期索引k＝1，所述贴片头坐标指贴片头上最左侧吸杆所在位置的坐标；

步骤一二：初始化贴装顺序索引值seq＝1，遍历head_x(c,s)，c∈{1,2,…,numCp}、s∈{1,2,…,S}，确定head_x(c,s)中值最大的元素，且TaskAssigned(k,s)和CompAssigned(c)的值均为0，令SuckRod(k,s)＝c、MountSeq(k,seq)＝c，并将TaskAssigned(k,s)和CompAssigned(c)的值置为1；

SuckRod(k,s)为拾贴周期k中吸杆s拾贴的元件序号，SuckRod为拾贴周期内元件吸取矩阵，对应贴装点吸杆分配结果；

MountSeq(k,seq)为拾贴周期k中第seq个贴装的元件序号，MountSeq为拾贴周期内元件拾贴顺序矩阵，对应贴装点贴装顺序结果；

TaskAssigned(k,s)值为1表示已确定拾贴周期k中吸杆s拾贴的元件序号，值为0表示未确定拾贴周期k中吸杆s拾贴的元件序号；

CompAssigned(c)值为1表示已确定拾贴元件c的吸杆和拾贴周期，值为0表示未确定拾贴元件c的吸杆和拾贴周期；

步骤一三：贴装顺序索引值seq的值递增1，遍历贴装点{head_x(c,s),head_y(c,s)}，c∈{1,2,…,numCp}、s∈{1,2,…,S}，确定所有的TaskAssigned(k,s)和CompAssigned(c)值均为0的贴装点{head_x(c,s),head_y(c,s)}中和元件c＝MountSeq(k,seq-1)切比雪夫距离最近的元素，令SuckRod(k,s)＝c、MountSeq(k,seq)＝c，并将TaskAssigned(k,s)和CompAssigned(c)的值置为1；

步骤一四：若seq≤S，表示当前拾贴周期仍有吸杆未完成分配，重复步骤一三；否则，进一步进行判断，若CompAssigned全不为0，表示仍有元件未确定分配拾贴吸杆和拾贴周期，重复步骤一二～步骤一四，直至CompAssigned全为0。

2.根据权利要求1所述一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法，其特征在于：所述步骤二中对步骤一中初始解对应的信息链进行禁忌搜索，根据信息链对应拾贴路径长度获得最优解，最优解为拾贴移动路径长度最短的拾贴路径；具体过程为：

步骤二一：将步骤一中确定的贴装点吸杆分配结果SuckRod与贴装顺序MountSeq转化为一条信息链Chain，信息链存储形式为长度为2·numCp的数组，n为该数组的索引，转化方式如下：

n≤numCp时，

n＞numCp时，

由此形成的信息链Chain是1～2·numCp全排列中的一种，初始化禁忌表为空；

numCp为贴装元件总数；

步骤二二：根据信息链Chain的长度确定信息链Chain所有的插入、逆转、交换变异操作结构体数组Var，结构体数组Var的大小为numVar，信息链Chain成员包含opt、first和second，cntVar为结构体数组的索引变量；

Var[cntVar].opt为信息链变异操作标识，Var[cntVar].first和Var[cntVar].second为信息链的索引；

根据Var[cntVar].first和Var[cntVar].second的值进行具体的插入、逆转、交换变异操作，具体如下：

Var[cntVar].opt值为1时，对应插入操作，表示将信息链Chain的第Var[cntVar].second个元素插入到第Var[cntVar].first个元素之前；

Var[cntVar].opt值为2时，对应逆转操作，表示信息链Chain的第Var[cntVar].first个元素到第Var[cntVar].second个元素中间的元素重新进行逆序排列；

Var[cntVar].opt值为3时，对应交换操作，表示将信息链Chain的第Var[cntVar].first个元素和第Var[cntVar].second个元素的位置进行交换；

步骤二三：记禁忌表的长度为TabuL，令

初始化有numVar个全为0元素的数组usedVar，令变异操作结构体数组Var索引变量cntVar＝1，记搜索到的拾贴移动路径最短的解对应的信息链为bestChain；

步骤二四：信息链Chain根据Var[cntVar].opt的值执行相应的变异操作，将信息链Chain转化为SuckRod和MountSeq；

步骤二五：根据SuckRod和MountSeq计算拾贴移动路径长度；

步骤二六：cntVar自增1，重复执行步骤二四～二五，记所有变异操作中产生最优解tempBestChain的变异操作编号为bestVar，所有未被禁止的变异操作中产生的最优解tempTBestChain的变异操作编号为bestTVar，若当前最优解tempBestChain优于历史最优解BestChain，执行步骤二七；否则执行步骤二八；

所述最优解的变异操作为拾贴移动路径长度最短的变异操作；

所述未被禁止的变异操作指对于变异操作Var[cntVar].opt对应数组元素usedVar(cntVar)值为0；

步骤二七：以最优解tempBestChain对应的变异操作bestVar更新禁忌表，即令usedVar(bestVar)＝TabuL，usedVar中非零元素值递减1，以tempBestChain作为新的信息链跳转至步骤二三，直至usedVar中所有元素值均不为0；

式中，TabuL为禁忌表长度；

步骤二八：以未被禁的变异操作中最优解对应的变异操作bestTVar更新禁忌表，即令usedVar(bestTVar)＝TabuL，usedVar中非零元素值递减1，以tempTBestChain作为新的信息链；cntVar≤numVar时，跳转至步骤二三，直至usedVar中所有元素值均不为0；否则，停止迭代。

3.根据权利要求2所述一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法，其特征在于：所述步骤二四中信息链Chain根据Var[cntVar].opt的值执行相应的变异操作，将信息链Chain转化为SuckRod和MountSeq；具体过程为：

步骤二四一：首先将信息链按照数组元素的值大于numCp和小于等于numCp分为两条等长的信息链ChainL和ChainR；

步骤二四二：生成SuckRod，有如下计算方式：

SuckRod(nChainL/S,nChainL％S)＝ChainL(nChainL)；

nChainL为ChainL的索引；

步骤二四三：生成MountSeq，有如下计算方式：

MountSeq{(nChainR-numCp)/S,(nChainR-numCp)％S}＝ChainR(nChainR)-numCp；

nChainR为ChainR的索引。

4.根据权利要求3所述一种基于禁忌搜索算法的LED贴片机拾贴路径优化方法，其特征在于：所述步骤二五中根据SuckRod和MountSeq计算拾贴移动路径长度；具体过程为：

步骤二五一：k为拾贴周期索引量，初始化k＝1，吸杆间间隔为rod_interval；

步骤二五二：s为吸杆编号索引量，s∈{1,2,…,S}，分别计算拾取各元件时的贴片头坐标，记拾取元件c时，贴片头的坐标为{head_x(c),head_y(c)}，有如下计算方法：

c＝SuckRod(k,s)，

head_x(c)＝Cp_x(c)-(s-1)·rod_interval，

head_y(c)＝Cp_y(c)；

步骤二五三：各拾贴周期结束时并列式贴片头返回飞达槽重新吸取元件，根据贴片头坐标计算当前拾贴周期的路径长度，重复步骤二五一～二五二完成所有拾贴周期贴片头移动距离并求和，获得拾贴移动路径长度。

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