CN113704841B - 一种基于偏置的优化排样方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于偏置的优化排样方法，包括：输入所有待排样零件组集合和已排样的轮廓组集合；对已排样的轮廓组集合，依次通过扩张偏置、合并操作以及收缩偏置，得到收缩偏置轮廓组集合；逐一取待排样零件的外轮廓与收缩偏置轮廓组集合中的轮廓进行计算，得出最佳的排样位置；每完成一个零件的排样后将该零件从待排样零件组集合中删除，并更新收缩偏置轮廓组集合。本发明方法稳定可靠，效率高，鲁棒性强。

Description

一种基于偏置的优化排样方法
技术领域
本发明属于计算几何、计算机辅助制造CAM技术领域，具体是涉及一种基于偏置的优化排样方法。
背景技术
随着科学技术的飞速发展和计算机的普及，计算机辅助设计(CAD)渐渐代替了许多繁琐的工作，使得计算机不再只是一种高效的计算工具，也成为了了帮助人们进行创造性设计工作的帮手。这其中，计算几何就是计算机能实现这一功能的基础理论之一。计算几何的定义是：“对几何外形信息的计算机表示、分析和综合”。其主要研究内容是几何形体的数学描述和计算机表述，通过一系列离散点或特征多边形建立数学模型，再通过计算机进行计算，求出希望得到的信息。其几何化、代数化和图形化的特点不仅帮助我们表示和处理各种复杂的曲面和几何形体，也克服了我们过分依赖坐标系选取的不足之处。
和计算机辅助设计一样，计算机辅助制造也是借助计算机的优势，为制造方法开辟了一条新的道路。计算机辅助制造利用计算机辅助完成从生产准备到产品制造整个过程的活动，即通过直接或间接地把计算机与制造过程和生产设备相联系，用计算机系统进行制造过程的计划、管理以及对生产设备的控制与操作的运行，处理产品制造过程中所需的数据，控制和处理物料(毛坯和零件等)的流动，对产品进行测试和检验等。
二维零件的优化排样问题广泛的存在于飞机、汽车、船舶等机械制造行业。随着CAD技术的日益成熟，利用计算机进行辅助优化自动排样具有重要意义。当前对于不规则零件的自动排样问题，Minkowski Sum是最好的解决办法。Minkowski Sum计算是当前判断两个轮廓之间位置关系最准确的方法，被广泛应用于板材切割等需要排样的场景中。但是Minkowski Sum计算所需时间与对待计算轮廓间点数相关，点数越多，计算越费时。在二维零件排样中随着已排零件的增加，所需计算的点数也相应增加，往往导致Minkowski Sum计算非常费时。
发明内容
为了解决Minkowski Sum计算非常费时的问题，本发明提供了一种基于偏置的优化Minkowski Sum算法的自动排样方法，从而使其应用于排样的场景时能够以较快的速度完成排样的工作。
该方法通过对当前已排样零件轮廓组进行扩张偏置，多轮廓合并后再缩小偏置，达到大幅减少轮廓点数量的目的，从而使Minkowski Sum计算速度变快。该方法稳定可靠，鲁棒性强，适应性广，可以优化现有排样作业中的Minkowski Sum计算，大幅节省时间。
一种基于偏置的优化排样方法，包括：输入所有待排样零件组集合和已排样的轮廓组集合；对已排样的轮廓组集合，依次通过扩张偏置、合并操作以及收缩偏置，得到收缩偏置轮廓组集合；逐一取待排样零件的外轮廓与收缩偏置轮廓组集合中的轮廓进行计算，得出最佳的排样位置；每完成一个零件的排样后将该零件从待排样零件组集合中删除，并更新收缩偏置轮廓组集合。
作为优选，所述优化排样方法包括如下步骤：
(1)输入包含轮廓信息的待排样的零件组集合和已排样的轮廓组集合；
(2)将已排样的轮廓组集合按照设定方向进行扩张偏置，得到扩张偏置轮廓组集合；
(3)将扩张偏置轮廓组集合中的所有轮廓线通过布尔操作合并，得到合并轮廓组集合；
(4)对合并轮廓组集合的轮廓按照与步骤(2)相同的偏置距离、相反的偏置方向进行收缩偏置，得到收缩偏置轮廓组集合；
(5)在零件组集合中取一个待排样零件，将该零件的外轮廓分别与收缩偏置轮廓组集合中每条轮廓线进行Minkowski求和，并将计算结果输出；
(6)将当前待排样零件从零件组集合中删除，并将该零件的轮廓进行步骤(2)所述的扩张偏置，并将得到的扩展轮廓存入所述扩张偏置轮廓组集合；
重复步骤(3)～(6)直至所有的待排样零件完成Minkowski求和，输出排样结果。
本方法适用于平面的排样位置计算，输入为所有待排样零件和已排样零件，每次取一个待排样零件的外轮廓与所有已排样的零件进行计算，得出最佳的放置位置，将该零件加入已排样零件后更新待排样零件组和已排样轮廓组，循环至所有待排样零件都放置完则套料完成。输入的轮廓组都必须是封闭的，且轮廓的方向内轮廓与外轮廓相反。
步骤(1)中，输入所有待套料的零件组集合为{Aq}和已套料的轮廓组集合为{Bi}，其中q∈[1,w]，w为待套料零件总数，i∈[1,n]，n为轮廓线总数。集合{Aq}和{Bi}均为零件组集合，均为多层数据结构(零件组由零件组成，零件则由若干轮廓组成，轮廓则又由轮廓线段组成)。
步骤(2)中，将集合{Bi}中的每条轮廓线根据方向进行扩张偏置，所有扩张偏置后的偏置线都保存在扩张偏置轮廓组集合{Cj}中，其中j∈[1,m]，m为偏置轮廓总数。对集合{Bi}中的每条轮廓线根据方向进行偏置时，需要根据轮廓线的方向决定，如果是外轮廓，则向外偏置，如果是内轮廓，则向内偏置，以达到原轮廓扩张的目的。
步骤(3)中，将集合{Cj}中的所有轮廓线通过布尔操作合并，合并后的轮廓线组集合定义为合并轮廓组集合{Dk}，其中k∈[1,p]，p为合并后的轮廓线总数。该步骤中，布尔操作合并即获取各个轮廓并集的部分。合并后的轮廓线依然遵守轮廓方向与内外轮廓的关系。
步骤(4)中，将{Dk}中的所有轮廓线根据方向进行收缩偏置时，偏置距离与步骤(2)中的扩张偏置距离保持一致且方向相反，得到的所有轮廓线都保存在收缩偏置轮廓组集合{Ey}中，其中y∈[1,z]，z为偏置线总数。该步骤在进行收缩偏置时，如果是外轮廓，则向内偏置，如果是内轮廓，则向外偏置，达到所有轮廓向内收缩的目的。
经过步骤(2)～(4)的操作，完成对当前已排样的轮廓组集合内的轮廓的简化操作。
作为优选，所述扩张偏置或收缩偏置是偏置距离由最小零件尺寸确定。作为进一步优选，所述的偏置距离小于最小零件尺寸的1/2；但是需要大于切割半径。
利用本发明的方法，对于零件间距大的情况，这种方法会把排好的零件自身放大缩小达到自身点数简化的作用，但是对于零件间距小或者共边切割的情况这种方法就会合并多个已经排好的零件。
通过Minkowski Sum，可以直接输出对应零件的临界多边形，然后基于得到的临界多边形，可以按照现有的排样规则确定该零件的最佳排样位置。
在完成一个零件的排样后，需要将该零件从原始的零件组集合中删除，同时需要将该零件对应的轮廓进行步骤(2)所述的扩张偏置(偏置距离相等，偏置方向相同)，并将得到的扩张偏置轮廓存入到当前的扩张偏置轮廓组集合中，完成对当前扩张偏置轮廓组集合的更新，然后重复步骤(3)和步骤(4)，完成对收缩偏置轮廓组集合的更新。然后重复步骤(5)和(6)完成对下一个零件的排样。
本发明一种基于偏置的优化排样方法，具有的有益效果是：
当前对于不规则零件的套料问题，Minkowski Sum是最好的解决办法。但是Minkowski Sum需要对两个轮廓的每个点进行一次计算，计算量很大。本发明通过将需要Minkowski Sum计算的轮廓组先扩张偏置，再合并，最后再收缩偏置，达到了大幅减少轮廓点数的目的，从而从根本上降低了计算量，大幅提升Minkowski Sum计算的运算时间，克服了Minkowski Sum计算计算量大，运行时间长的缺陷，使其可以更好的在碰撞检测、套料等领域的应用。本方法在降低了计算量的同时还具有较强的鲁棒性，各个环节计算速度都很快，使得本发明方法能在很快的时间稳定可靠的实现轮廓间Minkowski Sum计算，从而实现零件的套料工作。
附图说明
图1为本发明一种基于偏置的优化排样方法的流程图；
图2为多轮廓间的Minkowski Sum计算示意图；
图3为轮廓的扩张偏置示意图；
图4为扩张的轮廓组合并示意图；
图5为减少与轮廓组Minkowski Sum计算点数例图；
图6为减少与单轮廓Minkowski Sum计算点数例图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明技术方案做进一步详细说明，以下实施例不构成对本发明的限定。
本发明一种基于偏置的优化排样方法流程图如图1所示，具体实施步骤如下：
步骤101：输入所有待排样的零件组集合{Aq}和已排样的轮廓组集合{Bi}，其中q∈[1,w]，w为待排样零件总数，i∈[1,n]，n为轮廓线总数(即轮廓总数)。
步骤101中，已排样的轮廓组{Bi}中既包含原材料板材轮廓信息，也同时包含已经排样的零件轮廓信息。这里的已经排样的零件可能存在也可能不存在(比如对于还没有进行排样零件的情况，已经排样的零件为零，此时已排样的轮廓组集合{Bi}中仅包括原材料板材的轮廓信息)。
如图2所示，当借助Minkowski Sum求零件最佳排样位置时，计算可能发生在待排样零件的外轮廓与另一封闭轮廓之间，但也会存在需要与很多轮廓之间进行计算的情况，也包括需要与外轮廓和内轮廓计算的情况。因此输入待排样的零件组每次只选择一个零件的外轮廓进行排样位置的计算；而所有已排样的轮廓都需要与该零件的外轮廓计算，轮廓组{Bi}将至少包含一个轮廓。为了进行Minkowski Sum计算，轮廓组都必须是封闭的，且轮廓的方向内轮廓与外轮廓相反。这里记内轮廓为顺时针，外轮廓为逆时针表示。
图2中，零件A所示的多边形轮廓为已排样的轮廓，其包含内轮廓(C1C2C3C4)和外轮廓(A1 A2A3A4)。B和C所示的轮廓为待排样零件的轮廓。图2下图中所示，是以B为例，利用Minkowski Sum计算寻找与零件A的外轮廓的临界多边形，以C为例，利用Minkowski Sum计算寻找与零件A的内轮廓的临界多边形，如图2中下图中虚线所示。
步骤102：轮廓组{Bi}中所有轮廓进行扩张偏置。
对{Bi}中的每条轮廓线根据方向进行偏置时，需要根据轮廓线的方向决定，如果是外轮廓，则向外偏置，反之内轮廓向内偏置，达到原轮廓扩张的目的。图3是一个内轮廓(轮廓2)和一个外轮廓(轮廓1)扩张偏置的示意图，其中轮廓1是外轮廓，轮廓2是内轮廓。该步骤中，偏置距离一般根据最小零件的尺寸确定，一般小于最小零件尺寸的一半(比如针对最小零件尺寸为10mm*10mm的排样操作，我们选择的偏置距离为3.3mm(对于套样工艺来讲，激光光斑半径0.5mm)。通过步骤102，获得偏置轮廓组集合。
步骤103：扩张偏置的轮廓组合并。
如图4所示，两个扩张偏置的轮廓通过布尔运算合并在一起，获取两者并集部分，使其变成了一个大的长方形。在步骤103中需要将所有扩张偏置的轮廓合并在一起，并且新生成的轮廓方向仍以内轮廓为顺时针，外轮廓为逆时针表示。
步骤104：合并后的轮廓组收缩偏置。
与步骤102中相反，对合并后的轮廓组按步骤102中相同的偏置距离反向收缩偏置，即外轮廓向内偏置，内轮廓向外偏置，达到所有轮廓向内收缩的目的。通过步骤104获得收缩后轮廓组集合。
步骤105：从待排样零件组中选择一个零件的外轮廓。
在排样过程中，每次要放置的零件的位置只跟该零件的外轮廓有关，如果外轮廓能放下则该零件必定能放下。所以只选择零件外轮廓进行Minkowski Sum计算求放置位置。
步骤106：所选外轮廓与所有收缩后轮廓组集合中的轮廓分别进行Minkowski Sum计算，确定零件的放置位置。
如图5所示，假设待排样轮廓为P所示的三角形轮廓，已排样的轮廓组为Q所示的两个正方形轮廓，通过步骤102-104，原先轮廓A(三角形轮廓)需要与两个正方形轮廓(8个顶点)分别进行Minkowski Sum计算，现在只需要和一个收缩后的四边形(4个顶点)进行计算，总点数减少了一倍。图6展示的是另一种情况，即单一轮廓自身点数减少的情况。与图5相似，通过步骤102-104，轮廓组中仅有的猴型轮廓点数从1205减少到601个，极大的减少了Minkowski Sum计算总点数。通过Minkowski Sum计算，按照需要的放置策略即可在最佳位置放置当前待排样零件。
步骤107：更新零件组和轮廓组信息。
在确定了当前待放置零件位置后，将其放置位置信息保存，并将该零件从待排样零件组中删除。同时对该零件所有轮廓按步骤102中方法偏置，并将结果添加到步骤102的扩张偏置轮廓组集合中。
步骤108：判断是否还存在待排样零件。
判断当前待排样零件组中是否还有零件，若还有则跳转到步骤103，若没有则跳转到步骤109。
步骤109：输出Minkowski Sum计算结果，利用现有的排样规则得到所有待排样零件的放置位置，完成所有待排样零件的放置，输出排样(套料)结果。
本发明方法通过将需要进行Minkowski Sum计算的已排样轮廓组先扩张偏置，获取所有偏置轮廓并集部分，再按原比例收缩，达到大幅减少需要参与计算的轮廓的总端点数的目的，进而从根本上减少了Minkowski Sum计算的运算量，提升Minkowski Sum计算的运行速度，使其在判断零件排样位置时能较快的完成计算。本发明方法稳定可靠，效率高，鲁棒性强，可以用于零件的排样计算。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的一般技术人员来说，本发明还可以有各种更改和变化。在不脱离本发明原理的前提下，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于偏置的优化排样方法，其特征在于，包括：输入所有待排样零件组集合和已排样的轮廓组集合；对已排样的轮廓组集合，依次通过扩张偏置、合并操作以及收缩偏置，得到收缩偏置轮廓组集合；逐一取待排样零件的外轮廓与收缩偏置轮廓组集合中的轮廓进行计算，得出最佳的排样位置；每完成一个零件的排样后将该零件从待排样零件组集合中删除，并更新收缩偏置轮廓组集合；
具体包括如下步骤：
（1）输入包含轮廓信息的待排样的零件组集合和已排样的轮廓组集合；
（2）将已排样的轮廓组集合按照设定方向进行扩张偏置，得到扩张偏置轮廓组集合；
（3）将扩张偏置轮廓组集合中的所有轮廓线通过布尔操作合并，得到合并轮廓组集合；
（4）对合并轮廓组集合的轮廓按照与步骤（2）相同的偏置距离、相反的偏置方向进行收缩偏置，得到收缩偏置轮廓组集合；
（5）在零件组集合中取一个待排样零件，将该零件的外轮廓分别与收缩偏置轮廓组集合中每条轮廓线进行Minkowski 求和，并将计算结果输出；
（6）将当前待排样零件从零件组集合中删除，并将该零件的轮廓进行步骤（2）所述的扩张偏置，并将得到的扩展轮廓存入所述扩张偏置轮廓组集合；
重复步骤（3）~（6）直至所有的待排样零件完成Minkowski 求和，输出排样结果；
进行扩张偏置时，如果是外轮廓，则向外偏置，如果是内轮廓，则向内偏置；进行收缩偏置时，如果是外轮廓，则向内偏置，如果是内轮廓，则向外偏置。
2.根据权利要求1所述的基于偏置的优化排样方法，其特征在于，所述扩张偏置或收缩偏置是偏置距离由最小零件尺寸确定。
3.根据权利要求2所述的基于偏置的优化排样方法，其特征在于，所述偏置距离小于最小零件尺寸的1/2。
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