CN114359276A - 基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法 - Google Patents

基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法 Download PDF

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CN114359276A CN202210264059.6A CN202210264059A CN114359276A CN 114359276 A CN114359276 A CN 114359276A CN 202210264059 A CN202210264059 A CN 202210264059A CN 114359276 A CN114359276 A CN 114359276A
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Abstract

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，包括：获取板材图；得到板材图的麻点区域；分别确定每个图样在板材首次下料时的所有下料位置；计算首次下料每个图样在各下料位置的增益率，得到首次下料时所有图样的候选下料位置；根据所有图样的候选下料位置确定出首次下料后的待下料位置板材；按照确定首次下料后的待下料位置板材的方法对待下料位置板材进行迭代，直到无剩余板材或剩余板材不能被下料为下料图样，得到所有下料方案；根据板材利用率和下料总长度得到每个下料方案的优选度；根据优选度获取最优的钢模下料方案。上述方法用于获取钢模下料最优方案，通过上述方法可提高方案获取的速度。

Description

基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法。
背景技术
在钢模的生产制造过程中，首先需要在板材上进行等离子下料，即通过等离子下料的方式将不同形状的图样在一张板材上下料出来。而由于板材中存在的麻点缺陷会影响钢模的使用，所以在钢模的生产制造过程中，需要设计不同形状图样在板材上的排列方式得到最优的下料方案，通过最优下料方案可避开板材上的麻点缺陷进行下料，下料出无麻点缺陷的图样。因此，获取钢模下料的最优方案是非常必要的。
目前用于获取钢模下料的最优方案的方式主要是人工和机器两种。其中，人工方式是设计人员根据人工经验设计每张板材的下料方案；机器方式是采用采用机器列举所有可能的下料方案并选取最优的方案。
然而，由于板材上麻点位置不一，所以每张板材都需要人工设计下料方案，人工方式工作量大，且依赖主观性，无法保证每张板材的利用率达到最高。而采用机器列举所有可能的下料方案并选取最优的方案为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
难问题，无法在有限的时间内得到最优解。因此，亟需一种方法用于提高获取钢模下料优选方案的速度。
发明内容
本发明提供了一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，包括：获取板材图；得到板材图的麻点区域；分别确定每个图样在板材首次下料时的所有下料位置；计算首次下料每个图样在各下料位置的增益率，得到首次下料时所有图样的候选下料位置；根据所有图样的候选下料位置确定出首次下料后的待下料位置板材；按照确定首次下料后的待下料位置板材的方法对待下料位置板材进行迭代，直到无剩余板材或剩余板材不能被下料为下料图样，得到所有下料方案；根据板材利用率和下料总长度得到每个下料方案的优选度；根据优选度获取最优的钢模下料方案，相比于现有技术，本发明利用计算机视觉，对板材图像进行麻点缺陷检测，根据麻点所在位置，根据不同形状图样的增益率设计不同的下料方案，计算不同下料方案的优选度，从而获取最优的下料方案，本发明可根据所需图样形状自适应设计下料方案，有效提高获取钢模下料优选方案的速度。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案，一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，包括：
S1：获取板材图像及其灰度图。
S2：对灰度图进行双阈值分割，得到板材图像中的麻点区域。
S3：在所述板材图像中分别确定出每一个下料图样在板材首次下料时的所有下料位置。
S4：计算首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率，得到首次下料时所有图样的候选下料位置。
S5：根据所有图样的候选下料位置确定出首次下料后的待下料位置板材。
S6：按照步骤S3-S5方法对待下料位置板材进行迭代，直到无剩余板材或剩余板材不能被下料为下料图样时，迭代停止，得到第一个下料方案，按照得到第一个下料方案的方法依次得到所有下料方案。
S7：利用每个下料方案板材的利用率和下料总长度计算得到每个下料方案的优选度。
S8：根据每个下料方案的优选度获取最优的钢模下料方案。
进一步的，所述一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，所述每一个下料图样在板材首次下料时的所有下料位置是按照如下方式确定：
分别将每一个下料图样在板材图像上旋转平移，每次旋转或平移得到一个新的下料位置，确定出每一个下料图样在板材首次下料时的所有下料位置。
进一步的，所述一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，所述首次下料时所有图样的候选下料位置是按照如下方式得到：
计算首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率。
获取首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率最大值，将增益率最大值对应的下料位置作为各个下料图样的候选下料位置，得到首次下料时所有图样的候选下料位置。
进一步的，所述一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，所述首次下料后的待下料位置板材是按照如下方式确定：
将首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率最大值作为首次下料时每个下料图样的增益率。
根据首次下料时每个下料图样的增益率得到每个下料图样在首次下料时被确定的概率。
根据每个下料图样在首次下料时被确定的概率对所有下料图样进行抽取，确定出首次下料的下料图样和首次下料后的待下料位置板材。
进一步的，所述一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，所述首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率的表达式如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
式中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
为图样
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置时的增益率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
为图样
Figure 54121DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 824631DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置时的像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE014
为图样
Figure 388468DEST_PATH_IMAGE008
的像素点个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
为板材图像的所有像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
为板材图像的像素点个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE020
为图样
Figure 182112DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 286334DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置时边缘上的像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE022
为板材边缘上的像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
为所有已确定下料位置的图样的边缘上的像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
表示图样
Figure 580524DEST_PATH_IMAGE008
边缘与板材边缘或与已确定下料位置的图样边缘重合部分的像素点的个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
为图样
Figure 580841DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 658519DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置时边缘上的像素点个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE030
为麻点区域的像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE032
为已确定下料位置的所有图样在板材图像上的像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE034
为关于剩余位置像素点的函数。
进一步的，所述一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，所述每个下料图样在首次下料时被确定的概率的表达式如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE036
式中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE038
为图样
Figure 176219DEST_PATH_IMAGE008
在首次下料时被确定的概率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE040
为图样
Figure 390163DEST_PATH_IMAGE008
的增益率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE042
为图样
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE044
的增益率，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE046
为所有未确定下料位置的图样的个数。
进一步的，所述一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，所述每个下料方案的优选度的表达式如下：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE048
式中，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE050
为第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE052
个下料方案的优选度，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE054
为第
Figure 896800DEST_PATH_IMAGE052
个下料方案中得到的不同形状的图样的像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE056
为集合
Figure 196194DEST_PATH_IMAGE054
中像素点个数，
Figure 642219DEST_PATH_IMAGE016
为板材图像的所有像素点集合，
Figure 976248DEST_PATH_IMAGE018
为板材图像的像素点个数，
Figure 849526DEST_PATH_IMAGE030
为麻点区域像素点集合，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE058
为麻点区域的像素个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE060
为第
Figure 105058DEST_PATH_IMAGE052
个下料方案所有下料线上的像素个数，
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE062
、
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE064
为板材利用率及下料总长度的权重系数。
本发明的有益效果在于：
本发明利用计算机视觉，对板材图像进行麻点缺陷检测，根据麻点所在位置，根据不同形状图样的增益率设计不同的下料方案，计算不同下料方案的优选度，从而获取最优的下料方案，本发明可根据所需图样形状自适应设计下料方案，有效提高获取钢模下料优选方案的速度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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为本发明实施例1提供的一种钢模下料优选方案获取方法流程示意图；
图2为本发明实施例2提供的一种钢模下料优选方案获取方法流程示意图。
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，所描述的实施例仅仅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做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。
实施例1
本发明实施例提供一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，如图1所示，包括：
S1：获取板材图像及其灰度图。
其中，灰度图，又称灰阶图。把白色与黑色之间按对数关系分为若干等级，称为灰度。灰度分为256阶。
S2：对灰度图进行双阈值分割，得到板材图像中的麻点区域。
其中，阈值分割法是一种基于区域的图像分割技术，原理是把图像像素点分为若干类。
S3：在所述板材图像中分别确定出每一个下料图样在板材首次下料时的所有下料位置。
其中，每一个下料图样在板材首次下料时的所有下料位置是通过将图样在板材图像上进行旋转复制得到。
S4：计算首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率，得到首次下料时所有图样的候选下料位置。
其中，当图样
Figure 292457DEST_PATH_IMAGE008
的面积占比越大，且图样
Figure 12151DEST_PATH_IMAGE008
边缘与板材边缘或与已确定下料位置的图样边缘重合度越高，且剩余位置规则部分的面积占比越大时，图样
Figure 790752DEST_PATH_IMAGE008
在该下料位置对该下料方案的增益率越大。
S5：根据所有图样的候选下料位置确定出首次下料后的待下料位置板材。
其中，根据增益率为每个未确定下料位置的图样设置一个概率，使得在该次下料以一定概率选择非本次下料最优的图样，以达到全局最优或全局近似最优。
S6：按照步骤S3-S5方法对待下料位置板材进行迭代，直到无剩余板材或剩余板材不能被下料为下料图样时，迭代停止，得到第一个下料方案，按照得到第一个下料方案的方法依次得到所有下料方案。
其中，所有下料方案都是存在随机性的。
S7：利用每个下料方案板材的利用率和下料总长度计算得到每个下料方案的优选度。
其中，板材利用率越高，同时下料总长度越小，则该方案越好，优选度越大。
S8：根据每个下料方案的优选度获取最优的钢模下料方案。
其中，优选度最大的方案为最优的下料方案。
本实施例的有益效果在于：
本实施例利用计算机视觉，对板材图像进行麻点缺陷检测，根据麻点所在位置，根据不同形状图样的增益率设计不同的下料方案，计算不同下料方案的优选度，从而获取最优的下料方案，本实施例可根据所需图样形状自适应设计下料方案，有效提高获取钢模下料优选方案的速度。
实施例2
本实施例的主要目的是：利用计算机视觉，对板材图像进行麻点缺陷检测，根据麻点所在位置，根据不同形状图样的增益率设计不同的下料方案，计算不同下料方案的优选度，从而获取最优的下料方案。
钢模的工作面板不能存在麻点缺陷，在钢模的生产制造过程中，需避开板材上的麻点缺陷进行下料，下料出无麻点缺陷的材料，人工设计下料方案工作量大且无法保证板材利用率。本实施例通过图像处理对板材上的麻点区域进行检测，根据不同形状图样自适应设计下料方案，结合方案的优选度，进行下料方案评价，从而选取最优的下料方案。
本发明实施例提供一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，如图2所示，包括：
步骤一：拍摄板材图像，进行麻点缺陷检测，获取缺陷区域。
在板材正上方放置相机，拍摄板材表面图像。为便于麻点缺陷检测，将图像转化为灰度图。
麻点缺陷为板材表面形成的凹坑或不平的粗糙面，在光线的作用下，麻点高出板材表面的部分在图像中较板材表面本身颜色浅，麻点凹陷的部分在图像中较板材表面颜色深。采用双阈值分割的方法，将板材图像上的麻点分割出来。
至此，完成板材图像的处理，获得图像中麻点缺陷区域，麻点区域像素点集合为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE066
。
步骤二：计算不同形状图样的增益率，获取下料方案。
等离子下料为通过等离子下料的方式将不同形状的图样在一张板材上下料出来，下料方案为设计不同形状图样在板材上的排列方式。本实施例每轮确定一个图样的下料位置，获取第
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE068
轮第
Figure 799159DEST_PATH_IMAGE008
个还未确定下料位置的图样（下述中简称图样
Figure 321407DEST_PATH_IMAGE008
）在板材上的所有可能的下料位置：
将图样
Figure 895608DEST_PATH_IMAGE008
的设计图像在板材图像上旋转平移，每次旋转或平移得到一个新的下料位置，下料位置需满足以下约束条件：
Figure DEST_PATH_IMAGE070
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE072
为图样
Figure 779863DEST_PATH_IMAGE008
在当前位置时的像素点集合；
Figure DEST_PATH_IMAGE074
为板材图像的所有像素点集合；
Figure 275566DEST_PATH_IMAGE030
为麻点区域的像素点集合；
Figure 867085DEST_PATH_IMAGE032
为已确定下料位置的所有图样在板材图像上的像素点集合。
Figure DEST_PATH_IMAGE076
表示图样
Figure 764633DEST_PATH_IMAGE008
的下料位置必须位于板材内；
Figure DEST_PATH_IMAGE078
表示图样
Figure 619457DEST_PATH_IMAGE008
的下料位置与麻点区域不能有重合；
Figure DEST_PATH_IMAGE080
表示图样
Figure 868036DEST_PATH_IMAGE008
的下料位置与已确定下料位置的所有图样不能有重合。
获取图样
Figure 732086DEST_PATH_IMAGE008
满足以上约束条件的所有下料位置，得到
Figure DEST_PATH_IMAGE082
个下料位置。下料位置不同，对后续下料带来的影响也不同。计算第
Figure 484142DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置对该下料方案的增益率
Figure DEST_PATH_IMAGE084
：
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
公式解释：
①
Figure 713129DEST_PATH_IMAGE012
为图样
Figure 714583DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 647904DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置时的像素点集合，
Figure 522975DEST_PATH_IMAGE014
为图样
Figure 250759DEST_PATH_IMAGE008
的像素点个数，表示图样
Figure 739509DEST_PATH_IMAGE008
的面积；
Figure 210942DEST_PATH_IMAGE018
为板材图像的像素点个数，表示板材的面积；
Figure 203169DEST_PATH_IMAGE022
为板材边缘上的像素点集合；
Figure 367434DEST_PATH_IMAGE024
为所有已确定下料位置的图样的边缘上的像素点集合，即下料线上的像素点集合；
Figure 812322DEST_PATH_IMAGE020
为图样
Figure 87445DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 199758DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置时边缘上的像素点集合，即图样
Figure 269345DEST_PATH_IMAGE008
下料线上的像素点集合。
②
Figure DEST_PATH_IMAGE086
为图样
Figure 201529DEST_PATH_IMAGE008
在板材中的面积占比，当图样
Figure 749185DEST_PATH_IMAGE008
的面积越大，板材的利用率越大，此时图样
Figure 981583DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 956492DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置对该下料方案的增益率越大；
Figure 907131DEST_PATH_IMAGE026
表示图样
Figure 258478DEST_PATH_IMAGE008
边缘与板材边缘或与已确定下料位置的图样边缘重合部分的像素点的个数，若图样
Figure 345382DEST_PATH_IMAGE008
的边缘与板材边缘或与已确定下料位置的图样边缘重合越多，则表示图样
Figure 756772DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 929128DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置所需要下料的路径短，下料成本低，此时图样
Figure 818586DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 25577DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置对该下料方案的增益率越大；
③
Figure DEST_PATH_IMAGE088
为板材上剩余位置的像素点（不包括图样
Figure 73779DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 467852DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置的像素点、不包括麻点区域像素点）；
Figure 426580DEST_PATH_IMAGE034
为关于剩余位置像素点的函数，用于计算剩余像素点组成的图像中规则部分的面积，具体为：
Figure DEST_PATH_IMAGE090
其中
Figure DEST_PATH_IMAGE092
为剩余像素点组成图像的第
Figure DEST_PATH_IMAGE094
个内接矩形（本方案中的内接矩形特指矩形的四个顶点至少有三个在剩余像素点组成图像的边缘上），
Figure DEST_PATH_IMAGE096
为该内接矩形中的像素点个数，表示该内接矩形的面积，
Figure DEST_PATH_IMAGE098
为内接矩形的最大面积。
Figure DEST_PATH_IMAGE100
表示剩余像素点组成的图像中规则部分的面积在板材中的占比，若占比越大，后续可下料的图样可能越多，此时图样
Figure 35547DEST_PATH_IMAGE008
在第
Figure 788740DEST_PATH_IMAGE010
个下料位置对该下料方案的增益率越大。
④当图样
Figure 670108DEST_PATH_IMAGE008
的面积占比越大，且图样
Figure 901369DEST_PATH_IMAGE008
边缘与板材边缘或与已确定下料位置的图样边缘重合度越高，且剩余位置规则部分的面积占比越大时，图样
Figure 817373DEST_PATH_IMAGE008
在该下料位置对该下料方案的增益率越大。
同理，计算图样
Figure 741466DEST_PATH_IMAGE008
在
Figure 110131DEST_PATH_IMAGE082
个下料位置对该下料方案的增益率
Figure DEST_PATH_IMAGE102
，取最大的增益率
Figure DEST_PATH_IMAGE104
作为图样
Figure 628573DEST_PATH_IMAGE008
的增益率，取增益率最大的下料位置作为图样
Figure 133504DEST_PATH_IMAGE008
的候选下料位置。
同理，计算得到所有未确定下料位置的图样的增益率
Figure DEST_PATH_IMAGE106
及候选下料位置。增益率最大的图样及其候选下料位置为本轮的最优选择，但可能并非全局的最优选择。因此根据增益率为每个未确定下料位置的图样设置一个概率，使得在该轮以一定概率选择非本轮最优的图样，以达到全局最优或全局近似最优。图样
Figure 962919DEST_PATH_IMAGE008
的概率为
Figure 84459DEST_PATH_IMAGE038
:
Figure DEST_PATH_IMAGE036A
其中
Figure 860785DEST_PATH_IMAGE040
为图样
Figure 485802DEST_PATH_IMAGE008
的增益率；
Figure 17277DEST_PATH_IMAGE042
为图样
Figure 94955DEST_PATH_IMAGE044
的增益率；
Figure 737288DEST_PATH_IMAGE046
为所有未确定下料位置的图样的个数；若图样
Figure 482391DEST_PATH_IMAGE008
的增益率越大，其概率越大，反之增益率越小，其概率越小。
对于每个未确定下料位置的图样计算一个概率。根据所有未确定下料位置的图样的概率选择
Figure DEST_PATH_IMAGE108
个图样作为本轮确定的图样，以该图样的候选下料位置作为本轮确定的下料位置。至此完成了第
Figure 653609DEST_PATH_IMAGE068
轮图样及下料位置的确定。
同理，进行
Figure DEST_PATH_IMAGE110
轮选择，直到无剩余图样，或剩余图样均无法满足约束条件。至此，下料方案确定完成，该下料方案为近似最优解的下料方案。
步骤三：获取不同方案的优选度，根据优选度获取最优的下料方案。
步骤二得到了一种近似最优解的下料方案，该下料方案中每一轮都以一定概率确定不同形状的图样的排列顺序，存在随机性。重复步骤二的操作
Figure DEST_PATH_IMAGE112
次，得到
Figure 421845DEST_PATH_IMAGE112
个不同的下料方案。计算第
Figure 336711DEST_PATH_IMAGE052
个下料方案的优选度
Figure 198969DEST_PATH_IMAGE050
:
Figure DEST_PATH_IMAGE048A
其中
Figure 213193DEST_PATH_IMAGE054
为第
Figure 734304DEST_PATH_IMAGE052
个下料方案中得到的不同形状的图样的像素点集合，
Figure 452861DEST_PATH_IMAGE056
为集合
Figure 172556DEST_PATH_IMAGE054
中像素点个数，表示第
Figure 951156DEST_PATH_IMAGE052
个方案中可下料的不同形状的图样的面积和；
Figure 756301DEST_PATH_IMAGE016
为板材的像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE114
为板材的像素点个数，表示板材的面积；
Figure 12970DEST_PATH_IMAGE030
为麻点区域像素点集合，
Figure 321591DEST_PATH_IMAGE058
为麻点区域的像素个数，表示麻点区域的面积；
Figure DEST_PATH_IMAGE116
表示板材的利用率；
Figure 5514DEST_PATH_IMAGE060
为第
Figure 32375DEST_PATH_IMAGE052
个下料方案所有下料线上的像素个数，表示下料总长度；若板材利用率越高，同时下料总长度越小，则该方案越好，优选度越大；
Figure 358315DEST_PATH_IMAGE062
、
Figure 787022DEST_PATH_IMAGE064
为板材利用率及下料总长度的权重系数，本实施例中
Figure DEST_PATH_IMAGE118
、
Figure DEST_PATH_IMAGE120
。
同理，计算
Figure 113617DEST_PATH_IMAGE112
个下料方案的优选度，其中优选度最大的方案为最优的下料方案。
本实施例的有益效果在于：
本实施例利用计算机视觉，对板材图像进行麻点缺陷检测，根据麻点所在位置，根据不同形状图样的增益率设计不同的下料方案，计算不同下料方案的优选度，从而获取最优的下料方案，本实施例可根据所需图样形状自适应设计下料方案，有效提高获取钢模下料优选方案的速度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，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 (7)

1.一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，其特征在于，包括：
S1：获取板材图像及其灰度图；
S2：对灰度图进行双阈值分割，得到板材图像中的麻点区域；
S3：在所述板材图像中分别确定出每一个下料图样在板材首次下料时的所有下料位置；
S4：计算首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率，得到首次下料时所有图样的候选下料位置；
S5：根据所有图样的候选下料位置确定出首次下料后的待下料位置板材；
S6：按照步骤S3-S5方法对待下料位置板材进行迭代，直到无剩余板材或剩余板材不能被下料为下料图样时，迭代停止，得到第一个下料方案，按照得到第一个下料方案的方法依次得到所有下料方案；
S7：利用每个下料方案板材的利用率和下料总长度计算得到每个下料方案的优选度；
S8：根据每个下料方案的优选度获取最优的钢模下料方案。
2.根据权利要求1所述的一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，其特征在于，所述每一个下料图样在板材首次下料时的所有下料位置是按照如下方式确定：
分别将每一个下料图样在板材图像上旋转平移，每次旋转或平移得到一个新的下料位置，确定出每一个下料图样在板材首次下料时的所有下料位置。
3.根据权利要求1所述的一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，其特征在于，所述首次下料时所有图样的候选下料位置是按照如下方式得到：
计算首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率；
获取首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率最大值，将增益率最大值对应的下料位置作为各个下料图样的候选下料位置，得到首次下料时所有图样的候选下料位置。
4.根据权利要求1所述的一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，其特征在于，所述首次下料后的待下料位置板材是按照如下方式确定：
将首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率最大值作为首次下料时每个下料图样的增益率；
根据首次下料时每个下料图样的增益率得到每个下料图样在首次下料时被确定的概率；
根据每个下料图样在首次下料时被确定的概率对所有下料图样进行抽取，确定出首次下料的下料图样和首次下料后的待下料位置板材。
5.根据权利要求1或3所述的一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，其特征在于，所述首次下料时每一个下料图样在各个下料位置的增益率的表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE002
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE004
为图样
Figure DEST_PATH_IMAGE006
在第
Figure DEST_PATH_IMAGE008
个下料位置时的增益率，
Figure DEST_PATH_IMAGE010
为图样
Figure 730408DEST_PATH_IMAGE006
在第
Figure 354288DEST_PATH_IMAGE008
个下料位置时的像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为图样
Figure 552489DEST_PATH_IMAGE006
的像素点个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为板材图像的所有像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE016
为板材图像的像素点个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE018
为图样
Figure 806884DEST_PATH_IMAGE006
在第
Figure 200956DEST_PATH_IMAGE008
个下料位置时边缘上的像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE020
为板材边缘上的像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE022
为所有已确定下料位置的图样的边缘上的像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE024
表示图样
Figure 628527DEST_PATH_IMAGE006
边缘与板材边缘或与已确定下料位置的图样边缘重合部分的像素点的个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE026
为图样
Figure 362127DEST_PATH_IMAGE006
在第
Figure 912058DEST_PATH_IMAGE008
个下料位置时边缘上的像素点个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE028
为麻点区域的像素点集合；
Figure DEST_PATH_IMAGE030
为已确定下料位置的所有图样在板材图像上的像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE032
为关于剩余位置像素点的函数。
6.根据权利要求4所述的一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，其特征在于，所述每个下料图样在首次下料时被确定的概率的表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE034
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE036
为图样
Figure 668792DEST_PATH_IMAGE006
在首次下料时被确定的概率，
Figure DEST_PATH_IMAGE038
为图样
Figure 368895DEST_PATH_IMAGE006
的增益率，
Figure DEST_PATH_IMAGE040
为图样
Figure DEST_PATH_IMAGE042
的增益率，
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为所有未确定下料位置的图样的个数。
7.根据权利要求1所述的一种基于麻点缺陷的钢模下料优选方案获取方法，其特征在于，所述每个下料方案的优选度的表达式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE046
式中，
Figure DEST_PATH_IMAGE048
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE050
个下料方案的优选度，
Figure DEST_PATH_IMAGE052
为第
Figure 626176DEST_PATH_IMAGE050
个下料方案中得到的不同形状的图样的像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE054
为集合
Figure 487953DEST_PATH_IMAGE052
中像素点个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE056
为板材图像的所有像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE058
为板材图像的像素点个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE060
为麻点区域像素点集合，
Figure DEST_PATH_IMAGE062
为麻点区域的像素个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE064
为第
Figure 263142DEST_PATH_IMAGE050
个下料方案所有下料线上的像素个数，
Figure DEST_PATH_IMAGE066
、
Figure DEST_PATH_IMAGE068
为板材利用率及下料总长度的权重系数。
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