KR101586983B1

KR101586983B1 - 드릴링 가공경로 최적화방법

Info

Publication number: KR101586983B1
Application number: KR1020150120124A
Authority: KR
Inventors: 조영돈; 김도훈
Original assignee: 주식회사 디이엔티
Priority date: 2015-08-26
Filing date: 2015-08-26
Publication date: 2016-01-20
Also published as: CN106483925B; TW201707826A; TWI608887B; CN106483925A

Abstract

2개의 모터를 사용하여 드릴링하는 가공에서, 스캐너(scanner, 고속모터)가 가공하는 영역에 대해 영역 분할을 통해 연산량을 줄이면서 가공경로를 설정함으로써, 가공경로 설정시간을 단축할 수 있도록 한 드릴링 가공경로 최적화방법에 관한 것으로서, (a) 전체 가공 데이터를 기초로 스캐너가 이동하는 가공 영역을 분할하는 단계; (b) 상기 (a)단계에서 분할한 가공 영역을 연결하기 위한 시작점을 탐색하는 단계; (c) 상기 (a)단계에서 분할한 가공 영역별로 연산을 통해 경로 최적화를 실행하는 단계; 및 (d) 상기 (c)단계에서 가공 영역별로 최적화된 경로를 조합하여 스캐너 가공 데이터를 생성하는 단계를 포함하여, 드릴링 가공경로 최적화방법을 구현한다.

Description

드릴링 가공경로 최적화방법{Drilling path optimization method}

본 발명은 드릴링(drilling) 가공경로 최적화에 관한 것으로, 특히 2개의 모터를 사용하여 드릴링하는 가공에서, 스캐너(scanner, 고속모터)가 가공하는 영역에 대해 영역 분할을 통해 연산량을 줄이면서 가공경로를 설정함으로써, 가공경로 설정시간을 단축할 수 있도록 한 드릴링 가공경로 최적화방법에 관한 것이다.

최근, 스마트폰, 노트북, 태블릿 등 전자장치가 경량화 소형화 등이 요구됨에 따라 종래 인쇄회로기판(PCB : Printed Circuit Board)이 갖는 한계를 극복하기 위한 연성회로기판(FPCB : Flexible Printed Circuit Board)의 요구가 증대된다.

다층 인쇄회로기판의 층간 연결 통로에 해당하는 작은 홀 및 특수 비아홀(via hole)을 가공하기 위해서 종래에는 주로 기계적 드릴(Mechanical Drill)을 사용하였으나, 연성회로기판은 레이저 가공장치를 주로 사용한다. 레이저 가공장치는 다층기판의 전자기기에서 각 층간의 연결을 위하여 작은 홀 및 특수 비아 홀을 레이저빔을 이용하여 천공하는 장치이다.

레이저 가공장치는 연성회로기판의 박리 또는 단자의 균열 등의 문제가 있는 기계적 드릴링의 문제점을 극복할 수 있어 주로 이용된다. 또한, 회로의 미세화로 인해 홀의 구경이 작아지면서 이로 인한 가공비의 증가와 미세 홀 가공의 한계로 인해 레이저를 이용한 가공방식이 대안으로 사용되게 되었다.

기계적 드릴을 사용하거나 레이저 드릴링 장치를 사용하여 회로기판에 홀을 가공하기 위해서는 가공 면에서 모터가 이동하는 경로 즉, 가공 경로를 설정하여야 한다. 여기서 회로기판의 홀 가공 시 2개의 모터(일반 모터와 스캐너 같은 고속 모터)를 이용하여 가공 영역을 이동한다. 가공 경로 설정시에도 일반 모터로 이동하는 영역과 스캐너로 이동하는 영역을 합산하여 경로를 설정한다.

경로 설정을 위해서는 모터로 이동하는 영역과 스캐너로 이동하는 영역에 대해 전체 영역을 연산하여 경로를 설정한다.

회로기판에 홀을 가공하기 위한 경로를 설정하고, 가공을 하기 위한 종래의 기술이 하기의 <특허문헌 1> 에 개시되었다.

<특허문헌 1> 에 개시된 종래기술은 반사 mirror로 입사되어 반사되는 레이저의 도달영역 의하여 형성되는 가공범위를 설정하는 가공범위 설정단계; 상기 피가공기재에 형성되는 다수 개의 홀의 위치와 대응되는 위치를 갖는 참고지점이 형성된 위치정보를 로딩하는 로딩 단계; 상기 위치정보에서 상기 가공범위 내에 포함되는 상기 참고지점의 밀도가 가장 높은 영역 내의 참고지점을 제거한 뒤, 가공 범위의 중심점을 기준위치로 설정하는 기준위치 설정단계; 상기 기준위치로부터 상기 피측정 기재의 이동경로를 생성하는 이동경로 생성단계; 상기 이동경로에 따라 상기 피가공 기재를 이동시키면서 레이저 가공을 수행하는 가공단계를 포함한다.

이렇게 구성되는 종래기술은 레이저 가공시 회전 가능한 반사 mirror를 통하여 가공범위를 설정한 후 가공범위 내 포함되는 복수 개의 홀을 가공한 후 피가공 기재를 이동하며, 피가공 기재의 이동경로를 최소화함으로써 피가공 기재에 다수 개의 홀을 형성하는데 소요되는 시간을 줄이게 된다.

대한민국 등록특허 10-1542018호(2015.07.29. 등록)

그러나 상기와 같은 종래기술 및 일반적인 드릴링 가공 방법은 가공 영역 전체에 대해서 모터가 이동하는 가공 경로를 설정하기 때문에, 연산량이 가중되어 전체 가공경로를 설정하는 시간이 많이 소요되는 단점이 있다.

예컨대, 종래기술 및 일반적인 가공 방식은 가공경로 연산시 가공영역이 커지면 커질수록 상대적으로 연산량도 증가하여 가공 경로를 설정하는 시간이 많이 소요되는 단점을 유발하였다.

따라서 본 발명은 상기와 같은 종래기술에서 발생하는 제반 문제점을 해결하기 위해서 제안된 것으로서, 2개의 모터를 사용하여 드릴링하는 가공에서, 스캐너(scanner, 고속모터)가 가공하는 영역에 대해 영역 분할을 통해 연산량을 줄이면서 가공경로를 설정함으로써, 가공경로 설정시간을 단축할 수 있도록 한 드릴링 가공경로 최적화방법을 제공하는 데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 스캐너가 이동하는 전체 영역을 가공 영역별로 분할하고, 분할된 가공 영역에 대해서 개별적으로 연산을 수행한 후 가공 영역을 연결하는 방식으로 전체 가공 경로를 설정함으로써, 연산 시간의 단축으로 가공경로 설정시간을 단축하도록 한 드릴링 가공경로 최적화방법을 제공하는 것이다.

상기한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 드릴링 가공경로 최적화방법은 (a) 전체 가공 데이터를 기초로 스캐너가 이동하는 가공 영역을 분할하는 단계; (b) 상기 (a)단계에서 분할한 가공 영역을 연결하기 위한 시작점을 탐색하는 단계; (c) 상기(a)단계에서 분할한 가공 영역별로 연산을 통해 경로 최적화를 실행하는 단계; (d) 상기 (c)단계에서 가공 영역별로 최적화된 경로를 조합하여 스캐너 가공 데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명에 따른 드릴링 가공경로 최적화방법은 (e) 상기 (c) 단계 후, 분할된 모든 가공 영역에 대한 경로 최적화가 완료되었는지를 확인하는 단계; (f) 상기 (e)단계의 확인 결과 경로 최적화가 이루어지지 않은 분할 영역이 존재할 경우, 경로 최적화가 이루어진 분할 영역의 다음 영역의 가공 데이터를 추출하여 상기 (b)단계로 이동하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (a)단계는 (a1)전체 가공 영역의 가공 데이터의 좌표를 기준으로 최대/최소 값으로 이루어진 사각형을 산출하는 단계; (a2) 상기 (a1)단계에서 산출한 최대/최소 영역의 사각형을 스캐너의 가공 가능한 크기로 분할하고, 분할 영역의 개수와 크기를 산출하는 단계; (a3) 상기 (a2)단계에서 분할할 각각의 분할 영역의 모든 좌표를 분류하여 정렬하는 단계; (a4) 상기 (a3) 단계에서 정렬한 좌표를 기초로 무게중심을 추출하고, 추출한 무게중심을 기준으로 분할된 사각형 영역의 중심좌표를 조정하여 가공 영역을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (b)단계는 (b1) 가공 데이터로부터 이전 최종 위치와 현재 위치의 거리를 산출하는 단계; (b2) 상기 (b1)단계에서 산출한 거리가 최소 거리이면 현재 위치를 시작 위치로 설정하는 단계; (b3) 상기 (b1)단계에서 산출한 거리가 최소 거리가 아니면 현재 위치가 마지막 위치인지를 확인하여, 마지막 위치가 아니면 다음 위치로 이동한 후 상기 (b1)단계로 이동하는 단계; (b4) 상기 (b3)단계의 확인 결과 현재 위치가 마지막 위치이면 가공 영역을 연결하기 위한 시작점 찾기를 종료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (c)단계는 (c1) 분할된 가공 영역의 가공 데이터를 기반으로 초기 최적화 여부를 확인하는 단계; (c2) 상기(c1)단계의 확인 결과 초기 최적화가 이루어지지 않았으면 Greedy 최적화를 수행하는 단계; (c3) 상기 (c1)단계 또는 (c2)단계 후 교차점을 선택하는 단계; (c4) 상기 교차점 선택 후 경로 최적화를 실행하는 단계; (c5) 상기 (c4)단계 후 개선 여부를 확인하여, 개선이 있으면 개선사항을 적용하고, 개선이 이루어지지 않았으면 정해진 횟수 이내에서 경로 최적화를 다시 수행하는 단계; (c6) 상기 (c5) 단계 후 모든 분할 영역에 대해 경로 최적화가 완료되었는지를 확인하여, 모든 분할 영역에 대해 경로 최적화가 완료되었으면 경로 최적화를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (c2)단계는 (c21) 분할 영역의 가공 데이터의 현재 포인트를 시작 포인트로 설정하는 단계; (c22) 상기 현재 포인트와 이후 포인트의 최소거리 포인트를 다음 포인트로 설정하는 단계; (c23) 현재 포인트를 다음 포인트로 이동하는 단계; (c24) 현재 포인트가 마지막 포인트 인지를 확인하여, 현재 포인트가 마지막 포인트이면 Greedy 최적화를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (c3)단계는 (c31) 현재 가공 데이터 또는 가공 초기 및 초기 최적화 후 데이터를 기준으로 초기 랜덤하게 현재 또는 그리디 후의 시작 포인트를 설정하는 단계; (c32) 현재포인트와 다음 포인트의 거리가 가까운 쪽의 경로를 다음 경로로 설정하는 단계; (c33) 현재 포인트가 마지막 포인트인지를 확인하여, 현재 포인트가 마지막 포인트가 아니면 다음 포인트로 이동하고, 현재 포인트가 마지막 포인트이면 경로 최적화를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 (c4)단계는 지역 최적화를 위하여 heuristic 알고리즘을 이용하여 최적화를 실행하며, 상기 heuristic 알고리즘의 Local minimum으로 인한 개선 불가능의 경우를 극복하기 위하여 mutate, Cross over & selection 등의 알고리즘을 추가로 적용하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 변위(mutate) 알고리즘은 (c41) 분할 영역의 가공중인 데이터가 사용자 지정 확률에 부합하는지를 확인하는 단계; (c42) 상기 (c41)단계의 확인 결과 가공중인 데이터가 사용자 지정 확률에 부합할 경우, 랜덤 위치의 포인트 2개를 교차시키고 경로 최적화를 완료하는 단계; (c43) 상기 (c41)단계의 확인 결과 가공중인 데이터가 사용자 지정 확률에 부합되지 않을 경우, 교차 카운트를 증가시키고, 랜덤 위치의 포인트 2개를 교차시키는 단계; (c44) 상기 (c43)단계 후 전체 길이를 연산하고, 그 결과와 이전 전체 길이를 비교하여 개선이 있는지를 확인하는 단계; (c45) 상기 (c44)의 확인 결과 개선이 없을 경우, 교차한 포인트 2개를 원래의 위치로 복원하고, 교차 카운트 값이 설정 값 이상인지를 확인하여, 교차 카운트 값이 설정 값 이상이면 경로 최적화를 완료하며, 상기 교차 카운트 값이 설정 값 미만이면 상기 (c43)단계로 이동하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기에서 heuristic 알고리즘은 (c411) 분할 영역의 가공중인 데이터로부터 제1포인트를 시작으로 설정하는 단계; (c412) 제2포인트를 상기 제1포인트의 다음 포인트로 설정하는 단계; (c413) 상기 제1포인트 및 제2포인트 값을 교차시키는 단계; (c414) 상기 (c413)단계 후 전체 길이를 연산한 후, 이전 전체 길이와 비교하여 개선 여부를 판단하는 단계; (c414) 상기 (c413)단계의 판단 결과 전체 길이에 개선이 없으면 상기 교차한 제1포인트 및 제2포인트를 원래의 값으로 복원시키고, 제2포인트의 위치를 증가시키는 단계; (c415) 상기 증가시킨 제2포인트가 마지막 포인트인지를 확인하여, 마지막 포인트가 아니면 상기 단계 c412로 이동하고, 마지막 포인트이면 제1포인트의 위치를 증가시키는 단계; (c416) 상기 증가시킨 제1포인트가 마지막 포인트인지를 확인하여 마지막 포인트가 아니면 제1포인트를 다음 포인트로 설정하고 상기 (c413)단계로 이동하며, 상기 증가시킨 제1포인트가 마지막 포인트이면 경로 최적화를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면 2개의 모터(일반 모터와 고속 모터(스캐너))를 사용하여 드릴링하는 가공에서, 스캐너(scanner, 고속모터)가 가공하는 영역에 대해 영역 분할을 통해 연산량을 줄이면서 가공경로를 설정함으로써, 전체 가공경로 설정시간을 단축하고, 이로 인해 가공시간도 단축할 수 있는 장점이 있다.

도 1은 본 발명에 따른 드릴링 가공경로 최적화방법이 적용되는 가공경로 최적화장치의 개략 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 드릴링 가공경로 최적화방법을 보인 흐름도,
도 3은 도 2의 가공 영역 분할설정 과정의 실시 예 흐름도,
도 4는 도 2의 분할된 가공 영역을 연결하는 과정의 실시 예 흐름도,
도 5는 도 2의 가공 영역별 경로 최적화 과정의 실시 예 흐름도,
도 6은 도 5의 Greedy 최적화 과정의 실시 예 흐름도,
도 7은 도 5의 교차점 선택 과정의 실시 예 흐름도,
도 8은 도 5의 경로 최적화 과정 중 변위 알고리즘을 이용한 경로 최적화 과정의 실시 예 흐름도,
도 9는 도 5의 경로 최적화 과정 중 Heuristic 알고리즘을 이용한 경로 최적화 과정의 실시 예 흐름도,
도 10은 본 발명에서 데이터 교차 선택 과정을 설명하기 위한 예시도.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 드릴링 가공경로 최적화방법을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 드릴링 가공경로 최적화방법이 적용되는 가공경로 최적화장치의 개략 구성도이다.

본 발명이 적용되는 가공경로 최적화장치는 가공 데이터를 입력받는 가공 데이터 입력부(10), 입력받은 가공 데이터에서 스캐너 가공 영역을 추출하고, 추출한 스캐너 가공 영역을 소정 단위로 분할하는 가공 영역 분할부(20), 상기 분할된 가공영역을 연결하기 위한 가공영역 연결부(30) 및 분할된 가공 영역별로 경로 최적화를 수행하는 경로 최적화부(40)를 포함하는 것을 특징으로 한다.

도 2는 본 발명에 따른 드릴링 가공경로 최적화방법을 보인 흐름도로서, (a) 전체 가공 데이터에서 스캐너가 이동하는 가공 영역을 소정단위로 분할하는 단계(S10 ~ S20); (b) 상기 (a)단계에서 분할한 가공 영역을 연결하기 위한 시작점을 탐색하는 단계(S30); (c) 상기 (a)단계에서 분할한 가공 영역별로 연산을 통해 경로 최적화를 실행하는 단계(S40); (d) 상기 (c)단계에서 가공 영역별로 최적화된 경로를 조합하여 스캐너 가공 데이터를 생성하는 단계(S70); (e) 상기 (c) 단계 후, 분할된 모든 가공 영역에 대한 경로 최적화가 완료되었는지를 확인하는 단계(S50); (f) 상기 (e)단계의 확인 결과 경로 최적화가 이루어지지 않은 분할 영역이 존재할 경우, 경로 최적화가 이루어진 분할 영역의 다음 영역의 가공 데이터를 추출하여 상기 (b)단계로 이동하는 단계(S60)를 포함한다.

이와 같이 구성된 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 드릴링 가공경로 최적화방법을 첨부한 도면 도 1 내지 도 10을 참조하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.

먼저, 가공 데이터 입력부(10)는 단계 S10에서와같이 드릴링 가공 영역에 대한 전체 가공 데이터를 입력받는다. 여기서 가공 데이터는 전체 영역의 좌표데이터이다.

다음으로, 단계 S20에서 가공 영역 분할부(20)는 전체 가공 데이터에서 스캐너가 이동하는 가공 영역을 소정단위로 분할한다. 여기서 스캐너 가공 영역을 다시 소정단위로 분할하는 이유는 경로 최적화를 위한 연산량을 줄이기 위함이다. 예컨대, 전체 가공 영역에 대한 좌표 데이터를 이용하여 한 번에 가공 경로 최적화를 위한 연산을 수행하는 것에 비하여, 전체 가공 영역을 소정 개로 분할하고, 분할된 각각의 영역을 연산한 후 이를 다시 합하는 연산을 하여도, 전체 연산 시간은 한 번에 가공 경로 최적화를 수행하는 시간에 비하여 상당히 단축된다. 여기서 연산 시간의 단축은 결과적으로 드릴링 가공 시간의 단축을 수반한다.

도 3은 스캐너가 이동하는 가공 영역을 소정단위로 분할하는 구체적인 예시이다.

단계 S21에서는 스캐너가 이동하는 가공 영역에 해당하는 가공 데이터를 입력받고, 단계 S22에서는 입력받은 가공 데이터의 모든 좌표(x, y)를 기준으로 최대/최소값으로 이루어진 사각형을 산출한다. 즉, 스캐너가 이동하는 가공 영역을 최대/최소값을 이용하여 사각형으로 산출한다. 이후, 단계 S23에서는 상기 산출한 최대/최소 영역의 사각형을 스캐너가 가공 가능한 크기로 분할하고, 분할 영역의 개수와 크기를 산출한다. 여기서 스캐너가 가공 가능한 크기는 스캐너 크기에 따라 달라진다. 예컨대, 최대/최소 사각형이 (0,0,100,100)이라고 하고, 스캐너의 크기가 (20,20)이라고 할 때, 분할 영역의 사각형은 (5,5) 크기가 된다. 다음으로, 단계 S24에서는 분할한 각각의 분할 영역의 모든 좌표를 분류하여 정렬한다. 즉, 분할할 스캐너의 영역이 적합한지를 검사한다. 이후, 분할한 영역의 크기가 스캐너 크기에 대비하여 적합하다고 판단이 되면, 단계 S25로 이동하여 정렬한 좌표를 기초로 무게중심을 추출하고, 추출한 무게중심을 기준으로 분할된 사각형 영역의 중심좌표를 조정한다. 단계 S26에서는 이렇게 중심좌표가 조정된 가공 영역을 분할된 가공 영역으로 설정한다.

스캐너 가공 영역에 대해 영역 분할을 완료하면, 단계 S30에서 분할된 각각의 가공 영역을 연결하기 위한 연결점을 찾는다. 이렇게 찾은 연결점을 이용하여 추후 분할된 영역에 대한 경로 최적화가 이루어진 분할 영역을 연결한다.

예컨대, 도 4에 도시한 바와 같이, 단계 S31에서는 분할된 가공 영역의 가공 데이터를 입력받고, 단계 S32에서 상기 가공 데이터로부터 이전 최종 위치와 현재 위치의 거리를 산출한다. 이후, 단계 S33에서 산출한 거리가 최소 거리이면 현재 위치를 시작 위치로 설정한다. 단계 S33에서 판단한 결과, 산출한 거리가 최소 거리가 아니면 단계 S35로 이동하여 현재 위치가 마지막 위치인지를 확인하여, 마지막 위치가 아니면 단계 S36으로 이동하여 다음 위치로 이동하고, 상기 단계 S32로 이동하여 그 이하의 단계를 수행한다. 이와는 달리 현재 위치가 최종 위치이면 시작점 찾기를 종료하고, 최종 업데이트된 시작 위치를 적용한다. 이러한 시작점 연결은 분할된 하나의 영역과 분할된 다음 영역을 연결하기 위한 시작점을 찾는 것이다.

이러한 과정을 통해 각각의 분할 영역을 연결하기 위한 시작점을 찾은 후, 경로 최적화부(40)는 단계 S40으로 이동하여 가공 영역별로 경로 최적화를 수행한다.

예컨대, 도 5에 도시한 바와 같이, 단계 S41에서 분할된 영역별 가공 데이터를 입력받고, 단계 S42에서 초기 최적화가 이루어졌는지를 판단한다. 여기서 초기 최적화 여부는 사용자가 결정하여 입력하는 정보를 이용한다. 즉, 사용자가 최적화가 되었는지 아니면 최적화가 되지 않았는지를 입력 장치를 통해 입력하도록 한다. 이 확인 결과 최적화가 이루어지지 않은 것으로 판단되면, 단계 S43으로 이동하여 초기 최적화인 Greedy 최적화를 수행한다.

여기서 Greedy 최적화는 도 6에 도시한 바와 같이, 단계 S431에서 분할 영역의 가공 데이터를 입력받고, 단계 S432에서 분할 영역의 가공 데이터의 현재 포인트를 시작 포인트로 설정한다. 현재 포인트는 임의의 포인트이거나 맨 먼저 입력되는 포인트일 수 있다. 다음으로, 단계 S433에서 설정한 현재 포인트와 이후 포인트의 거리를 계산하여 최소 거리를 갖는 포인트를 다음 포인트로 설정한다. 다음 포인트를 설정한 상태에서, 단계 S434으로 이동하여 현재 포인트를 다음 포인트로 이동시킨다. 그리고 단계 S435로 이동하여 현재 포인트가 마지막 포인트 인지를 확인하여, 현재 포인트가 마지막 포인트가 아니면 상기 포인트를 설정하는 단계 S433으로 이동하여 그 이하의 단계를 수행하고, 상기 현재 포인트가 마지막 포인트이면 단계 S436으로 이동하여 초기 Greedy 최적화를 완료한다.

Greedy 최적화를 완료하거나 초기 최적화가 완료된 경우, 단계 S44로 이동하여 교차점을 선택한다.

예컨대, 교차점 선택은 도 7에 도시한 바와 같이, 단계 S441에서 현재 분할 영역의 가공 데이터와 단계 S442에서 상기 Greedy 최적화가 이루어진 가공 초기 데이터를 입력받는다. 즉, 이 두 개의 입력 데이터를 기준으로 교차 및 선택 알고리즘을 진행한다. 도 10은 상기 두 개의 입력 데이터를 기준으로 교차 및 선택 알고리즘을 진행하는 예시이다. 현재 가공중인 데이터와 가공 초기 데이터(Greedy 후)에서 각각 같은 위치 데이터를 기준으로 비교하여 교차 선택을 한다. 예컨대, 가공 중인 데이터의 0번째와 가공 초기 데이터의 0번째를 비교하여 가공 중인 데이터의 0번째 데이터를 선택하고, 가공 중인 데이터의 1번째와 가공 초기 데이터의 1번째를 비교하여 가공 중인 데이터의 1번째 데이터를 선택하고, 가공 중인 데이터의 2번째와 가공 초기 데이터의 2번째를 비교하여 가공 초기 데이터의 2번째 데이터를 선택하는 방식으로, 교차 및 선택 알고리즘을 진행한다. 다음으로, 단계 S443에서 초기 랜덤하게 현재 또는 Greedy 후의 특정 포인트를 시작 포인트로 설정한다. 이후, 단계 S444에서 상기 설정한 현재 포인트와 다음 포인트의 거기를 계산하여, 현재 포인트와 거리가 가장 가까운 쪽 포인트와의 경로를 다음 경로로 설정한다. 이후, 단계 S445로 이동하여 현재 포인트가 마지막 포인트인지를 확인하여, 현재 포인트가 마지막 포인트가 아니면 단계 S446에서와같이 다음 포인트로 이동하고, 이후 단계 S444로 이동하여 그 이하의 단계를 수행한다. 만약, 현재 포인트가 마지막 포인트이면 단계 S447로 이동하여 교차점 경로 최적화를 완료한다. 이러한 경로 최적화는 분할 영역 단위로 교차점 경로 최적화를 수행하는 것이 바람직하다.

한편, 교차점 경로 최적화를 완료한 후에는 단계 S45로 이동하여 스캐너 이동 영역에 대한 경로 최적화를 위한 경로 최적화 과정을 수행한다. 여기서 스캐너 이동영역 경로 최적화를 위해, heuristic 알고리즘을 사용하고, heuristic 알고리즘의 Local minimum 문제를 극복하기 위하여 언급한 교차선택(CrossOver & selection) 알고리즘 및 변위(mutate) 알고리즘 등을 사용한다. 본 발명에서는 편의상 교차선택, 변위 알고리즘을 수행하고, 그 다음에 heuristic 알고리즘을 사용하는 것으로 가정한다.

예컨대, 도 8에 도시한 바와 같이, 변위 알고리즘은, 단계 S451에서 분할 영역의 가공중인 데이터를 입력받고, 단계 S452에서 입력받은 분할 영역의 가공중인 데이터가 사용자 지정 확률에 부합하는지를 확인한다. 여기서 사용자 지정 확률은 사용자가 임의로 설정한다. 즉, 사용자가 경로 최적화 비율을 임의로 정하도록 한다. 이 확인 결과 가공 중인 데이터가 사용자가 지정한 확률에 부합할 경우, 단계 S453으로 이동하여 랜덤 위치의 포인트 2개를 교차시키고 단계 S454로 이동하여 경로 최적화를 완료한다. 이와는 달리 상기 단계 S452의 확인 결과 가공중인 데이터가 사용자 지정 확률에 부합되지 않을 경우, 단계 S455로 이동하여 교차 카운트를 증가시키고, 단계 S456으로 이동하여 랜덤 위치의 포인트 2개를 교차시킨다. 이후, 단계 S457로 이동하여 랜덤 위치의 포인트 2개를 교차시킨 상태에서 전체 길이를 연산하고, 그 전체 길이 연산결과와 이전 전체 길이를 비교하여 개선이 있는지를 확인한다. 즉, 현재 연산한 전체 길이와 이전 전체 길이를 비교하여, 현재 연산한 전체 길이가 이전 전체 길이보다 줄어든 경우, 개선이 있는 것으로 판단하고, 이와는 달리 현재 연산한 전체 길이가 이전 전체 길이와 같거나 더 길어진 경우 개선이 없는 것으로 판단한다. 상기 단계 S457의 판단 결과 개선이 없는 경우에는 단계 S458로 이동하여 상기 단계 S456에서 서로 교차시킨 포인트 2개의 원래의 상태로 복원시킨다. 아울러 단계 S457의 확인 결과 개선이 있으면, 단계 S459로 이동하여 교차 카운트 값이 설정 값이 이상이 되었는지를 확인한다. 즉, 경로 최적화 횟수를 제한하지 않으면 실제 분할한 분할 영역 단위로 경로 최적화를 수행하여도, 때로는 전체 가공 영역에 대해 경로 최적화를 하는 시간보다 길어질 우려가 있다. 따라서 본 발명에서는 전체 경로 최적화에 비하여 최소한의 효율이 있을 정도로 경로 최적화 횟수를 설정한다. 이렇게 설정한 경로 최적화 횟수가 상기 설정 값이 된다. 단계 S459의 확인 결과 증가시킨 교차 카운트 값이 상기 설정 값 미만이면 단계 S455로 이동하여 그 이하의 단계를 다시 수행하고, 상기 증가시킨 교차 카운트 값이 상기 설정 값 이상이면 단계 S454로 이동하여 경로 최적화 과정을 종료하게 된다.

다음으로, 도 8에 도시한 바와 같이, Heuristic 알고리즘은 단계 S461에서 현재 가공중인 분할 영역의 가공 데이터를 입력받고, 단계 S462에서 상기 분할 영역의 가공중인 데이터로부터 제1포인트를 시작으로 설정한다. 여기서 제1포인트는 가공중인 데이터의 처음 시작되는 위치를 의미하거나 사용자가 선택한 특정 위치일 수 있다. 이어, 단계 S463에서 제2포인트를 상기 제1포인트의 다음 포인트로 설정한다. 여기서 제2포인트도 상기 제1포인트와 마찬가지로 상기 제1데이터의 위치 바로 다음 위치에 해당하는 포인트를 의미하거나 사용자가 선택한 특정 위치일 수 있다. 이어 단계 S464에서 상기 제1포인트 및 제2포인트 값을 교차시킨다. 그리고 단계 S465에서 포인트 값 교차 후 전체 길이를 연산하고, 연산한 전체 길이와 이전 전체 길이를 비교하여 개선 여부를 판단한다. 즉, 현재 연산한 전체 길이와 이전 전체 길이를 비교하여, 현재 연산한 전체 길이가 이전 전체 길이보다 줄어든 경우, 개선이 있는 것으로 판단하고, 이와는 달리 현재 연산한 전체 길이가 이전 전체 길이와 같거나 더 길어진 경우 개선이 없는 것으로 판단한다. 단계 S466에서는 전체 길이에 개선이 없으면 상기 교차한 제1포인트 및 제2포인트를 원래의 값으로 복원시키고, 단계 S467로 이동하여 제2포인트의 위치를 증가시킨다. 이와는 달리 전체 길이 연산 후 개선이 있으면 단계 S467로 바로 이동하여 제2포인트의 위치를 증가시킨다. 이어, 단계 S468로 이동하여 상기 증가시킨 제2포인트가 마지막(또는 사용자가 지정한 마지막) 포인트인지를 확인하여, 마지막(또는 사용자가 지정한 마지막) 포인트가 아니면 상기 단계 S463으로 이동하여 그 이하의 단계를 수행하고, 단계 S469로 이동하여 마지막 포인트이면 제1포인트의 위치를 증가시킨다. 이후, 단계 S470으로 이동하여 상기 증가시킨 제1포인트가 마지막 포인트인지를 확인하여 마지막 포인트가 아니면 단계 S471로 이동하여 제1포인트를 다음 포인트로 설정하고 상기 단계 S463으로 이동하며, 상기 증가시킨 제1포인트가 마지막 포인트이면 단계 S472로 이동하여 경로 최적화를 종료한다. 여기서도 분할된 하나의 분할 영역 단위로 경로 최적화를 한다.

경로 최적화를 수행한 후, 단계 S46에서 개선 여부를 확인하여, 개선이 있으면 단계 S47로 이동하여 개선사항을 적용한다. 개선이라 함은 전체 경로 길이가 줄어든 것을 의미한다. 이와는 달리 개선이 이루어지지 않았으면 단계 S48로 이동하여 정해진 횟수 이내에서 경로 최적화를 다시 수행한다. 그리고 정해진 횟수 동안에 경로 최적화를 수행하였는데도 개선이 되지 않으면 경로 최적화를 종료하고 단계 S49로 이동한다. 이어, 단계 S49에서 모든 분할 영역에 대해 경로 최적화가 완료되었는지를 확인하여, 모든 분할 영역에 대해 경로 최적화가 완료되지 않았으면 단계 S81로 이동하여 다음 영역을 연결하고, 다시 단계 S44로 이동하여 경로 최적화 과정을 수행한다. 이와는 달리 모든 분할 영역에 대한 경로 최적화가 완료되었으면 단계 S82로 이동하여 경로 최적화를 종료하게 된다.

즉, 본 발명은 드릴링을 수행하는 전체 가공 영역에 대해서 모터 이동 영역과 고속 모터인 스캐너 이동 영역을 분할하고, 다시 스캐너 이동 영역을 사용자의 설정 크기에 따라 소정 단위로 다시 분할하여 가공 경로를 최적화한다. 이렇게 이동 영역에 대해서 분할하여 가공 경로 최적화를 위한 연산을 분할 영역별로 수행하게 되면, 전체 가공 경로 최적화를 위한 데이터 연산량을 줄일 수 있으며, 이에 따라 가공 영역의 가공 시간도 줄일 수 있게 되는 것이다.

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

본 발명은 일반 모터와 고속 모터를 이용하는 드릴링 가공 시스템에서 고속 모터의 이동 영역에 대한 경로 최적화를 수행하는 기술에 적용된다.

10: 가공 데이터 입력부
20: 가공 영역 분할부
30: 가공 영역 연결부
40: 경로 최적화부

Claims

드릴링 가공경로를 최적화하는 방법으로서,
(a) 전체 가공 데이터를 기초로 스캐너가 이동하는 가공 영역을 분할하는 단계;
(b) 상기 (a)단계에서 분할한 가공 영역을 연결하기 위한 시작점을 탐색하는 단계;
(c) 상기 (a)단계에서 분할한 가공 영역별로 연산을 통해 경로 최적화를 실행하는 단계; 및
(d) 상기 (c)단계에서 가공 영역별로 최적화된 경로를 조합하여 스캐너 가공 데이터를 생성하는 단계를 포함하고,
상기 (b)단계는 (b1) 가공 데이터로부터 이전 최종 위치와 현재 위치의 거리를 산출하는 단계; (b2) 상기 (b1)단계에서 산출한 거리가 최소 거리이면 현재 위치를 시작 위치로 설정하는 단계; (b3) 상기 (b1)단계에서 산출한 거리가 최소 거리가 아니면 현재 위치가 마지막 위치인지를 확인하여, 마지막 위치가 아니면 다음 위치로 이동한 후 상기 (b1)단계로 이동하는 단계; (b4) 상기 (b3)단계의 확인 결과 현재 위치가 마지막 위치이면 가공 영역을 연결하기 위한 시작점 찾기를 종료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드릴링 가공경로 최적화방법.
청구항 1에서, (e) 상기 (c) 단계 후, 분할된 모든 가공 영역에 대한 경로 최적화가 완료되었는지를 확인하는 단계; (f) 상기 (e)단계의 확인 결과 경로 최적화가 이루어지지 않은 분할 영역이 존재할 경우, 경로 최적화가 이루어진 분할 영역의 다음 영역의 가공 데이터를 추출하여 상기 (b)단계로 이동하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 드릴링 가공경로 최적화방법.
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청구항 1에서, 상기 (c)단계는 (c1) 분할된 가공 영역의 가공 데이터를 기반으로 초기 최적화 여부를 확인하는 단계; (c2) 상기(c1)단계의 확인 결과 초기 최적화가 이루어지지 않으면 greedy 최적화를 수행하는 단계; (c3) 상기 (c1)단계 또는 (c2)단계 후 교차 및 선택 연산을 하는 단계; (c4) 교차점 선택 후 경로 최적화를 실행하는 단계; (c5) 상기 (c4)단계 후 개선 여부를 확인하여, 개선이 있으면 개선사항을 적용하고, 개선이 이루어지지 않았으면 정해진 횟수 이내에서 경로 최적화를 다시 수행하는 단계; (c6) 상기 (c5) 단계 후 모든 분할 영역에 대해 경로 최적화가 완료되었는지를 확인하여, 모든 분할 영역에 대해 경로 최적화가 완료되었으면 경로 최적화를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드릴링 가공경로 최적화방법.
청구항 5에서, 상기 (c2)단계는 (c21) 분할 영역의 가공 데이터의 현재 포인트를 시작 포인트로 설정하는 단계; (c22) 상기 현재 포인트와 이후 포인트의 최소거리 포인트를 다음 포인트로 설정하는 단계; (c23) 현재 포인트를 다음 포인트로 이동하는 단계; (c24) 현재 포인트가 마지막 포인트 인지를 확인하여, 현재 포인트가 마지막 포인트이면 Greedy 최적화를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드릴링 가공경로 최적화방법.
청구항 5에서, 상기 (c3)단계는 (c31) 현재 가공 데이터와 가공 초기 데이터를 기준으로 초기 랜덤하게 현재 또는 Greedy 후의 시작 포인트를 설정하는 단계; (c32) 현재포인트와 다음 포인트의 거리가 가까운 쪽의 경로를 다음 경로로 선택하는 단계; (c33) 현재 포인트가 마지막 포인트인지를 확인하여, 현재 포인트가 마지막 포인트가 아니면 다음 포인트로 이동하고, 현재 포인트가 마지막 포인트이면 경로 최적화를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드릴링 가공경로 최적화방법.
청구항 5에서, 상기 (c4)단계는 heuristic 알고리즘을 이용하여 지역 최적화를 하며, Localminimum 문제 해결을 위하여 변위(mutate) 알고리즘과 CrossOver & selection 알고리즘을 선택적으로 적용하여 경로 최적화를 실행하는 것을 특징으로 하는 드릴링 가공경로 최적화방법.
청구항 8에서, 상기 변위 알고리즘은 (c41) 분할 영역의 가공중인 데이터가 사용자 지정 확률에 부합하는지를 확인하는 단계; (c42) 상기 (c41)단계의 확인 결과 가공중인 데이터가 사용자 지정 확률에 부합할 경우, 랜덤 위치의 포인트 2개를 교차시키고 경로 최적화를 완료하는 단계; (c43) 상기 (c41)단계의 확인 결과 가공중인 데이터가 사용자 지정 확률에 부합되지 않을 경우, 교차 카운트를 증가시키고, 랜덤 위치의 포인트 2개를 교차시키는 단계; (c44) 상기 (c43)단계 후 전체 길이를 연산하고, 그 결과와 이전 전체 길이를 비교하여 개선이 있는지를 확인하는 단계; (c45) 상기 (c44)의 확인 결과 개선이 없을 경우, 교차한 포인트 2개를 원래의 위치로 복원하고, 교차 카운트 값이 설정 값 이상인지를 확인하여, 교차 카운트 값이 설정 값 이상이면 경로 최적화를 완료하며, 상기 교차 카운트 값이 설정 값 미만이면 상기 (c43)단계로 이동하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드릴링 가공경로 최적화방법.
청구항 8에서, 상기 heuristic 알고리즘은 (c411) 분할 영역의 가공중인 데이터로부터 제1포인트를 시작으로 설정하는 단계; (c412) 제2포인트를 상기 제1포인트의 다음 포인트로 설정하는 단계; (c413) 상기 제1포인트 및 제2포인트 값을 교차시키는 단계; (c414) 상기 (c413)단계 후 전체 길이를 연산한 후, 이전 전체 길이와 비교하여 개선 여부를 판단하는 단계; (c414) 상기 (c413)단계의 판단 결과 전체 길이에 개선이 없으면 상기 교차한 제1포인트 및 제2포인트를 원래의 값으로 복원시키고, 제2포인트의 위치를 증가시키는 단계; (c415) 상기 증가시킨 제2포인트가 마지막 포인트인지를 확인하여, 마지막 포인트가 아니면 상기 단계 c412로 이동하고, 마지막 포인트이면 제1포인트의 위치를 증가시키는 단계; (c416) 상기 증가시킨 제1포인트가 마지막 포인트인지를 확인하여 마지막 포인트가 아니면 제1포인트를 다음 포인트로 설정하고 상기 (c413)단계로 이동하며, 상기 증가시킨 제1포인트가 마지막 포인트이면 경로 최적화를 완료하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 드릴링 가공경로 최적화방법.