一种家居板材余料优化利用方法及系统与流程

本发明涉及再加工，尤其涉及一种家居板材余料优化利用方法及系统。

背景技术：

1、再加工技术领域主要涉及对工业生产过程中产生的废料、余料、废弃产品等进行回收、处理和再利用的技术。这些技术旨在减少资源浪费、降低生产成本、提高资源利用效率，并且减少对环境的负面影响。再加工技术包括材料的分选、破碎、清洗、熔融、重塑等工艺，以使废弃材料能够重新成为有用的生产资源。此类技术广泛应用于金属、塑料、纸张、玻璃、建筑材料等多个行业，通过再加工实现资源的循环利用和可持续发展。

2、家居板材余料优化利用方法及系统旨在对家居板材生产过程中产生的余料进行优化利用。该方法及系统通过对余料进行分类、切割、拼接、组合等处理，使其重新成为可用的家居材料。这不仅能够有效减少生产过程中的材料浪费，降低生产成本，还能够实现资源的最大化利用，为家居制造业提供一种高效、环保的解决方案。

3、但是现有技术在处理大规模或复杂余料时效率低下，资源利用不充分。由于缺少自动化和智能化工具，传统方法在数据收集和利用路径规划上过度依赖人工，导致资源浪费和成本上升。现有技术在实时数据处理和动态调整能力方面的不足，使其难以有效应对生产线上余料的即时变化，如形状和尺寸的调整，这降低了材料的利用率和生产的灵活性。此外，现有技术在多任务处理环境中表现不佳，特别是在大规模生产场景中，缺乏有效的并行处理机制，不能保持生产的持续高效运作。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种家居板材余料优化利用方法及系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种家居板材余料优化利用系统，包括：

3、数据收集模块，基于传感器和图像处理技术，获取板材余料的尺寸、形状和数量数据，进行数据噪声去除和异常值剔除，整合清洗后的数据，得到余料数据集；

4、初始路径生成模块，基于余料数据集，调用几何形状和尺寸参数集合运算，结合余料的几何形状和尺寸特征，进行路径规划运算，生成符合切割和利用要求的路径，得到初始利用路径；

5、路径优化模块，基于初始利用路径，设置蚂蚁数量、信息素挥发系数和信息素强化因子，进行路径选择和分析，通过比较信息素浓度和启发因子，更新路径上的信息素浓度，循环进行路径选择和分析，更新信息素浓度，获取最优利用路径；

6、动态调整模块，获取当前板材余料数据，结合最优利用路径，调用当前数据和路径参数，结合余料的实时数据和路径特征，进行路径动态调整，生成动态优化路径；

7、多批量处理模块，基于动态优化路径，将板材余料数据分批次处理，调用并行计算技术，结合多个利用路径，进行多任务并行处理，优化多个利用路径，得到多任务优化路径。

8、作为本发明的进一步方案，所述余料数据集包括尺寸数据、形状数据和数量数据，所述初始利用路径包括几何形状参数、尺寸参数和路径规划结果，所述最优利用路径包括蚂蚁数量设置、信息素挥发系数和信息素强化因子，所述动态优化路径包括当前数据、路径参数和路径特征，所述多任务优化路径包括批次处理、并行计算和多任务优化。

9、作为本发明的进一步方案，所述数据收集模块包括：

10、传感器数据子模块，基于传感器，获取板材余料的尺寸、形状和数量数据，并进行初步数据整理，生成原始余料数据；

11、图像处理子模块，基于原始余料数据，进行数据噪声去除，剔除异常值，并完成数据的标准化处理，生成清洗数据；

12、数据整合子模块，基于清洗数据，进行数据整合和分类，建立结构化数据集，生成余料数据集。

13、作为本发明的进一步方案，所述初始路径生成模块包括：

14、几何运算子模块，基于余料数据集，提取几何形状特征和尺寸参数，进行参数集合运算，生成几何特征参数；

15、路径规划子模块，基于几何特征参数，进行路径规划运算，分析路径可行性，生成路径规划结果；

16、路径生成子模块，基于路径规划结果，生成符合切割和利用要求的路径，输出初始利用路径。

17、作为本发明的进一步方案，所述路径优化模块包括：

18、参数设置子模块，基于初始利用路径，设定蚂蚁数量、信息素挥发系数和信息素强化因子，生成参数设定值；

19、路径分析子模块，基于参数设定值，进行路径选择和分析，评估路径性能，生成路径分析结果；

20、信息素更新子模块，基于路径分析结果，更新路径上的信息素浓度，反复选择和分析路径，得到最优利用路径。

21、作为本发明的进一步方案，所述动态调整模块包括：

22、实时监控子模块，获取当前板材余料数据，进行实时数据更新，生成当前余料数据；

23、数据调用子模块，基于当前余料数据和最优利用路径，调用当前数据和路径参数，更新路径参数，生成路径调整参数；

24、路径调整子模块，基于路径调整参数，结合实时数据和路径特征，动态调整路径，输出动态优化路径。

25、作为本发明的进一步方案，所述多批量处理模块包括：

26、数据分批子模块，基于动态优化路径，将板材余料数据分批次处理，进行数据分割，生成分批数据；

27、并行计算子模块，基于分批数据，调用并行计算技术，处理多个利用路径，生成并行处理结果；

28、路径优化子模块，基于并行处理结果，进行多任务并行处理，优化多个利用路径，得到多任务优化路径。

29、一种家居板材余料优化利用方法，包括以下步骤：

30、s1，基于传感器和图像处理技术，获取板材余料的尺寸、形状和数量数据，进行数据噪声去除和异常值剔除，采用数据清洗算法整合清洗后的数据，得到余料数据集；

31、s2，基于余料数据集，调用几何形状和尺寸参数集合运算，结合余料的几何形状和尺寸特征，进行路径规划运算，采用路径规划算法生成符合切割和利用要求的路径，得到初始利用路径；

32、s3，基于初始利用路径，设置蚂蚁数量、信息素挥发系数和信息素强化因子，进行路径选择和分析，通过比较信息素浓度和启发因子，采用蚁群优化算法更新路径上的信息素浓度，循环进行路径选择和分析，更新信息素浓度，获取最优利用路径；

33、s4，获取当前板材余料数据，结合最优利用路径，调用当前数据和路径参数，结合余料的实时数据和路径特征，采用动态调整算法进行路径动态调整，生成动态优化路径；

34、s5，基于动态优化路径，将板材余料数据分批次处理，调用并行计算技术，结合多个利用路径，采用多任务并行处理算法优化多个利用路径，得到多任务优化路径；

35、s6，基于多任务优化路径，整合多个批次处理结果，采用结果整合算法，将优化路径进行汇总，生成最终优化利用方案。

36、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

37、本发明中，通过整合传感器和图像处理技术自动化地获取余料的尺寸、形状和数量数据，并经过有效的数据清洗，优化方案显著提高了数据的精确度与可用性，为余料的再利用打下了坚实基础。利用集合运算和路径规划算法自动生成的初步利用路径，减少对人工操作的依赖，提升了处理效率与资源再利用的质量。引入的启发式算法和信息素调整机制，提升了系统的自适应能力和优化效果，保证了在生产变化面前能够迅速调整，最大化资源利用。并行处理技术的应用，使系统能在处理大量或多批次余料时，维持高效率，大幅度提升生产力。