[发明专利]一种全节点遍历路径优化方法

说明书

技术领域

本发明属于路径规划领域，特别应用于对源和宿没有特殊规定的全节点遍历路径规划，其模型可应用于SMT(表面贴装技术)自动检测路径规划等实际问题。

背景技术

路径规划作为一种抽象的数据模型，其原型可以是存在于任一领域的一个规划问题，以自动检测为例，在工业自动化领域，很多自动检测过程都是针对一个平面中的多个检测点检查，由于大多数设备都是串行工作，需要在检查完一个节点后再检查另一个，路径优化的好就可以明显的节省时间，提高检查效率。

以SMT领域，焊点的自动光学检测(AOI)为例，绝大多数检测设备的工作方式是，移动X、Y轴使被检测的电路板(PCB)与取像的工业相机产生相对运动，移动相机到需要检查的位置上方进行曝光取像，获得图像后再通过检测算法进行不良检查。这样，整个检查时间就由控制轴移动时间、相机曝光时间、检测算法时间等3个不同的时间段的总和决定。由于其中的检测过程是纯粹的软件过程，可以与控制轴的运动过程和相机的报告过程并行处理，也就是在轴运动和相机曝光的同时，计算机运行检测算法进行不良检查，而相机曝光时间一般极小(毫秒级)，整个检查过程的时间花费主要归结为控制轴移动的时间。因此，为了提高检测速度，缩短轴移动距离、提高电机速度就成了最直接有效的方法，任何电机的速度都有其极限，而且高速电机的功率很高，启动、停止时对设备机体的冲击很大，价格也非常昂贵，所以从设备综合性能的角度来讲，更好的优化检测过程的路径，缩小轴移动的距离才是缩小检测时间最高效的手段。

根据上面介绍的自动检查方式，可以不失一般性的假设被检测的电路板不运动，只有相机在2维平面上进行运动。将相机停下曝光、检测的过程抽象为一个节点，相机移动路径抽象为连接节点的边，边上的值为相机移动的距离。这样，寻找最优路径的问题就转化为在检测节点网络中搜寻最优的遍历路径。由于实际检测中，相机可以在任意两个节点间移动，所以这个网络为一个全向全连通图。又由于装载、卸载电路板的过程存在，使得相机可以并行的移动到出发节点或从最终节点回到原点，所以遍历过程的源节点和宿节点可以是任意的。

理论上，寻找一个图的最优遍历路径是一个NP完全问题，也就是不可能在有限时间得到真正的最优解，因此大多数检测设备都是以横向或者纵向优先的方法取得S型路径，或者从外到内获得螺旋形的路径。这几种常用的方法在检测点足够密集的情况下与最优遍历路径比较相似，但是当节点网络不是很密集甚至是稀疏的情况下，会带来很大的浪费，如图2所示的情况。而在实际的检测过程中，由于被检测的电路板形状、大小经常会变化，电路板上元件的布局也非常不固定，所以固定的S型路径和螺旋型路径基本上不可能得到最优路径的近似。

发明内容

为了解决上述问题，提高自动检测效率，本发明提供了一种高效、可靠的全节点遍历路径寻优方法。所述方法具体包括：

一种全节点遍历路径优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤A、根据需要解决的问题构建节点网络，在可能出现分支的地方建立节点，以从一个节点到另一个节点的花费作为该有向边的值；

步骤B、构建节点网络的最小生成树；

步骤C、根据最小生成树，以新增边花费最小为原则，对所有有分支的节点，逐一去除分支并建立端点间的连接；

步骤D、不断重复步骤C直到网络的最小生成树每个节点都没有分支，转化为节点单向队列，从而生成优化后的遍历路径。

优选的，所述步骤B中的节点网络一般为双向或者全向网络，所述的双向网络是指两个连通的节点间的边是有向的，即对于连通的A、B节点，无论从A节点到B节点还是从B节点到A节点都是可行的(如果A、B节点间是单向连通的，则只能从A到B，不能从B到A)。所述全向网络是指网络中任一个节点和网络中的所有其他节点间都是双向连通的。两个节点间的边代表从一个节点到另一个节点间的花费。

其中所述花费是节点间的距离，在其他应用中也可以是时间、金钱等其他代价，所以在本发明中对于花费并不仅仅限定于节点之间的距离。

优选的，所述步骤B中构建最小生成树的具体步骤为：优选但不限于使用Prim算法构建网络的最小生成树。

优选的，在所述步骤A中，根据需要解决的问题构建节点网络，其方法为：

根据具体问题，在可能出现分支的地方建立节点；

以从一个节点到另一个节点的花费作为该有向边的值；

优选的，所述步骤C包括以下具体步骤：

(1)根据构建的最小生成树建立节点间的连通矩阵；优选的，矩阵横纵坐标均为节点索引，矩阵值代表横纵坐标节点对间是否连通，连通的值为1，不连通的值为0；