基于改进遗传算法与图像处理的二维异形件优化排样方法研究

为解决二维异形件排样中材料利用率低、计算效率不足等问题，研究人员提出了一种结合图像处理与改进遗传算法（GA）的智能优化方法。通过像素计数重叠检测、动态扩展搜索空间等创新技术，显著提升了排样紧凑性与计算效率。该研究为制造业资源优化提供了新范式，成果发表于《Engineering Applications of Artificial Intelligence》。

　　

二维异形件排样问题在制造业中至关重要，直接影响材料成本和资源利用率。传统方法常因形状不规则、计算复杂度高而难以平衡效率与精度。尽管已有模拟退火、整数规划等方法尝试优化，但普遍存在适应性差、旋转自由度受限等瓶颈。尤其面对现代工业对柔性生产的需求，亟需更智能的解决方案。

南京WIT科技公司合作团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，创新性地融合图像处理技术与改进遗传算法（Genetic Algorithm, GA）。通过动态扩展搜索空间、像素级重叠检测等关键技术，实现了异形件排样效率与精度的双重突破。

研究采用三大核心技术：1）基于C++开发的图像二值化与尺度校准系统，确保零件图像与实际尺寸匹配；2）改进GA编码方案，用12位二进制编码x坐标，3位编码旋转角度，剩余位编码y坐标；3）动态扩展方法（Dynamic Expansion Method）实时调整搜索空间。样本数据来源于工业实际零件库。

图像重缩放
通过DWG文件提取零件轮廓，经二值化、边缘裁剪和比例校准（图1a-c），建立精确的数字化模型，为后续算法处理奠定基础。

编码
创新设计的二进制编码方案将位置与旋转信息整合为单一染色体，其中旋转角度采用3位编码支持8种离散旋转状态，兼顾计算效率与灵活性。

突变
（原文未详述具体突变机制，此处保留原始小标题结构）

优化排样结果
最终排样方案（图13）显示材料利用率显著提升。测试采用Intel i5-8250U处理器，验证了算法在常规硬件下的实用性。

结论
该研究通过改进GA与图像处理技术的协同优化，提出动态扩展与重叠比优化策略，使异形件排样效率提升37.2%。特别值得注意的是，像素计数重叠检测技术将计算复杂度从O(n²)降至O(n)，为智能排样领域树立了新基准。

讨论
相比传统底部对齐准则（Bottom-Left Criteria），该方法支持自由旋转与非线性布局。研究局限性在于未考虑三维曲面展开问题，未来可结合深度学习进一步优化。该成果不仅推动制造业绿色化进程，其方法论对芯片布局、物流装箱等领域亦有借鉴价值。