本发明涉及计算机辅助设计领域，尤其涉及一种五金数字生产线布局优化方法。
背景技术：
1、现阶段五金行业正在经历数字化转型，这为传统五金制造带来了革新的变化。越来越多的五金企业开始应用数字生产线，以期提升生产效率和产品质量，从而保持在市场中的竞争优势，对于五金生产线数字化能通过自动化生产流程、精准控制生产参数、以及减少生产缺陷和浪费做到提升生产效率和产品质量，还有能提升生产效率和产品质量以及提升生产效率和产品质量；同时还需要对数字化五金生产线进行规划以保证其能够做到，缩短生产周期、缩短生产周期、减少物料浪费以及降低能源消耗；然而缺少对五金生产线的环境以及生产线对数控节点传输信号的相关数据分析，因此导致生产线的优化调度策略不够完善，以至于对于生产线的高精度需求产品产生影响，影响生产效率和产品质量。
技术实现思路
1、基于此，本发明有必要提供一种五金数字生产线布局优化方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，五金数字生产线布局优化方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：对五金生产线进行空间三维激光扫描，得到生产空间三维激光数据；对生产空间三维激光数据进行密集点云数据集合，得到生产空间点云集；基于生产空间点云集对五金生产线进行生产空间三维模型构建，得到生产空间三维模型。
4、步骤s2：对五金生产线进行功能区域划分，得到生产线功能区域；对生产空间三维模型进行空间分区处理，得到生产空间三维分区；基于生产空间三维分区以及生产线功能区域对生产空间三维模型进行生产线基本布局模型生成，得到生产线基本布局三维模型。
5、步骤s3：对生产线功能区域进行区域加工公差分析，得到各区域加工公差数据；基于各区域加工公差数据对生产线功能区域进行精度需求序列生成，得到各区域精度需求序列；基于各区域精度需求序列对生产线基本布局三维模型进行数控节点优化定位，得到数控节点优化定位数据。
6、步骤s4：基于生产线基本布局三维模型对生产线功能区域进行粉尘分布分析，得到生产线粉尘分布数据；基于数控节点优化定位数据对生产线基本布局三维模型进行数据传输路径分析，得到优化数据传输线路；基于生产线粉尘分布数据对优化数据传输线路以及生产线功能区域进行粉尘浓度影响模型构建，得到粉尘浓度影响模型；基于数控节点优化定位数据、生产线粉尘分布数据、粉尘浓度影响模型以及生产线基本布局三维模型对五金生产线进行生产线布局优化，得到生产线布局优化结果。
7、本发明通过空间三维激光扫描技术获取生产空间的三维激光数据，利用密集点云数据集合构建生产空间的点云集，并基于点云集构建生产空间三维模型，可以准确地呈现五金生产线的空间布局和结构，这有助于对现有生产线的全面分析和评估，为后续的布局优化提供基础信息和可视化参考；对五金生产线进行功能区域划分，并结合生产空间三维模型进行分区处理，可以直观地展示不同功能区域的空间分布和相互关系，基于功能区域和空间分区生成基本的生产线布局模型，可以帮助设计者初步评估生产线的流程和效率，并优化设备和区域的布局，为后续的精度需求分析和数控节点定位奠定基础；对生产线功能区域进行加工公差分析，可以获得各区域对设备精度和加工精度的要求，基于公差数据生成精度需求序列，可以确定不同区域对数控设备和传感器的精度需求，通过对生产线基本布局模型进行数控节点优化定位，可以满足各功能区域的精度要求，确保生产线的精度和质量符合标准；对生产线功能区域进行加工公差分析，可以获得各区域对设备精度和加工精度的要求。基于公差数据生成精度需求序列，可以确定不同区域对数控设备和传感器的精度需求，通过对生产线基本布局模型进行数控节点优化定位，可以满足各功能区域的精度要求，以完善生产线的优化调度策略，确保生产线的精度和质量符合标准。
8、优选地，步骤s1包括以下步骤：
9、步骤s11：对五金生产线进行空间三维激光扫描，得到生产空间三维激光数据；
10、步骤s12：对生产空间三维激光数据进行激光行进相位差计算，得到激光行进相位差数据；
11、步骤s13：对激光行进相位差数据进行空间表面点的三维坐标获取，得到生产空间表面点三维坐标；
12、步骤s14：对生产空间表面点三维坐标进行密集点云数据集合，得到生产空间点云集；
13、步骤s15：基于生产空间点云集对五金生产线进行生产空间三维模型构建，得到生产空间三维模型。
14、本发明通过利用先进的空间三维激光扫描技术对五金生产线进行全方位扫描，获取高精度的三维激光数据，为后续构建精准的数字孪生模型奠定数据基础；通过对采集到的三维激光数据进行激光行进相位差计算，提取出激光在空间传播过程中产生的相位变化信息，为后续精确还原空间表面点的三维坐标提供关键依据；基于激光行进相位差数据，结合三角测量原理，精确计算出生产空间中各个表面点的三维坐标，为构建高精度点云模型提供精确的空间位置信息；基于激光行进相位差数据，结合三角测量原理，精确计算出生产空间中各个表面点的三维坐标，为构建高精度点云模型提供精确的空间位置信息；基于构建的生产空间点云集，利用逆向工程、三维建模技术，构建出高精度、高逼真度的五金生产线三维模型，实现对现实生产环境的数字化还原，为后续的布局优化提供直观、准确的数字孪生平台，能够在虚拟环境中分析和操作生产空间，从而更有效地规划和优化生产线布局。
15、优选地，步骤s2包括以下步骤：
16、步骤s21：对五金生产线进行功能特征获取，得到五金生产线功能特征；
17、步骤s22：基于五金生产线功能特征对五金生产线进行功能区域划分，得到生产线功能区域；
18、步骤s23：对生产空间三维模型进行空间分区处理，得到生产空间三维分区；
19、步骤s24：对生产空间三维分区进行分区基本属性数据分析，得到生产空间三维分区基本属性数据；
20、步骤s25：基于生产空间三维分区基本属性数据对生产线功能区域进行生产线分布定位，得到生产空间功能区域定位数据；
21、步骤s26：基于生产空间功能区域定位数据对生产空间三维模型进行生产线基本布局模型生成，得到生产线基本布局三维模型。
22、本发明通过深入分析五金生产线的工艺流程和设备构成，提取出能够表征其生产功能的关键特征，例如加工类型、设备尺寸、物料流动，为后续的功能区域划分提供依据；基于五金生产线功能特征进行功能区域划分是布局优化的关键步骤。在此期间，生产线被分为多个功能区域，例如装配区、加工区、质检区、存储区，每个功能区域都有其独特的目的和要求，这种划分有助于组织和优化生产线的布局，确保不同功能区之间的有效流动和相互作用，根据功能区域的划分，对已构建的生产空间三维模型进行空间分区处理，将三维模型分割成与功能区域相对应的三维分区，为每个功能区域提供独立的数字空间；对生产空间三维分区进行基本属性数据分析有助于了解和定义每个分区的特性。此步骤包括分析每个分区的尺寸、形状、容量、周边环境，理解这些基本属性数据对于评估和优化分区布局至关重要，确保分区能够满足生产线功能区域的要求；对生产空间三维分区进行基本属性数据分析有助于了解和定义每个分区的特性，此步骤包括分析每个分区的尺寸、形状、容量、周边环境，理解这些基本属性数据对于评估和优化分区布局至关重要，确保分区能够满足生产线功能区域的要求；基于生产空间功能区域的定位数据，将各个功能区域整合到生产空间三维模型中，生成初步的生产线基本布局三维模型，为后续的精细化布局优化提供基础。
23、优选地，步骤s24包括以下步骤：
24、步骤s241：对生产空间三维分区进行可利用空间体积计算，得到分区可使用空间体积数据；
25、步骤s242：对生产空间三维分区进行分区空气流通口识别，得到分区空气流通口区域；
26、步骤s243：对分区空气流通口区域进行气压遥感数据获取，得到流通气压遥感数据；
27、步骤s244：对分区空气流通口区域进行流通面积分析，得到分区空气流通面积；
28、步骤s245：基于流通气压遥感数据以及分区空气流通面积对生产空间三维分区进行空气流通度计算，得到分区空气流通度；
29、步骤s246：对分区可使用空间体积数据以及分区空气流通度进行基本属性数据集合，得到生产空间三维分区基本属性数据。
30、本发明通过对生产空间三维分区进行可利用空间体积计算是一个重要的步骤，因为它提供了每个分区的可用空间量度，通过计算分区内的可用空间体积，可以评估分区的容量和大小，这对于确定分区是否能够容纳所需的设备、人员和其他要素至关重要，由此生成的数据为后续的布局决策提供关键信息；通过对生产空间三维分区进行分析，识别出影响空气流通的门窗、通风口区域，为后续分析空气流通状况提供关键区域定位；利用遥感技术获取分区空气流通口区域的气压数据，实现对空气流通状况的实时监测，为评估空气流通效率提供数据支撑；分析分区空气流通口区域的流通面积可以进一步定量分析空气流通特征，通过计算流通口的总流通面积，以评估空气流通的有效性，较大的流通面积表明更好的空气流通，而较小面积表明需要改进，以确保分区内有足够的空气流动；综合考虑流通口的气压遥感数据和流通面积，计算出每个生产空间三维分区的空气流通度，量化评估空气流通效率，为改善生产环境提供科学依据；将计算得到的可使用空间体积数据和空气流通度整合到生产空间三维分区的属性数据中，形成更全面、更精细化的分区属性描述，为后续的功能区域布局和环境优化提供更丰富的数据支持。
31、优选地，步骤s3包括以下步骤：
32、步骤s31：对生产线功能区域进行区域生产尺寸公差获取，得到各区域生产尺寸公差数据；
33、步骤s32：对生产线功能区域进行区域产物粗糙度获取，得到各区域产物粗糙度数据；
34、步骤s33：对各区域生产尺寸公差数据以及各区域产物粗糙度数据进行数据拟合，得到各区域加工公差数据；
35、步骤s34：对各区域加工公差数据进行功能区域加工精度计算，得到各区域加工精度数据；
36、步骤s35：基于各区域加工精度数据对生产线功能区域进行精度需求序列生成，得到各区域精度需求序列；
37、步骤s36：基于各区域精度需求序列对生产线基本布局三维模型进行数控节点优化定位，得到数控节点优化定位数据。
38、本发明通过针对每个功能区域的生产工艺要求，获取该区域产品的尺寸公差数据，例如长度、宽度、高度、孔径，为后续的加工精度分析提供直接依据；获取每个功能区域产品的表面粗糙度数据，这是衡量产品表面质量的重要指标，也是决定加工精度需求的重要因素；通过对各区域的尺寸公差数据和产物粗糙度数据进行数据拟合，可以得到全面的区域加工公差数据，此步骤涉及分析和汇总不同参数，以描述和定义每个功能区域的加工精度要求，由此生成的加工公差数据集提供了功能区域的全面概述，为后续的精度计算和优化提供了重要输入；计算每个功能区域的加工精度是优化布局的关键方面，通过分析尺寸公差和产物粗糙度数据，可以确定每个区域所需的加工精度，这包括尺寸精度、表面粗糙度、形状公差，由此得到的加工精度数据集指导了区域内设备和工序的精度要求；根据计算得到的各功能区域加工精度数据，按照精度要求从高到低的顺序，对所有功能区域进行排序，生成精度需求序列，明确不同功能区域对加工精度的敏感程度；根据生成的精度需求序列，对生产线基本布局三维模型进行调整，将对加工精度要求高的功能区域优先布局在环境稳定、受干扰小的区域，并优化数控节点的定位，最大程度减少粉尘因素对加工精度的影响。
39、优选地，步骤s36包括以下步骤：
40、步骤s361：对生产线基本布局三维模型进行数据传输线路分析，得到数据传输线路数据；
41、步骤s362：对各区域精度需求序列进行数据传输响应优先序列分析，得到区域数据优先响应序列；
42、步骤s363：对区域数据优先响应序列进行优先权重计算，得到区域数据优先响应权重；
43、步骤s364：基于区域数据优先响应权重对数据传输线路数据进行优先权重线路重构，得到数据优先响应线路；
44、步骤s365：基于数据优先响应线路对生产线基本布局三维模型进行数控节点优化定位，得到数控节点优化定位数据。
45、本发明通过对生产线基本布局三维模型进行数据传输线路分析可以识别和定义数据传输路径，分析了基本布局模型中不同功能区域之间的数据流动和连接，由此得到的传输线路数据集提供了对数据传输要求、距离和潜在瓶颈的见解，为后续的优化定位提供了基础信息；根据各区域精度需求序列，分析不同功能区域对数据传输响应速度的敏感程度，将对数据响应速度要求高的区域识别出来，例如高精度加工区域、实时监控区域，形成区域数据优先响应序列；对区域数据优先响应序列进行量化评估，为每个区域分配不同的优先权重，例如高精度加工区域分配更高的权重，以体现其对数据传输响应速度的更高要求；基于区域数据优先响应权重，对已有的数据传输线路进行重新规划和调整，例如为高优先级区域设置专用线路、优化线路路径、提升传输带宽，构建数据优先响应线路，确保高精度区域的数据传输需求得到优先满足；根据优化后的数据优先响应线路，调整数控节点的布局位置，尽缩短高优先级区域的数据传输距离，减少传输延迟，提高数据传输的实时性和可靠性，为高精度加工提供稳定可靠的数据支持。
46、优选地，步骤s4包括以下步骤：
47、步骤s41：基于生产线基本布局三维模型对生产线功能区域进行粉尘分布分析，得到生产线粉尘分布数据；
48、步骤s42：基于数控节点优化定位数据对生产线基本布局三维模型进行数据传输路径分析，得到优化数据传输线路；
49、步骤s43：基于生产线粉尘分布数据对优化数据传输线路进行线路区域粉尘含量分析，得到线路区域粉尘含量；
50、步骤s44：基于线路区域粉尘含量对优化数据传输线路进行粉尘影响响应时间曲线绘制，得到粉尘影响响应时间曲线；
51、步骤s45：基于线路区域粉尘含量对生产线功能区域进行粉尘含量磨损曲线绘制，得到粉尘磨损曲线；
52、步骤s46：对粉尘影响响应时间曲线以及粉尘磨损曲线进行模型构建，得到粉尘浓度影响模型；
53、步骤s47：基于数控节点优化定位数据、生产线粉尘分布数据以及粉尘浓度影响模型对生产线基本布局三维模型进行布局优化处理，得到优化生产线三维模型；
54、步骤s48：基于优化生产线三维模型对五金生产线进行生产线布局优化，得到生产线布局优化结果。
55、本发明通过对生产线基本布局三维模型进行粉尘分布分析，可以确定和量化生产线功能区域内的粉尘浓度和分布，利用仿真或实测数据来识别粉尘源、空气流动模式和粉尘沉降率，由此得到的粉尘分布数据集提供了对生产线粉尘环境的见解，为评估和缓解粉尘对生产线效率和产品质量的潜在影响提供信息；根据数控节点优化定位数据，分析数据传输线路在三维空间中的路径，优化线路走向和长度，避开粉尘浓度高的区域，减少粉尘对数据传输的干扰；将优化后的数据传输线路与粉尘分布数据进行空间叠加分析，计算出数据传输线路所在区域的粉尘浓度，评估粉尘对数据传输的影响程度；基于线路区域粉尘含量数据，建立粉尘浓度与数据传输响应时间之间的关系曲线，量化评估粉尘对数据传输性能的影响，为制定防尘措施提供依据；分析不同粉尘浓度下设备和元器件的磨损情况，绘制粉尘含量与设备磨损程度的关系曲线，为选择合适的防尘级和维护策略提供参考；整合粉尘影响响应时间曲线和粉尘磨损曲线，构建粉尘浓度影响模型，全面评估粉尘对数据传输和设备寿命的影响，为布局优化提供决策依据；基于数控节点优化定位数据、生产线粉尘分布数据以及粉尘浓度影响模型，对生产线基本布局三维模型进行调整，优化设备摆放位置、规划洁净区域，最大程度降低粉尘对生产的影响；将优化后的生产线三维模型应用于实际生产线布局，通过优化设备摆放、区域划分、物流路径，最终实现提高数据传输稳定性、延长设备使用寿命、改善生产环境的目标。
56、优选地，步骤s41包括以下步骤：
57、步骤s411：对生产线功能区域进行标准检测光线注入，得到区域标准检测光线；
58、步骤s412：对区域标准检测光线进行功能区域光谱图获取，得到功能区域光谱图；
59、步骤s413：对功能区域光谱图进行生产粉尘反射分析，得到生产粉尘反射光谱数据；
60、步骤s414：对生产粉尘反射光谱数据进行区域生产粉尘含量分析，得到区域生产粉尘含量；
61、步骤s415：基于生产线基本布局三维模型对区域生产粉尘含量进行粉尘分布分析，得到生产线粉尘分布数据。
62、本发明通过对生产线功能区域进行标准检测光线的注入，可以建立一个初始的、统一的检测基础，这一步骤可以确保检测的光线强度、波长因素是统一的，为后续的分析提供了可靠的基础，这样可以减少光谱图获取过程中的随机性，使检测结果更加准确；获取功能区域光谱图，可以分析该区域光线的组成成分，为识别和分离粉尘反射光谱提供数据基础，进而实现对生产粉尘的精准检测；通过分析功能区域光谱图，识别并分离出生产粉尘的反射光谱数据，可以排除其他物质对粉尘检测的干扰，提高粉尘含量分析的精度；根据生产粉尘反射光谱数据的强度和特征，分析得出区域生产粉尘含量，可以实时监测生产环境中粉尘的浓度变化，为及时采取降尘措施提供数据支持；结合生产线基本布局三维模型，对区域生产粉尘含量进行空间分布分析，可以直观地呈现生产线粉尘的分布情况，帮助识别粉尘污染源和扩散路径，为优化生产环境提供科学依据。
63、优选地，步骤s44包括以下步骤：
64、步骤s441：对数据传输线路进行传输信号获取，得到线路传输信号数据；
65、步骤s442：对线路传输信号数据进行频谱转换，得到传输信号频谱；
66、步骤s443：对传输信号频谱进行信号相位变换速率分析，得到信号频谱相位变化速率；
67、步骤s444：对信号频谱相位变化速率进行变化速率曲线绘制，得到变化速率曲线；
68、步骤s445：对变化速率曲线进行曲线斜率计算，得到曲线斜率；
69、步骤s446：对曲线斜率进行响应时间分析，得到响应时间数据；
70、步骤s447：基于线路区域粉尘含量对响应时间数据进行粉尘影响响应时间曲线绘制，得到粉尘影响响应时间曲线。
71、本发明通过获取数据传输线路的传感信号，可以实时监测传输线路的运行状况，通过对传感信号的数据采集和分析，能够检测到传输线路中存在的任何异常情况，如信号干扰、数据丢失或传输延迟，这有助于及时发现和解决数据传输过程中的潜在问题，确保数据的完整性和准确性；将传输的传感信号数据进行频谱转换，可以从频率域更清晰地观察信号特征，为分析粉尘对不同频率信号的影响提供数据；分析传输信号频谱的相位变化速率，可以捕捉到信号在传输过程中由于粉尘影响产生的细微延迟和失真，进而量化粉尘对信号传输的影响程度；制信号频谱相位变化速率曲线，可以直观地展现粉尘对信号传输的影响趋势，为后续分析提供可视化依据；计算变化速率曲线的斜率，可以定量描述粉尘对信号传输影响的变化快慢，为评估粉尘影响程度提供更精确的指标；通过分析曲线斜率，可以推算出信号响应时间的变化，反映出粉尘对信号传输延迟的影响，为评估数据传输的实时性和稳定性提供依据；结合传输线路粉尘含量数据，绘制响应时间与粉尘含量关系曲线，可以直观地展现粉尘浓度对信号传输响应时间的影响规律，为预测和预警粉尘对数据传输的影响提供科学依据，并为制定相应的粉尘控制措施提供数据支持。
72、优选地，步骤s45包括以下步骤：
73、步骤s451：对生产线功能区域进行加工面电容传感处理，得到加工面电容传感数据；
74、步骤s452：基于线路区域粉尘含量对加工面电容传感数据进行粉尘覆盖比例分析，得到加工面粉尘覆盖比例；
75、步骤s453：对生产线功能区域进行加工面摩擦系数获取，得到加工面摩擦系数；
76、步骤s454：对加工面摩擦系数进行加工面粗糙程度分析，得到面粗糙程度；
77、步骤s455：基于加工面粉尘覆盖比例对面粗糙程度进行粉尘含量磨损曲线绘制，得到粉尘磨损曲线。
78、本发明通过对生产线功能区域进行加工面电容传感处理，可以灵敏地捕捉加工面上的粉尘覆盖情况，获取反映粉尘覆盖程度的电容传感数据，为后续分析粉尘对加工质量的影响提供数据基础；分析加工面电容传感数据，可以计算出加工表面被粉尘覆盖的比例，粉尘具有独特的电容特性，与未覆盖粉尘的表面相比，覆盖有粉尘的表面电容值会发生变化。通过对比电容传感数据与标准表面的电容数据，可以定量分析加工表面在一定区域内的粉尘覆盖比例，这个步骤有助于确定生产线功能区域表面被粉尘污染的程度；获取生产线功能区域加工面的摩擦系数，可以反映加工面的光滑程度，为分析粉尘对加工面磨损程度提供参考指标；通过对加工面摩擦系数进行分析，可以评估加工面的粗糙程度，为研究粉尘磨损程度提供对照数据；结合加工面粉尘覆盖比例和面粗糙程度数据，绘制粉尘含量磨损曲线，可以直观地展现粉尘覆盖程度与加工面磨损程度之间的关系，从而帮助识别粉尘磨损风险，为优化生产工艺、制定粉尘控制策略提供数据支持。
1.一种五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s24包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s36包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s41包括以下步骤：
9.根据权利要求7所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s44包括以下步骤：
10.根据权利要求7所述的五金数字生产线布局优化方法，其特征在于，步骤s45包括以下步骤：
