本发明属于操作系统，具体涉及一种数字机器人作业调度优化方法。
背景技术：
1、人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
2、经现有文献检索发现，中国专利公开号cn112053066a，公开日2020年12月08日的专利申请公开了一种机器人的多任务调度方法、装置和机器人，该发明根据每个任务的执行流程建立对应的业务表，业务表包括至少一个连续的本地调度任务；获取每个任务的当前本地调度任务以及当前本地调度任务对应的当前目标点位，若当前目标点位所在的目标楼层均不一样，则按照预设优先级顺序依次执行每个任务的完整流程。虽然其能够提高了机器人的工作效率，但是页面、单据、文本等元素识别准确率较低，指令接收转化的准确性较差。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种页面、单据、文本等元素识别准确率高，指令接收转化的准确性高的数字机器人作业调度优化方法。
2、为了实现上述发明目的，本发明采用以下技术方案：
3、一种数字机器人作业调度优化方法，包括如下步骤：
4、1)前序准备：根据当前线程控制机器人作业；
5、2)双资源调度：以机床设备和机器人为基准，机床设备的总数为n台，一台机器人为(n+4)台机床设备服务，其中机器人的总数为m台；
6、3)建立数学模型：建立一种以机器人的柔性调度方法的数学模型，根据工件个数和设备个数生成对应的模型；
7、4)将机器人的作业任务，根据任务种类分组为若干个任务组并生成任务列表，根据机器人空闲情况，以三个任务组作为最小单元分配给相应的机器人，确定等待堆内大顶堆的堆顶元素包括(n+1)个线程的情况下，确定线程的运行时段存在可运行的设定线程。
8、根据以上特征，所述n≥3，m≥3。
9、在一些示例中，所述步骤2)中进行调度的过程中，有5种不同类型的工件，分别进行标记，且待加工工序都是四道，每道工序均可被不止一台的机床加工。
10、根据以上特征，所述步骤3)中采用蚁群算法进行调度方案之间地选择。
11、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
12、1)本发明智慧作业机器人组件结合供应链标准业务流程和校验规则，供应链智慧作业机器人组件，以其作为“数字员工”核心生产力要素，按照既定规则和调度逻辑实现供应链各环节业务规范化、规模化自动执行。
13、2)本发明“数字员工”元素识别技术兼容ai技术的供应链元素识别引擎，有效提升页面、单据、文本等元素识别准确率，解决在复杂场景下识别率低和稳定性不足的问题。
14、3)本发明“数字员工”语音增强识别基于自然语言处理，改进“数字员工”对供应链专业术语响应能力，结合情绪识别和多轮对接，精准调度智能机器人完成特定任务，提升指令接收转化的准确性。
15、4)本发明中传送带速度0.05m/s，机器人速度1.2m/s，工件尺寸5～6cm，工件抓取速度为2s，工件放置为4s。
1.一种数字机器人作业调度优化方法，其特征在于包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数字机器人作业调度优化方法，其特征在于所述n≥3，m≥3。
3.根据权利要求1所述的一种数字机器人作业调度优化方法，其特征在于所述步骤2)中进行调度的过程中，有5种不同类型的工件，分别进行标记，且待加工工序都是四道，每道工序均可被不止一台的机床加工。
4.根据权利要求1所述的一种数字机器人作业调度优化方法，其特征在于所述步骤3)中采用蚁群算法进行调度方案之间地选择。