本发明涉及合版印刷领域，具体涉及一种合版印刷切割路径求解方法及系统。
背景技术：
目前在印刷业务中，合版印刷逐渐发展起来。合版印刷又叫拼版印刷，其将许多不同客户小印量的印件组合成一个大版，共同分摊印刷成本，降低了成本，促进了印刷工业与信息网络化融合。
合版印刷能够达到批量生产的目的。但合版印刷有一个重要的后道工艺就是需要将合版印刷的图片切割分离，具体地，需要采用加工机床的切割刀头，把拼版在一起的照片整体印刷加工后的印刷纸板，沿印刷物的边缘分割开。而加工机床的切割刀头可以沿任意方向移动，且目前在实际切割过程中，经常会出现切割刀头多次切割同一行程的情况，切割刀头移动路径相对较长，切割时间相对较长，切割效率相对较低。
为此，本发明提供一种合版印刷切割路径求解方法及系统，用于解决上述问题。
技术实现要素：
针对现有技术的上述不足，本发明提供一种合版印刷切割路径求解方法及系统，用于缩短切割路径，提高切割效率。
第一方面，本发明提供一种合版印刷切割路径求解方法，包括步骤：
p1、以目标拼版上每张拼版图片的顶点为图的顶点、以目标拼版上每张拼版图片的轮廓为图的边，创建目标无向图；目标拼版为当前待求解合版印刷切割路径的拼版；
p2、计算目标无向图中各顶点的度数；
p3、统计目标无向图中奇度顶点的总数，并判断该统计所得的总数是否等于零，若是则执行步骤p6，若否，则继续执行步骤p4；
p4、求出代价总和最小、并使目标无向图中每一个奇度顶点变为偶度顶点的目标路径；
p5、依据目标路径，在目标无向图中添加对应的边；
p6、确定当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路并输出。
进一步地，步骤p1的具体实现方法包括步骤：
构建无向图的邻接矩阵并初始化为空；
采集目标拼版的拼版数据，并从中获取目标拼版上每张拼版图片的顶点信息和轮廓信息；
将任意一张拼版图片的顶点、顶点的连接关系及顶点的连接权重，添加至所述邻接矩阵；所述连接权重为边长；
遍历下一张拼版图片，将遍历到的拼版图片中与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵，之后更新所述邻接矩阵中各顶点的连接关系及连接权重；依此类推，继续遍历下一张拼版图片直至遍历完所有的拼版图片，并将对应得到的最新的邻接矩阵记为目标邻接矩阵；
根据目标邻接矩阵创建无向图，该无向图即为目标无向图。
进一步地，步骤p4的实现方法包括步骤：
计算并找出奇度顶点两两之间的最短路径；
对找出的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合；其中，记每个最短路径的端部的顶点为端部顶点，对于每个路径组合来说，组合中包含的端部顶点各不相同，并且组合中包含的端部顶点由目标无向图的所有的奇度顶点构成；
分别计算各路径组合的路径代价；所述的路径代价，为路径组合中各个最短路径的边的连接权重之和；
选取路径代价最小的路径组合为目标路径组合，该目标路径组合中包含的各个最短路径构成一目标路径。
进一步地，所述的对找出的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合，其实现方法包括步骤：
遍历目标无向图的奇度顶点；
对遍历到的所有的奇度顶点进行两两分组，获取各种分法对应的点对；
记每种分法对应的所有的点对构成一个点对组合，分别将点对组合中每个点对各自对应的最短路径组合到一起构成路径组合，得相应数量的路径组合。
进一步地，在步骤p6中，采用深度优先搜索算法，确定最新目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路。
第二方面，本发明提供一种合版印刷切割路径求解系统，包括：
无向图创建单元，用于以目标拼版上每张拼版图片的顶点为图的顶点、以目标拼版上每张拼版图片的轮廓为图的边，创建目标无向图；目标拼版为当前待求解合版印刷切割路径的拼版；
顶点度数计算单元，用于计算目标无向图中各顶点的度数；
奇度顶点数量统计单元，用于统计目标无向图中奇度顶点的总数；
判断单元，用于判断所统计的奇度顶点的总数是否等于零；
目标路径计算单元，用于在判断所统计的奇度顶点的总数不等于零时，求出代价总和最小、并使目标无向图中每一个奇度顶点变为偶度顶点的目标路径；
无向图补边单元，依据所述的目标路径，在目标无向图中添加对应的边；
欧拉回路计算单元，用于在无向图补边单元完成补边或在判断单元判断奇度顶点的总数等于零时，计算出当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路；
输出单元，用于输出欧拉回路计算单元计算出的欧拉回路。
进一步地，所述的无向图创建单元，包括：
邻接矩阵构建模块，构建无向图的邻接矩阵并初始化为空；
拼版图片信息采集模块，采集目标拼版的拼版数据，并从中获取目标拼版上每张拼版图片的顶点信息和轮廓信息；
图片遍历单元，用于遍历拼版上的拼版图片；
第一数据增添单元，用于将第一张遍历到的拼版图片的顶点、顶点的连接关系及顶点的连接权重，添加至所述邻接矩阵；
第二数据增添单元，用于将下一张遍历到的拼版图片中的与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵，并用于在上述将下一张遍历到的拼版图片中的与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵后，更新邻接矩阵中各顶点的连接关系及连接权重，直至遍历完所有的拼版图片，将对应得到的最新的邻接矩阵记为目标邻接矩阵；
无向图创建模块，用于根据目标邻接矩阵创建无向图，该无向图即为目标无向图。
进一步地，所述的目标路径计算单元，包括：
最短路径计算模块，用于计算两两奇度顶点之间的最短路径；
路径组合模块，用于对计算所得的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合；其中，记每个最短路径的端部的顶点为端部顶点，对于每个路径组合来说，组合中包含的端部顶点各不相同，并且组合中包含的端部顶点由目标无向图的所有的奇度顶点构成；
路径代价计算模块，用于分别计算各路径组合的路径代价；所述的路径代价，为路径组合中各个最短路径的边的连接权重之和；
目标路径获取模块，用于选取路径代价最小的路径组合为目标路径组合，该目标路径组合中包含的各个最短路径构成目标路径。
进一步地，所述路径组合模块包括：
顶点遍历单元，用于遍历目标无向图的奇度顶点；
分组单元，用于对遍历到的所有的奇度顶点进行两两分组，获取对遍历到的所有奇度顶点的每种分法对应的点对；
路径组合获取单元，记每种分法对应的所有的点对构成一个点对组合，分别将点对组合中每个点对各自对应的最短路径组合到一起构成路径组合，得相应数量的路径组合。
进一步地，所述的欧拉回路计算单元，采用深度优先搜索算法计算当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路。
本发明的有益效果在于，
本发明提供的合版印刷切割路径求解方法及系统，均能够创建目标拼版对应的目标无向图，且能够在构成的目标无向图不是欧拉图时，通过在无向图中添加代价总和最小的边的方式使目标无向图变为欧拉图，之后能够在当前的目标无向图中求解出自预先设定的顶点开始的欧拉回路并输出，将该欧拉回路输出至加工机床，加工机床的切割刀头以所述预先设定的顶点为切割起点，沿所述欧拉回路进行切割，完成切割后又回到预先设定的顶点，使得切割刀头在切割目标拼版上的图片时移动路径最短，继而能够达到缩短切割时间、减轻刀头磨损的目的。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的合版印刷切割路径求解方法的示意性流程图。
图2是本发明一个实施例的合版印刷切割路径求解系统的示意性框图。
图3为一种示意性的目标拼版。
图4为图3所示目标拼版对应的目标无向图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
实施例1：
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。
如图1所示，该方法100，包括：
步骤101、以目标拼版上每张拼版图片的顶点为图的顶点、以目标拼版上每张拼版图片的轮廓为图的边，创建目标无向图；目标拼版为当前待求解合版印刷切割路径的拼版；
步骤102、计算目标无向图中各顶点的度数；
步骤103、统计目标无向图中奇度顶点的总数，并判断该统计所得的总数是否等于零，若是则执行步骤106，若否，则继续执行步骤104；
步骤104、求出代价总和最小、并使目标无向图中每一个奇度顶点变为偶度顶点的目标路径；
步骤105、依据目标路径，在目标无向图中添加对应的边；
步骤106、确定当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路并输出。
可选地，步骤101的具体实现方法包括步骤：
构建无向图的邻接矩阵并初始化为空；
采集目标拼版的拼版数据，并从中获取目标拼版上每张拼版图片的顶点信息和轮廓信息；
将任意一张拼版图片的顶点、顶点的连接关系及顶点的连接权重，添加至所述邻接矩阵；所述连接权重为边长；
遍历下一张拼版图片，将遍历到的拼版图片中与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵，之后更新所述邻接矩阵中各顶点的连接关系及连接权重；依此类推，继续遍历下一张拼版图片直至遍历完所有的拼版图片，并将对应得到的最新的邻接矩阵记为目标邻接矩阵；
根据目标邻接矩阵创建无向图，该无向图即为目标无向图。
可选地，步骤104的实现方法包括步骤：
计算并找出奇度顶点两两之间的最短路径；
对找出的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合；其中，记每个最短路径的端部的顶点为端部顶点，对于每个路径组合来说，组合中包含的端部顶点各不相同，并且组合中包含的端部顶点由目标无向图的所有的奇度顶点构成；
分别计算各路径组合的路径代价；所述的路径代价，为路径组合中各个最短路径的边的连接权重之和；
选取路径代价最小的路径组合为目标路径组合，该目标路径组合中包含的各个最短路径构成一目标路径。
可选地，所述的对找出的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合，其实现方法包括步骤：
遍历目标无向图的奇度顶点；
对遍历到的所有的奇度顶点进行两两分组，获取各种分法对应的点对；
记每种分法对应的所有的点对构成一个点对组合，分别将点对组合中每个点对各自对应的最短路径组合到一起构成路径组合，得相应数量的路径组合。
可选地，在步骤106中，采用深度优先搜索算法，确定最新目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路。
为了便于对本发明的理解，下面以本发明合版印刷切割路径求解方法的原理，结合实施例中对目标拼版的切割路径进行求解的过程，对本发明提供的合版印刷切割路径求解方法做进一步的描述。
具体的，所述合版印刷切割路径求解方法包括：
步骤s1：以目标拼版上每张拼版图片的顶点为图的顶点、以目标拼版上每张拼版图片的轮廓为图的边，创建目标无向图；目标拼版为当前待求解合版印刷切割路径的拼版。
图片的拼版是通过拼版算法实现的，拼版之后，就确定了每张图片在拼版上的位置、旋转方向等信息，包括每张图片在拼版上的顶点和轮廓，统称为拼版数据。
以图3所示拼版为目标拼版，目标拼版上每个图片均为拼版项，目标拼版上不存在孤立的拼版项。
以图3所示拼版为目标拼版，步骤s1的具体实现方法包括：
步骤s11，构建无向图的邻接矩阵并初始化为空。
首先创建一个无向图的邻接矩阵用于表示无向图的所有顶点及其顶点连接关系并初始化为空。
步骤s12，采集目标拼版的拼版数据，并从中获取目标拼版上每个拼版项的顶点信息和轮廓信息。
采集图3所示目标拼版的拼版数据，从中获取图中各拼版项的顶点信息和轮廓信息。参见图3，图中有5个拼版项，该5个拼版项依次是：顶点为a、b、k、j的拼版项，顶点为b、k、d、c的拼版项，顶点为d、e、i、j的拼版项，顶点为e、f、g、l的拼版项，顶点为g、l、i、h的拼版项。图3中所示的顶点之间的连线为拼版项的轮廓，也是顶点之间的边。在拼版中，每个拼版项的相邻顶点是连通的、对角线上的顶点是不连通的。
步骤s13，将任意一拼版项的顶点、顶点的连接关系及顶点的连接权重，添加至所述邻接矩阵；所述连接权重为顶点之间的边的边长；
之后遍历下一个拼版项，将遍历到的拼版项中与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵，之后更新所述邻接矩阵中各顶点的连接关系及连接权重；依此类推，继续遍历下一个拼版项直至遍历完目标拼版上的所有的拼版项，此时得到的最新的邻接矩阵记为目标邻接矩阵。
在本实施例中，可见先将顶点为a、b、k、j的拼版项的顶点、顶点的连接关系及顶点的连接权重，添加至邻接矩阵：为该拼版项的四个顶点从左上角(此处为b顶点)开始顺时针排序依次为0号点、1号点、2号点、3号点，由于相邻点是连接的，对角线上的点是不连接的，所以可在邻接矩阵中添加这四个点，并且添加连接关系0-1，1-2，2-3，3-0，权重为对应边的边长；之后添加顶点为b、k、d、c的拼版项的顶点，鉴于顶点b、k与已添加至邻接矩阵的顶点b、k重合，当前拼版项的顶点b、k不再重复添加，只将当前拼版项的顶点d、c添加至邻接矩阵，之后更新邻接矩阵中各顶点的连接关系及连接权重，以便将新增的连接关系添加进邻接矩阵、以及将改变的连接关系进行更新；之后依此类推，继续添加下一个拼版项至顶点及其连接关系至邻接矩阵，直到添加完最后一个拼版项。
步骤s14，根据目标邻接矩阵创建无向图，该无向图即为目标无向图。
图4为图3所示目标拼版对应的目标无向图，记为目标无向图a，该目标无向图a的顶点为：a、b、k、j、d、c、e、i、f、g、l、h。
步骤s2：计算目标无向图中各顶点的度数。
目标无向图a中各顶点的度数为：a为2，b为3，k为3、j为3、d为3、c为2、e为3、i为3、f为2、g为3、l为3、h为2。
目标无向图a中各顶点的奇偶性是：a为偶度顶点，b为奇度顶点，k为奇度顶点、j为奇度顶点、d为奇度顶点、c为偶度顶点、e为奇度顶点、i为奇度顶点、f为偶度顶点、g为奇度顶点、l为奇度顶点、h为偶度顶点。
步骤s3：统计目标无向图中奇度顶点的总数，并判断该统计所得的总数是否等于零，若是则执行步骤s6，若否，则继续执行步骤s4。
目标无向图a的奇度顶点有：b、d、e、g、i、j、k、l。
统计目标无向图a的奇度顶点的总数为：8个。
判断结果是8不等于零，此时目标无向图a不是欧拉图，其内不存在欧拉回路，继续执行步骤s4。
步骤s4：求出代价总和最小、并使目标无向图中每一个奇度顶点变为偶度顶点的目标路径。
此步骤用于找出可使目标无向图a成为欧拉图的目标路径。为使找出的目标路径可以使目标无向图a成为欧拉回路路径最短的回路，该步骤s4的具体实现步骤包括：
步骤s41，计算并找出奇度顶点两两之间的最短路径。
本实施例中采用floyd算法，求出奇度顶点b、d、e、g、i、j、k、l中两两之间路径的最短距离。
步骤s42，对找出的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合。
为便于实现，本实施例中采用如下方法步骤实现该步骤s42：
步骤s421，遍历目标无向图的奇度顶点b、d、e、g、i、j、k、l；
步骤s422，对步骤s421中遍历到的所有的奇度顶点进行两两分组，获取各种分法对应的点对。
目标无向图a中总计有8个奇度顶点，对8个奇度顶点进行两两分组，共有
获取上述105种分法中的每种分法对应的点对。
比如对于上述105种分法中的以下两种分法：
分法一，将b与d分成一组、将e与g分成一组、将i与j分成一组、将k与l分成一组，完成对所述8个奇度顶点的两两分组；
分法二，将b与e分成一组、将d与g分成一组、将i与j分成一组、将k与l分成一组，完成对所述8个奇度顶点的两两分组。
所获取的分法一对应的点对有4个：b与d、e与g、i与j、k与l。
所获取的分法二对应的点对有4个：b与e、d与g、i与j、k与l。
步骤s422，记每种分法对应的所有的点对构成一个点对组合，分别将点对组合中每个点对各自对应的最短路径组合到一起构成路径组合，得相应数量的路径组合。
以上述分法一为例，该分法一对应的4个点对(即b与d、e与g、i与j、k与l)构成一个点对组合，其中，在该点对组合中，点对b与d之间的最短路径、点对e与g之间的最短路径、点对i与j之间的最短路径、以及点对k与l之间的最短路径，组合到一起即构成一个路径组合。
相对应地，其他分法对应的路径组合同理可以得到。
步骤s43，分别计算各路径组合的路径代价；所述的路径代价，为路径组合中各个最短路径的边的连接权重之和。
以上述分法一对应的路径组合(下简称″路径组合i″)为例，路径组合i的路径代价＝b与d之间的最短路径的边的连接权重 e与g之间的最短路径的边的连接权重 i与j之间的最短路径的边的权重 k与l之间的最短路径的边的连接权重。
其他路径组合的路径代价可参上上文进行计算。之后执行步骤s44。
步骤s44，选取路径代价最小的路径组合为目标路径组合，该目标路径组合中包含的各个最短路径放在一起构成一个目标路径。
依据上述步骤s43，计算得到的路径代价最小的路径组合为：b与k之间的最短路径、e与d之间的最短路径、i与j之间的最短路径、以及g与l之间的最短路径。该路径组合为目标路径组合。即该目标路径组合包括：b与k之间的最短路径、e与d之间的最短路径、i与j之间的最短路径、以及g与l之间的最短路径。其中，b与k之间的最短路径为连接b与k的边、e与d之间的最短路径为连接e与d的边、i与j之间的最短路径为连接i与j的边、g与l之间的最短路径为连接g与l的边。
选出目标路径后，继续执行步骤s5。
步骤s5：依据所选出的目标路径，在目标无向图中添加对应的边。
具体地，依据所选出的目标路径，在目标无向图a中：在顶点b与k之间补一条边、在顶点e与d之间补一条边、在顶点i与j之间补一条边、在顶点g与l之间补一条边。此时，在目标无向图a中：顶点b与k之间有两条重合的边、e与d之间有两条重合的边、i与j之间有两条重合的边、g与l之间有两条重合的边。
需要说明的是，当步骤s4中选出的目标路径中存在最短路径为多条连通边的情况时，需要在目标无向图a中添加该最短路径中的每一条边，比如当前选出的目标路径中包含奇度顶点b与j之间的最短路径，且奇度顶点b与j之间的最短路径由顶点b与k之间的边和顶点k与j之间的边，则在添加边时，要向目标无向图a中添加该最短路径中所有的边，即要向目标无向图a中添加顶点b与k之间的边和顶点k与j之间的边。
之后执行步骤s6。
步骤s6：确定当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路并输出。
基于上述步骤s5得到的目标无向图a，其所有的顶点均为偶度顶点，已成为欧拉图。
在步骤s6中，采用dijkstra算法直接进行欧拉寻迹得到目标无向图a中从预先设定的顶点开始的欧拉回路。
需要说明的是，所述预先设定的顶点可以是目标无向图中的任意顶点，比如在本实施例中：预先设定的顶点是目标无向图a中的顶点a，也可以采用目标无向图a中其他任意顶点进行替换。
另外需要说明的是，图3和图4中所示的阿拉伯数字″1″、″3″等，分别表示对应边的边长/权重。
实施例2：
图2是本发明一个实施例的系统的示意性框图。
如图2示，该系统200包括：
无向图创建单元201，用于以目标拼版上每张拼版图片的顶点为图的顶点、以目标拼版上每张拼版图片的轮廓为图的边，创建目标无向图；目标拼版为当前待求解合版印刷切割路径的拼版；
顶点度数计算单元202，用于计算目标无向图中各顶点的度数；
奇度顶点数量统计单元203，用于统计目标无向图中奇度顶点的总数；
判断单元204，用于判断所统计的奇度顶点的总数是否等于零；
目标路径计算单元205，用于在判断所统计的奇度顶点的总数不等于零时，求出代价总和最小、并使目标无向图中每一个奇度顶点变为偶度顶点的目标路径；
无向图补边单元206，依据所述目标路径，在目标无向图中添加对应的边；
欧拉回路计算单元207，用于在无向图补边单元206完成补边或在判断单元204判断奇度顶点的总数等于零时，计算出当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路；
输出单元，用于输出欧拉回路计算单元207计算出的欧拉回路。
进一步地，所述的无向图创建单元201，包括：
邻接矩阵构建模块2011，构建无向图的邻接矩阵并初始化为空；
拼版图片信息采集模块2012，采集目标拼版的拼版数据，并从中获取目标拼版上每张拼版图片的顶点信息和轮廓信息；
图片遍历单元2013，用于遍历拼版上的拼版图片；
第一数据增添单元2014，用于将第一张遍历到的拼版图片的顶点、顶点的连接关系及顶点的连接权重，添加至所述邻接矩阵；
第二数据增添单元2015，用于将下一张遍历到的拼版图片中的与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵，并用于在上述将下一张遍历到的拼版图片中的与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵后，更新邻接矩阵中各顶点的连接关系及连接权重，直至遍历完所有的拼版图片，将对应得到的最新的邻接矩阵记为目标邻接矩阵；
无向图创建模块2016，用于根据目标邻接矩阵创建无向图，该无向图即为目标无向图。
可选地，所述的目标路径计算单元205，包括：
最短路径计算模块2051，用于计算两两奇度顶点之间的最短路径；
路径组合模块2052，用于对计算所得的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合；其中，记每个最短路径的端部的顶点为端部顶点，对于每个路径组合来说，组合中包含的端部顶点各不相同，并且组合中包含的端部顶点由目标无向图的所有的奇度顶点构成；
路径代价计算模块2053，用于分别计算各路径组合的路径代价；所述的路径代价，为路径组合中各个最短路径的边的连接权重之和；
目标路径获取模块2054，用于选取路径代价最小的路径组合为目标路径组合，该目标路径组合中包含的各个最短路径构成目标路径。
可选地，所述路径组合模块2052包括：
顶点遍历单元20521，用于遍历目标无向图的奇度顶点；
分组单元20522，用于对遍历到的所有的奇度顶点进行两两分组，获取对遍历到的所有奇度顶点的每种分法对应的点对；
路径组合获取单元20523，记每种分法对应的所有的点对构成一个点对组合，分别将点对组合中每个点对各自对应的最短路径组合到一起构成路径组合，得相应数量的路径组合。
可选地，所述的欧拉回路计算单元207，采用深度优先搜索算法计算当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路。
因此，本系统200与上述方法100相对应，本实施例所能达到的技术效果可以参见上文中的描述，此处不再赘述。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
另外需要说明的是，本实施例中未详细记载的内容，比如具体如何采用dijkstra算法确定目标无向图中从预先设定的顶点开始的欧拉回路等，均可直接依据现有技术进行实现，此处不再赘述。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
1.一种合版印刷切割路径求解方法，其特征在于，包括步骤：
p1、以目标拼版上每张拼版图片的顶点为图的顶点、以目标拼版上每张拼版图片的轮廓为图的边，创建目标无向图；目标拼版为当前待求解合版印刷切割路径的拼版；
p2、计算目标无向图中各顶点的度数；
p3、统计目标无向图中奇度顶点的总数，并判断该统计所得的总数是否等于零，若是则执行步骤p6，若否，则继续执行步骤p4；
p4、求出代价总和最小、并使目标无向图中每一个奇度顶点变为偶度顶点的目标路径；
p5、依据目标路径，在目标无向图中添加对应的边；
p6、确定当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路并输出。
2.根据权利要求1所述的合版印刷切割路径求解方法，其特征在于，步骤p1的具体实现方法包括步骤：
构建无向图的邻接矩阵并初始化为空；
采集目标拼版的拼版数据，并从中获取目标拼版上每张拼版图片的顶点信息和轮廓信息；
将任意一张拼版图片的顶点、顶点的连接关系及顶点的连接权重，添加至所述邻接矩阵；所述连接权重为边长；
遍历下一张拼版图片，将遍历到的拼版图片中与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵，之后更新所述邻接矩阵中各顶点的连接关系及连接权重；依此类推，继续遍历下一张拼版图片直至遍历完所有的拼版图片，并将对应得到的最新的邻接矩阵记为目标邻接矩阵；
根据目标邻接矩阵创建无向图，该无向图即为目标无向图。
3.根据权利要求1所述的合版印刷切割路径求解方法，其特征在于，步骤p4的实现方法包括步骤：
计算并找出奇度顶点两两之间的最短路径；
对找出的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合；其中，记每个最短路径的端部的顶点为端部顶点，对于每个路径组合来说，组合中包含的端部顶点各不相同，并且组合中包含的端部顶点由目标无向图的所有的奇度顶点构成；
分别计算各路径组合的路径代价；所述的路径代价，为路径组合中各个最短路径的边的连接权重之和；
选取路径代价最小的路径组合为目标路径组合，该目标路径组合中包含的各个最短路径构成一目标路径。
4.根据权利要求3所述的合版印刷切割路径求解方法，其特征在于，所述的对找出的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合，其实现方法包括步骤：
遍历目标无向图的奇度顶点；
对遍历到的所有的奇度顶点进行两两分组，获取各种分法对应的点对；
记每种分法对应的所有的点对构成一个点对组合，分别将点对组合中每个点对各自对应的最短路径组合到一起构成路径组合，得相应数量的路径组合。
5.根据权利要求1所述的合版印刷切割路径求解方法，其特征在于，在步骤p6中，采用深度优先搜索算法，确定最新目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路。
6.一种合版印刷切割路径求解系统，其特征在于，包括：
无向图创建单元，用于以目标拼版上每张拼版图片的顶点为图的顶点、以目标拼版上每张拼版图片的轮廓为图的边，创建目标无向图；目标拼版为当前待求解合版印刷切割路径的拼版；
顶点度数计算单元，用于计算目标无向图中各顶点的度数；
奇度顶点数量统计单元，用于统计目标无向图中奇度顶点的总数；
判断单元，用于判断所统计的奇度顶点的总数是否等于零；
目标路径计算单元，用于在判断所统计的奇度顶点的总数不等于零时，求出代价总和最小、并使目标无向图中每一个奇度顶点变为偶度顶点的目标路径；
无向图补边单元，依据所述的目标路径，在目标无向图中添加对应的边；
欧拉回路计算单元，用于在无向图补边单元完成补边或在判断单元判断奇度顶点的总数等于零时，计算出当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路；
输出单元，用于输出欧拉回路计算单元计算出的欧拉回路。
7.根据权利要求6所述的合版印刷切割路径求解系统，其特征在于，所述的无向图创建单元，包括：
邻接矩阵构建模块，构建无向图的邻接矩阵并初始化为空；
拼版图片信息采集模块，采集目标拼版的拼版数据，并从中获取目标拼版上每张拼版图片的顶点信息和轮廓信息；
图片遍历单元，用于遍历拼版上的拼版图片；
第一数据增添单元，用于将第一张遍历到的拼版图片的顶点、顶点的连接关系及顶点的连接权重，添加至所述邻接矩阵；
第二数据增添单元，用于将下一张遍历到的拼版图片中的与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵，并用于在上述将下一张遍历到的拼版图片中的与已添加在所述邻接矩阵中的顶点不重合的顶点添加至所述邻接矩阵后，更新邻接矩阵中各顶点的连接关系及连接权重，直至遍历完所有的拼版图片，将对应得到的最新的邻接矩阵记为目标邻接矩阵；
无向图创建模块，用于根据目标邻接矩阵创建无向图，该无向图即为目标无向图。
8.根据权利要求6所述的合版印刷切割路径求解系统，其特征在于，所述的目标路径计算单元，包括：
最短路径计算模块，用于计算两两奇度顶点之间的最短路径；
路径组合模块，用于对计算所得的各最短路径进行组合，得到相应数量的路径组合；其中，记每个最短路径的端部的顶点为端部顶点，对于每个路径组合来说，组合中包含的端部顶点各不相同，并且组合中包含的端部顶点由目标无向图的所有的奇度顶点构成；
路径代价计算模块，用于分别计算各路径组合的路径代价；所述的路径代价，为路径组合中各个最短路径的边的连接权重之和；
目标路径获取模块，用于选取路径代价最小的路径组合为目标路径组合，该目标路径组合中包含的各个最短路径构成目标路径。
9.根据权利要求8所述的合版印刷切割路径求解系统，其特征在于，所述路径组合模块包括：
顶点遍历单元，用于遍历目标无向图的奇度顶点；
分组单元，用于对遍历到的所有的奇度顶点进行两两分组，获取对遍历到的所有奇度顶点的每种分法对应的点对；
路径组合获取单元，记每种分法对应的所有的点对构成一个点对组合，分别将点对组合中每个点对各自对应的最短路径组合到一起构成路径组合，得相应数量的路径组合。
10.根据权利要求6所述的合版印刷切割路径求解系统，其特征在于，所述的欧拉回路计算单元，采用深度优先搜索算法计算当前目标无向图中自预先设定的顶点开始的欧拉回路。
技术总结