皮革工业的持续发展依赖于皮革加工生产技术不断改善。自动化、智能化和节约化是皮革工业发展的重要目标。本论文结合浙江省科技计划重大项目(2003C11023)，在现有排样算法的基础上，将启发式优化算法和皮革排样的实际情况相结合，提出了启发式边长匹配算法，并以该算法为基础，成功开发了皮革智能排样系统。最后，对排样算例进行了分析比较，并对该系统的性能作出了客观的评价。 第一章，分析了皮革智能排样系统的背景和意义，并介绍了皮革智能排样问题的基本概念和相关问题，最后对国内外皮革智能排样技术的发展现状进行了细致的分析。 第二章，对二维不规则皮革排样问题进行分析研究。皮革排样是属于带约束二维排样型、不规则样片不规则母板型的组合，是属于排样问题中最难的一种。在分析皮革排样问题的难点的基础上，总结出了常用皮革排样的策略，并结合皮革排样的特性，提出了基于启发式边长匹配的构想。 第三章，先对传统的矩形包络法进行了分析，并指出其中的不足，即会造成大量的原料浪费。因此，提出了用Graham’s Scan算法来求解凸包，该方法避免了传统矩形包络法的缺点，一方面有利于样片外轮廓的表达，另一方面有利于后续排样的进行。 第四章，根据皮革排样的特点，将启发式算法原理和与边长匹配策略相结合，提出了一种基于启发式边长匹配算法的皮革排样模型。该模型涉及到样片轮廓的离散、样片的分组排序、初始样片置中、样片的融合、匹配边对的寻优、试探性放置、碰撞检测和终止原则。文中详尽了介绍了该模型的具体过程和它们的数学描述。 第五章，前面的章节为皮革排样提供了数学模型和排样算法，本章则利用这些模型和算法，利用计算机编程的方法，来实现皮革排样的具体功能。本章介绍了系统的六个功能模块、系统的流程图、程序的数据结构，以及它们具体功能的实现过程。 第六章，指出智能排样系统是属于计算机数控裁剪系统的子系统，它在整个计算机数控裁剪系统中发挥重要的作用。本章具体介绍该子系统的作用，然后对系统排样算例进行了细致的分析。最后对该系统的运行情况进行性能评价。 第七章，对本论文的研究工作和研究成果进行了总结，展望了未来的研究工作。