复杂型面洁具机器人磨削抛光系统

为了实现复杂型面工件的柔性加工,研制了一套机器人柔性加工系统,完成了具有复杂型面水龙头的自动化磨削抛光过程.设计了具有力控制功能及接触轮在线调整功能的磨削单元,可以实现在线误差实时补偿及自动更换机器人TCP(Tool Center Point);设计了具有力控制功能及轮径在线检测与补偿功能的抛光单元,不仅能够实时补偿机器人系统各种误差,而且当抛光轮半径变化很大时,仍能够保证工件与抛光轮接触;采用机器人离线编程技术,设计了离线编程软件,提高了机器人编程效率及精度;采用三维激光扫描技术,能够自动实现工件校准及在线装卡误差检测与补偿,保证产品加工一致性.该系统技术先进且简单实用,能够满足产品生产要求.     

基于视觉定位的机器人焊接系统

本文基于三维扫描视觉系统开发了具有对汽车零部件在线整体定位功能的机器人焊接系统.详细介绍了系统的组成、工作流程及被焊接工件机器人视觉定位过程,为汽车焊接过程提出了一套自动化、柔性化应用方案,可以有效克服工件的装卡误差,大大提高焊接质量.     

基于虚设运动副的并联机器人静态误差建模与标定

基于并联机器人影响系数和虚位移原理,以一般空间并联机器人为例,通过虚设运动副,提出一种并联机器人静态误差建模与分析的通用新方法。该方法用于确定各个原始加工装配误差源对并联机器人末端位姿的独立影响,具有物理意义明确、建模分析便捷等优势。在此基础上,基于虚设运动副建立了3-P(4S)并联机器人各误差映射矩阵,并对该机器人开展了静态误差标定实验研究。实验结果表明,基于该方法标定后,3-P(4S)并联机器人输出定位误差最大值由0.585mm减小到0.142mm,标定后机器人定位精度明显提高,从而验证了该方法的有效性。     

PLC在机器人柔性抛光机床中的应用

介绍了机器人柔性抛光机床的机械设计原理及控制要求，阐述了抛光轮的轮径检测原理和力控制原理。详细介绍了该控制系统的组成和工作原理，确定了以S7-300PLC为核心的机器人柔性抛光机床控制系统。说明了其硬件组成、软件设计和控制系统的抗干扰措施。     

基于SVM 的机器人高精度磨削建模

为了改进机器人磨削过程中对磨削量的控制,提出了一种基于SVM 回归的磨削过程建模方法,通过 分析与磨削量相关的一组可测变量——机器人进给速率、接触力、工件表面曲率,利用机器学习的方法建立回归模 型,对磨削量进行预测．这种方法可以避免逐一分析复杂的动力学参数．实验结果表明,该方法可以取得良好的效 果,模型的预测精度达到90%以上,基本满足实际加工的要求．     

基于正交试验法的工业机器人定位误差测量

为了测量出工业机器人的定位误差,建立了基于FARO ARM的机器人定位误差测量系统数学模型;基于6因素5水平的正交试验表,确定了工业机器人定位误差标定需要采集数据的样本空间;搭建了实际的机器人定位误差测量系统,测得了ABB1410工业机器人在其样本空间内的定位误差,为工业机器人定位误差的补偿打下了基础。     

基于激光跟踪仪的机器人误差测量系统标定

为了测量出工业机器人的定位误差,根据工业机器人定位误差测量系统的特点,采用基于距离约束的方法实现了了机器人Tool0坐标系与测量靶标坐标系之间的位置矩阵(工具坐标系)的自动化标定过程,同时分步实现了机器人基坐标系与测量设备基坐标系之间的位姿矩阵(基坐标系)自动化标定过程;建立了基于激光跟踪仪的工业机器人定位误差测量系统,并根据测量数据具体标定出了涉及到的各个坐标系,验证了算法的有效性,为工业机器人定位误差的测量打下了基础。     

基于单目视觉的自主牵引机器人研究

采用单目相机设计了一种在空间内能够跟踪靶标的自主移动机器人系统,它主要包括单目视觉系统、移动机器人平台、无线模块、上位机及控制软件。上位机控制软件首先对通过无线图像采集模块获得图像进行图像处理与特征提取,获得靶标的在图像坐标系下的当前位置信息,然后与靶标的目标位置进行比对,获得机器人的运动控制量,进而控制机器人始终跟踪靶标,从而实现了基于图像的机器人在空间位置控制过程。     

少样本条件下基于自监督改进SimDet模型的消毒场景目标检测

日常消毒工作已经成了常态化的工作, 智能消毒机器人是非常有效的一种方式. 机器人通常通过视觉来感知周围环境, 但是基于监督学习的检测算法通常需要大量的标注数据进行训练, 当标注数据量多时, 标注成本非常高, 当标注数据量少时, 模型容易陷入过拟合, 因此少样本目标检测是一种有效的解决途径. 本文以SimDet模型为基础, 提出了SimDet+模型. 第一, 针对消毒场景中的目标检测任务的特点, 增加了自监督预训练的过程, 第二, 因为存在查询图片可供参考, 对分类层进行了改进, 使用余弦相似度代替全连接层来计算置信度, 通过非参数化计算有效避免了过拟合现象. 针对消毒场景, 制作了一份22 min的视频数据集和包含8类物体的检测数据集, 分别用于两个阶段训练. 通过自监督预训练, 有效减少了数据标注成本, 同时下游任务的mAP从0.216 2提升到了0.530 2.     

机器人三维激光扫描视觉系统标定误差

基于三维激光扫描仪的工业机器人视觉系统应用越来越广泛,而扫描仪与机器人之间位姿关系标定精度对于机器人视觉系统的应用有重要的影响.介绍基于三维激光扫描仪的机器人视觉系统的相关原理,然后在此基础上系统分析机器人视觉系统位置和姿态标定误差对工件扫描结果和根据扫描结果对工件进行定位过程的影响,得出在工件无姿态变化或有姿态变化但机器人扫描姿态不变情况下的机器人工件定位系统中无须进行视觉系统位置标定的结论,并试验验证了理论分析结论的有效性,为解释视觉系统标定误差对扫描结果的影响情况及简化视觉系统标定过程提供了理论依据.