金刚线断线视觉检测系统研制

金刚线断线检测是金刚线生产过程中的重要环节。针对现有接触式检测方法敏感度低、断线反馈滞后等问题,提出了一种基于机器视觉检测激光下金刚线反射的光斑点的非接触式断线检测方法。设计了一个金刚线光斑点检测的嵌入式平台,并基于图像处理技术对光斑点检测方法进行了研究。首先,对原始图像进行预处理、空间滤波操作和直方图均衡化,滤除了背景中大部分的细小干扰亮斑点,突出了暗背景下的目标斑点,利用改进的局部自适应阈值算法,有效地将目标斑点和背景进行分离,减轻了斑点亮度不均对斑点分割的影响。接着,提出基于RANSAC算法的多约束目标轮廓检测算法,结合斑点的几何形态、分布和线性分布规律,对目标斑点进行轮廓检测,进一步滤除了图像中的干扰斑点,有效地识别出了所有目标光斑点,得到了较理想的光斑点分割与检测的效果。最后在金刚石产线搭建样机实验,在金刚线生产周期中,系统光斑点检测正确率达到了99.9%以上,同时检测系统在断线反馈时间相较于现有系统快90.7%,同时在误报警率上,检测系统优于现有系统。实验结果表明,该检测系统能够准确稳定进行断线检测,为金刚线检测提供了一套良好的参考方案。     

基于点球约束的机器人误差建模与参数辨识

自动化装配对于机器人绝对定位精度提出了更高的要求,机器人理论位姿和实际位姿总存在一定的误差,若绝对定位精度过低,容易导致装配过程中零部件之间发生碰撞,严重影响装配机器人的应用与推广。为此,提出了一种基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法：1）通过在机器人末端安装的6维力传感器反馈末端受力情况,控制机器人以多种姿态使标定锥与靶标球球面重合,记录接触时各关节的位置数据;2）以靶标球球体半径为适应度函数,利用遗传算法辨识误差参数,从而建立完整的误差补偿模型。以自主研制的7自由度装配机器人为研究对象,针对装配机器人的结构特点,由正向递推建立机器人的正运动学方程,应用固定关节法与反变换法获得机器人逆运动学方程;建立机器人的运动学误差模型,预设定误差参数与位姿变换矩阵,通过牛顿迭代法获取了关节变量值,利用遗传算法进辨识误差参数,将辨识结果代入运动学模型中进行验证。采用点球式标定方法采集机器人关节数据,应用遗传算法辨识误差参数,将所得参数代入误差模型中进行实验,结果表明,绝对定位精度提升了76.74%,验证了基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法的有效性,为多自由度机器人标定研究提供了有益参...     

融合六维力感知技术的随动系统设计与测试实现

通过力对机器人进行运功控制是人机交互一个重要组成部分。将六维力感知机理与机器人控制技术融合,以力信息作为人机交互系统的控制输入,制定了响应迅速,运行稳定的随动控制策略,搭建了集成六维力感知、上位机控制、机器人系统的人机交互及测试平台,实现了机器人对于施力者的随动运动控制。基于此平台制定了轴孔装配控制策略,进行了轴孔装配测试,为补偿机器人末端运动偏转过程中所受耦合力干扰,对六维力传感器进行了运行过程中的标定,将实际补偿模型与理论模型进行了对比分析,并对机器人末端执行器进行受力补偿,结果表明,人机交互随动系统测试结果良好,为工业机器人装配任务中的初始定位不明确问题及轨迹规划示教提供了参考。     

基于3P(4S)机构的易损线辊包装线设计与分析

目的 防止大质量的线辊表面的金刚线在包装工作中受到碰撞、挤压,同时解决包装工艺流程复杂、空间布局不合理及人工效率低等问题。方法 基于三平动并联机构设计易损类线辊包装生产线,首先分析系统的整体结构功能,采用模块设计法分别对包装线的关键模块进行结构设计。针对3P(4S)并联机器人利用矢量法进行位置正反解分析,使用数值法对其工作空间进行求解,利用拉格朗日法分析并联机器人的动力学,并在Adams与Matlab软件中验证分析结果。最后,基于MCD与Simulink软件对包含有并联机器人模块的易损类线辊包装生产线进行联合仿真。结果 在NX MCD与Simulink联合仿真中,各部分运动连续且并联机械手模块运动稳定并到达所需位置。整个易损类线辊包装生产线可完整连续工作,实现了易损类线辊包装生产线的自动化包装,包装的生产效率由2 min提高到46 s。结论 基于3P(4S)机构的易损类线辊包装线能很好地解决表面易损类线辊包装线自动化问题,可应用于稳定性要求高、大负载、包装工艺复杂的线辊类产品包装生产线中。     

基于点球约束的七自由度机器人误差建模与参数辨识

自动化装配对于机器人绝对定位精度提出了更高的要求,由于各种误差因素的影响,机器人理论位姿和实际位姿总是存在着一定的误差,若绝对定位精度过低,容易导致装配过程中零部件之间发生碰撞,严重影响着装配机器人的应用与推广。标定技术是提高定位精度的主要手段,误差建模、数据测量、参数辨识是标定与误差补偿过程中的重要环节。为此,提出了一种基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法：1)通过在机器人末端安装的六维力传感器反馈末端受力情况控制机器人以多种姿态使标定锥与靶标球球面重合,记录接触时各关节的位置数据;2)以靶标球球体半径为适应度函数,利用遗传算法辨识误差参数,从而建立完整的误差补偿模型。以自主研制的七自由度装配机器人为研究对象,针对装配机器人的结构特点,由正向递推建立机器人的正运动学方程,应用固定关节法与反变换法获得机器人逆运动学方程;基于D-H模型,建立机器人的运动学误差模型,在理论研究中,预设定误差参数与位姿变换矩阵,通过牛顿迭代法获取了关节变量值,将关节变量值代入正运动学方程进行验证,利用遗传算法进辨识误差参数,将辨识结果代入运动学模型中进行验证,机器人定位精度得到明显提高。通过实验,采用点球式标定方法采集机器人关节数据,应用遗传算法辨识误差参数,将所求得的误差参数代入误差模型中进行实验,绝对定位精度提升了76.74%,验证了基于点球约束的机器人误差建模与参数识别方法的有效性,为多自由度机器人标定研究提供有益参考。     

基于RPR/RP+2R+P的铝合金结构件加工机器人设计

新能源汽车是我国应对节能减排挑战的需要，发展前景巨大。针对新能源汽车车身主要采用铝合金材料，要求加工机床灵巧轻便，整体刚度适中，能够实现复杂曲面的精准成形等需求，提出一种基于RPR/RP平面并联的五自由度混联机器人构型。首先，建立RPR/RP+2R+P五自由度混联机器人基本构型，分析计算混联机器人的自由度，完成五自由度混联机器人的初始样机结构设计。其次，求解并联与混联构型位置的正反解以及速度雅可比。然后，求解五自由度混联机器人的位姿空间；以分支杆驱动力为优化指标，工作空间内机构运转不干涉为约束条件，采用Adams-Matlab联合仿真定量分析各结构参数对分支驱动力的影响，以线性回归算法进行数据拟合，完成初始样机的尺度优化。最后，以混联机器人整机及其关键构件的刚度为优化指标，采用有限元分析的探究方法对五自由度混联机器人初代样机实现递进式的结构调整，对整机进行模态分析以得到机器人振动特性。在满足刚度要求的前提下，采取少分支构型降低制造成本，加工过程可视，为针对轻薄结构件加工的混联机器人设计提供了新思路。