基于拓扑优化的工业机器人结构设计

结合串联型工业机器人的结构特征,针对其薄弱零部件采用多目标的拓扑优化方法进行优化设计,从而获得最优设计方案。首先通过对大臂进行拓扑优化来提高其结构的刚度、固有频率并达到轻量化的目标;其次依据拓扑优化结果并综合考虑其制造工艺等要求,对大臂的结构进行优化设计;最后对大臂最终设计模型进行结构分析和模态分析,结果表明:静态刚度和动态性能均有较大的提高且轻量化效果明显。     

基于动力学分析的喷涂机器人电机选型

电机驱动负载的计算是喷涂机器人电机选型中的核心问题之一,而喷涂机器人工作时产生高度的动态载荷,增加了电机负载计算的复杂性.针对喷涂机器人电机选型的复杂性,应用虚拟样机技术,建立喷涂机器人的关节电机峰值预估模型,搜索喷涂机器人在工作空间内关节峰值扭矩,从而获得电机的驱动负载.利用峰值扭矩与转速准则进行电机的选型,把驱动负载和候选电机表示在标准峰值扭矩-转速(T(*)max-ω(*)max)图中,利用该图可以直观、方便选择电机.     

遗传算法在易拉罐罐盖喷码系统中的应用

目的为实现饮料易拉罐拉环背部激光打码的自动化,提出一种基于遗传算法的易拉罐罐盖图像识别新方法。方法首先搭建一套易拉罐盖激光自动打码机,基于所搭建的实验系统,利用CCD相机实时采集罐盖图像。对所采集到的图像进行中值滤波和灰度增强处理,在此基础上,研究基于遗传算法的罐盖图像阈值分割新方法,分析、确定算法的关键参数(个体数目、交叉率、变异率等),由此得到罐盖的二值化图像,并对算法处理结果进行误差分析。结果遗传算法经过约15代的迭代计算,能够收敛,获取到最优的图像阈值,整个算法的运行时间约30 ms,最终的图像精度约为7.9 pixel。结论基于遗传算法的图像阈值分割实时性好,分割后的图像精度高,与传统的Ostu阈值分割法相比,得到的信息更加丰厚,能抑制光线不均所造成的图像干扰。同时对遗传算法阈值分割后的图像进行了sobel边缘检测,得到了清晰的罐盖边缘,为激光打码的准确定位奠定了基础。     

基于OCTOPUZ的工业机器人工作站虚拟仿真

为了提高工业机器人工作站的调试效率和安全性，以工业机器人仿真装配工作站为例，提出一种基于仿真软件OCTOPUZ的工业机器人工作站与西门子可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller,PLC）联合虚拟仿真调试方法。利用SolidWorks创建了工业机器人工作站的OCTOPUZ仿真模型，并根据工作站的任务流程在PC中完成工业机器人的离线编程和PLC编程。针对工业机器人工作站仿真时存在的仿真软件OCTOPUZ与PLC信息交互的问题，采用OPC技术，把PLC作为服务器、OCTOPUZ为客户端，进行PLC与仿真软件OCTOPUZ之间控制信号的实时交互，从而完成了PLC与工业机器人工作站的虚拟仿真联合调试。通过仿真，能够提前发现并解决工作站装配过程中的工业机器人控制程序、PLC控制程序和其他机电零部件设计的问题，节约实际设备调试的成本，从而提高实际设备的调试效率和安全性。