工业机器人在机械制造自动化产线上的应用

工业机器人在机械制造自动化产线上的应用

张太付  宋波

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摘要：工业机器人是典型的机电一体化装置，是先进制造业中不可替代的重要装备，在多个领域有着广泛应用。本文介绍了工业机器人的基本概况，阐述了工业机器人的工作原理，分析了工业机器人在机械制造自动化产线上的应用案例，为研究工业机器人在其它场景的应用和推广提供参考。

关键词：工业机器人；机械制造自动化产线；应用

引言

近些年来，随着制造业的快速发展，智能制造已成大势所趋，它将制造业带入一个崭新的发展阶段。工业机器人作为实现自动化产线、智能制造车间、数字化工厂的重要装备，已广泛应用于机械加工、汽车工业、模具制造等行业的自动化生产线中，对推动产业转型升级和企业创新发展意义重大。

1工业机器人概述

业机器人是典型的机电一体化产品，综合应用了机械、电气、控制、检测、计算机和通讯、传感器等技术，学科知识复杂，技术含量高。在使用过程中根据不同应用场景进行选择不同类型的机器人。据国内数据 统 计，２０２２ 年工业机器人在机器人家族中应用最多，占领机器人产业半壁江山、市场占有率高达５０％；服务机器人、特种机器人市场占有率分别为３７％和１３％。工业 机 器 人 可 按 照 功 能、目 的、用 途、规 模、结 构、坐标、驱动方式以及发展阶段的不同进行分类。现阶段的工业机器人已经发展为智能机器人，可以实现逻辑推理、判断、决策和控制，独立完成复杂作业和自主学习。

2工业机器人单目视觉安全辅助系统的整体设计框架

2.1传动精度

由于 ＲV 减速器的曲轴存在制造和装配误差，此误差影响了减速器的传动精度和效率，减速器的承载能力也大大降低。为了提高曲轴的设计精度，奚鹰等人通过分析曲轴偏心距对减速器的影响，建立减速器曲轴的数学模型，经过 MATLAB 计算得出减速器的曲轴偏心距应为 1. 3 mm，其误差对精度的提高和减小回差间隙有很大帮助。减速器主轴的承载能力对其精度也至关重要。王超俊等通过分析主轴的受力模型得知，当其接触角在 30° ～50°中，主轴具有更大的承载能力。同时在主轴的设计制造中，应重点控制其加工工艺。

2.2故障诊断

机器人用 ＲV 减速器的故障诊断准确率一直很低。针对这个问题，陈乐瑞等利用非线性输出频率响应核主元分析相结合的方法来诊断 ＲV 减速器的故障，通过批量估计法得到每种状态的前 4 阶频谱值，然后利用这种新方法生成的数据传给支持向量机分类器进行测试，结果表明: 这种方法较仅对振动信号的时域和频域进行测量的传统方法准确率有很大提升。刘永明等在此基础上，利用旋转机械测试信号周期演变特征和集成经验模态分解 (EEMD) 可以有效反映数据周期性的特点，提出一种基于 EEMD 的粒子群算法 (PSO) 优化的极限学习机 ( ELM) 故障诊断模型。

2.3控制器

控制器是机器人的大脑，决定机器人功能和性能优劣。奥地利 Keba、瑞士 ABB 等企业依托过去发展汽车产业优势，在机器人控制器领域形成了坚固的技术 壁 垒。Keba 的 KeMotion 通 过 搭 载 AutomationＲuntime 完成实时控制，支持 EtherCAT、SercosIII等多种实时以太网总线; ABB 将新一代力控方案融入到机器人控制器 IＲC5 中，有效提升了机器人动态响应和运动精度。以北京航空航天大学、固高科技股份、广数、华数、重庆大学等为代表的科研机构助力国产机器人控制器取得重大突破，综合性能指标比肩国际先进水平。北航提出了 6Ｒ 型工业机器人负载识别方法。

3单目视觉安全辅助系统数据处理方法

3.1系统测距

文章设计的工业机器人单目视觉安全辅助系统，其中测距部分主要采用的是单目测距方法，分析可知，此种测距方式可以快速运算，对追求效率的企业而言，可以满足工业机器人时效性需求。现阶段，单目视觉检测已经在汽车 ADAS 领域里得到广泛应用，实时检测汽车与行人、其他车辆之间的距离，并及时发出警报。为顺利实现系统测距需求，在此次设计中，可以将单目测距设计成针孔成像模型，而后依据针孔成像比例关系和参考模型推算出目标物与相机的实际距离。考虑到工业机器人实际作业环境中会存在一些电机、大功率驱动器等一些大型设施设备。

3.2人员识别

在工业机器人单目视觉安全辅助系统设计中，对于人员身份信息的识别，此次主要运用了 Face Recognition人脸识别库，是建立在 Dlib 深度学习模型之上进行的，在准确率方面可以达到 99.38%，在 Python 或命令驱使下，使 Face Recognition 人脸识别库开始运行，执行具体任务，整个过程中，不仅为开发提供了极大方便，还可以满足设计需求，优势相对明显。深入分析 FaceRecognition 识别库运行过程可知，主要就是进行人脸定位，而后完成人脸解码，并结合已知人脸数据库中的数据与识别到的人脸进行比对。具体分析可知，在人脸定位过程中，为了获取人脸信息，需要使用 CNN 深度学习模型、方向梯度直方图（HOG）完成，返回数据正是人脸上下左右的位置信息。而后需要对获取到的人脸信息进行解码，这也是人脸识别最为基础的部分，根据人脸图像信息可以获得 128 维的特征向量数据。在人脸对比环节，主要就是运用解码时得到的特征向量数据，同已知人脸的128 维特征向量做对比，当两部分特征向量距离达到设定阈值，可以进行人脸认定。

3.3高安全等级策略

如果工业机器人的使用存在高风险，并且处于高速运行的情况，建议使用高安全等级策略。高安全等级会在控制器系统检测过程中有效接收到安全模块的快速 IO 输出、报警输出，并第一时间进行报警处理，同时会将工业机器人进行紧急停止处理。其中，快速IO 输出可以与控制柜进行相互配合，实现硬件设备的紧急停止。企业如果未设置安全栅栏，必须优先考虑高安全级别策略。

3.4章自动化产线总体布局方案

在印章自动加工生产线的组成系统中，装备一台数控车床、一台数控加工中心、一台清理和烘干设备、一台激光打标机、一台带地轨的六关节机器人、一台固定位置六关节机器人、一个立体仓库，两个转运工件工作台、一个装配工作台，一条传送带，一台 ＡＧＶ 小车，机器人末端根据被抓工件的形状和尺寸要求分别安装一套自动夹持模块等。这些设备设施的布局取决于工艺路线和现场操作条件等因素，常见的布局结构有 Ｌ 型、Ｕ 型 和 直 线 型、面 对 面 布置等形式，该印章生产线整体采取 Ｕ 型布局，立体仓库和传输带布局在产线左右两端，机器人的地轨与数控机床平行直线排列，装配机器人布局在传送带中间，各集成单元结构布局紧凑，可以充分利用作业空间。在制造业领 域，工 业 机 器 人 上 下 料、搬 运、装 配 作 为“机器人 ＋ 制 造 业”的 主 要 应 用 形 式，应 用 场 景 越 来 越多。工业机器人与数控机床等其它设备组成柔性自动化生产线，由工业机器人完成工件的上下料、清洗、装配等工作，实现由传统手工方式操作向智能化工作转变，提高切削加工能力，具有较强的应用价值，现以印章加工为案例进行分析。

结语

综上所述，通过工业机器人在印章自动化产线中的案例应用分析，工业机器人可以替代人力做一些重复性工作，缓解企业人力不足的压力，改善工作条件，优化生产模式，实现提质增效，为研究工业机器人在其它场景的应用和推广提供参考，工业机器人的广泛应用将为加快推进智能制造发展提供更加高效安全、更环保节能的解决方案。

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