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怎么让数控机床机械手适应零件形状各异

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人气:-发表时间:2016-04-06 09:21【

  随着工业自动化领域的不断发展,数控加工领域对机器人的要求越来越高,数控车床上下料机器人也越来越多的替代人工完成上下料等工作,如工件装卸、工作翻转、工序转换等。许多企业为了提高自动化水平,开始对机床进行自动化改造,主要采用数控车床机械手改变机床在加工过程中工件的上下料方式,实现机械零部件加工单元和生产线,能实现24小时的大批量、自动化加工。


  在数控加工领域中,由于零件的形状各异,如何让机器人识别并抓取待加工零件成为设计上下料机器人的难题,那么怎么来解决这个难题,使得数控机床机械手能适应各种零件的加工呢数控车床上下料机械手的识别原理通过对摄像机采集的图像进行图像增强、分割和模式识别来获取零件空间坐标信息,通过串口通信将零件坐标信息发送给上下料机器人,实现机床的自动上下料。


  从数控机床上下料机械手实现加工零件的识别原理可以看出,机器视觉技术可以有效的解决上下料机器人识别定位机床待加工零件的难题。上下料机器人视觉控制系统主要由图像采集卡、镜头、工业相机、机器人、于东控制单元、计算机一级图像处理软件组成。工业相机通过1394接口与图像采集卡相连,图像采集卡通过代1插槽与计算机相连。首先,对摄像机进行标定确定图像坐标与实,际坐标之间的关系矩阵,该关系矩阵将作为编制视觉控制软件的参数用于计算图像点对应的空间坐标。其次,确定光源的打光方式,机器视觉系统中最关键的一个方面就是选择正确的照明,机器视觉光源直接影响到图像的质量,进而影响到系统的性能。其次确定图像处理的方案,对图像进行图像增强、图像分割并进行图像匹配,确定目标的图像坐标,根据图像坐标和关系矩阵求出目标的空间坐标最后,将空间坐标通过串口传送至机器人,机器人接收到信息并执行动作实现上下料。


  因此在数控机床机械手的研发上,根据数控机床上下料机器人的技术指标、作业环境与工作流程,建立机器人视觉伺服控制系统,并对视觉伺服系统的组成、图像特征选取和视觉伺服控制器设计等关键技术进行论述和分析。在构建数控车床上下料机械手运动学模型的基础上,进行机器人运动学分析与仿真,并且对视觉伺服系统坐标变换、图像雅可比矩阵和摄像机数学模型等视觉伺服理论进行分析和推导。


  其次,针对机器人视觉伺服控制系统的非线性、强耦合及不确定的特点,将人工神经网络控制技术与模糊神经网络控制技术分别应用于机床上下料机器人无标定视觉伺服控制研究中。根据BP神经网络、RBF径向基函数神经网络与模糊神经网络各自的性能特点,设计合适的数控机床上下料机器人视觉伺服控制器,并且通过仿真分析对伺服系统的控制性能进行改进。利用视觉伺服控制器在机床上下料机器人物料抓取操作中的有效性。能够快速、准确的完成机床上下料机械手对物料定位、抓取的视觉伺服任务。


  深圳市康道科技有限公司提供标准化、系列化的工业机器人自动化解决方案,针对不同的机床结构进行个性化改造,实现数控机床加工过程中工件的自动抓取、上料、下料、装夹以及在线尺寸检测等全部生产过程,并根据不同加工产品,快速地对夹持机构和控制程序进行调整,实现生产柔性化。主要产品包括了:数控车床机械手、上下料机械手、自动化机械手、桁架机械手,冲压冲床机械手、多工位机器人等。并且康道科技荟集了中国工业机器人行业的顶尖人才,引进德国、瑞士工业机器人技术,拥有强大的研发团队和创新能力,技术定能满足您的所需。如有需求,欢迎致电康道科技,更多工业机器人机械手:www.cnc38.com