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文檔簡介
1、在機械零件的加工和制造過程中不可避免地會產(chǎn)生毛刺,毛刺的存在對零件的外觀質(zhì)量、加工精度、裝配精度和再加工定位等許多方面都會產(chǎn)生不良影響。傳統(tǒng)的手工去毛刺方法因加工成本高、加工效率低,已不能滿足實際生產(chǎn)的需求。與數(shù)控機床和加工中心等加工設(shè)備相比,工業(yè)機器人非常適用于去毛刺這類加工軌跡復(fù)雜自動化作業(yè)。但是我國的機器人去毛刺產(chǎn)業(yè)處于起步階段,機器人去毛刺的加工效率還比較低。因此,面對材料多樣和形狀復(fù)雜的工件,研究如何高效率地利用工業(yè)機器人去除
2、毛刺勢在必行。
利用工業(yè)機器人進行去毛刺作業(yè)時,應(yīng)從以下兩方面提高去毛喇的加工效率:其一,通過優(yōu)化去毛刺的加工工藝參數(shù),提高機器人在去除毛刺時的加工效率和加工質(zhì)量;其二,通過合理地規(guī)劃去毛刺的加工路徑,提高機器人在毛刺間運動的效率。本文根據(jù)這一思路提出了基于機器視覺的工業(yè)機器人去毛刺加工效率優(yōu)化方法。
首先,闡述了論文的研究背景與意義,綜述了工業(yè)機器人去毛刺、加工工藝參數(shù)優(yōu)化方法、去毛刺路徑規(guī)劃和基于機器視覺的工業(yè)機
3、器人研究與應(yīng)用這四部分國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,提出了論文主要研究內(nèi)容和框架。
其次,研究了毛刺的特征,對去毛刺切削力信息進行分析,確定了工業(yè)機器人去毛刺的優(yōu)化變量、目標(biāo)函數(shù)和約束條件,建立了工業(yè)機器人去毛刺加工工藝參數(shù)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型,用統(tǒng)一目標(biāo)法將多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題,利用懲罰函數(shù)法將含約束優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為無約束優(yōu)化問題,進而利用連續(xù)域蟻群算法對加工工藝參數(shù)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型進行求解。
再次,針對工件毛刺形狀復(fù)雜多樣,
4、信息提取難的特點,提出了基于機器視覺的毛刺信息提取方法。CCD相機拍攝的圖像經(jīng)過濾波、閾值分割、邊緣檢測等技術(shù)處理后,得到毛刺在圖像中的位置信息,之后根據(jù)系統(tǒng)標(biāo)定理論,提取出工件毛刺的實際物理信息。在獲取毛刺信息之后,將去毛刺路徑規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為TSP問題,然后利用蟻群算法進行求解,得出了基于機器視覺和蟻群算法的機器人去毛刺全局路徑規(guī)劃方法。
最后,搭建了基于機器視覺的工業(yè)機器人去毛刺實驗平臺。針對電機轉(zhuǎn)子外殼壓鑄件,設(shè)計了工業(yè)
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