冯川[1]2004年在《机器人喷釉系统的研究与应用》文中提出本文概述了国内外陶瓷施釉生产的现状,研究了机器人喷釉系统方案设计,并对机器人单元,视觉伺服偏差调整和主控单元的设计进行了探讨,实现了相应的硬件系统和软件系统。最后对机器人离线编程的有关问题进行了初步研究。本文的研究内容涉及机器人应用工程的诸多问题。如机器人的编程、机器人与外围设备的信息交换、机器人视觉伺服技术、机器人作业中的传感器配置和机器人生产线的运行流程设计。本文的研究成果将会丰富机器人在自动化生产线上的应用,对机器人应用技术的发展起到促进作用。在系统方案的设计中,采用了有别于现有生产线的叁项技术。第一,喷涂转台的工作方式采用间歇式转动而非匀速转动。第二,增加视觉传感器对陶坯的位置进行检测。第叁,采用工业控制计算机而非PLC控制机器人的动作。在机器人和转台单元的设计中,详细讨论了机器人的编程方法以及对机器人和转台的协调控制。为了降低编程的难度,缩短示教编程的时间,采用激光测距仪帮助工人示教。对机器人的控制采用RS232串行通讯控制。而对转台伺服机采用脉冲串结合RS232串行通讯的大闭环控制。在视觉伺服偏差调整单元的设计中,采用基于图像的动态视觉系统。该系统为固定的单目结构。这一完整的视觉伺服系统能够实现包括摄像机定标、图像采集、滤波、视觉特征提取以及偏差计算和调整等功能。在主控系统的设计中,采用IPC5375控制生产线的动作,采用IPC5386控制伺服电机(转台)的转动,它们都有C语言的接口,编程方便。为了增加主控单元的实时性和增强对生产线的控制,在软件设计时采用了多线程技术。主控软件采用多文本-视图结构,集成了生产线控制、机器人控制、视觉伺服和项目管理等功能。关于机器人离线编程,本文对其在喷涂系统中可能遇到的问题和可能的研究方法进行了研究。对其中的重要问题,如喷枪建模、陶坯建模、机器人喷涂轨迹规划与仿真都进行了特别的研究。
莫庆龙, 甘林, 苏银蕊[2]2017年在《基于模块化自动喷釉线的研究与应用》文中研究说明目前卫浴陶瓷施釉多以人工喷釉和专用设备喷釉为主,其主要弊端有品质一致性差、职业病风险高与推广普及难。针对上述问题,提出了一种模块化的自动喷釉系统,然后分析坯体定位模块、坯体输送模块与单机器人喷釉模块的功能及其组合方式,最后通过企业应用验证了该系统的可行性。
汪广军, 陆文娟[3]2003年在《机器人喷釉系统》文中研究表明施釉是陶瓷生产中的一个重要环节 ,也是陶瓷生产中较易实现自动化的环节 .国外大多采用机器人进行喷釉 ,但是国内鲜有成功的先例 .本文的机器人喷釉系统在引进国外先进设备的基础上 ,结合国内陶瓷生产的实际设计而成 .
洪超[4]2011年在《施釉机器人釉料厚度沉积率建模与系统实现》文中研究指明科学认识釉料沉积形成过程,建立釉料厚度沉积率模型是实现施釉机器人喷釉离线编程作业轨迹规划的基础和关键条件。通过一系列的试验及优化拟合方法,建立坯体上某点的釉料沉积模型。模型的建立可以对喷釉工艺及喷枪轨迹进行规划,实现指定厚度和精度指标,为离线编程提供理论基础和编程依据。进一步研究工具位向和材料流动率等对材料沉积图案的影响,建立相应的釉料沉积图案模型。基于空气喷枪喷釉沉积率的情况,进行平面工件喷釉试验,以沉积的釉膜厚度试验数据为基础,利用人工神经网络贝叶斯算法和LM优化算法两种方法构建釉料厚度沉积率的模型。在此基础上,为了模型的应用,基于MATLAB环境,采用实数编码的遗传算法对釉料沉积率进行拟合,构建具有具体表达式的釉料厚度沉积率模型。通过仿真与试验数据的对比分析,利用贝叶斯归一化算法及LM算法构建的釉料厚度沉积率的神经网络模型与实测数据基本吻合,较好的完成了复杂非线性釉料厚度沉积率模型的实际数据拟合,且模型具有较高的精度。通过验证表明,其最大误差在5μm范围之内,从而验证了釉料厚度沉积模型拟合的正确性和有效性。经过进一步对比分析,筛选出拟合性能更优的贝叶斯算法沉积模型。在此模型理论基础上,通过VC与MATLAB混合编程,开发了包含神经网络和遗传算法模型拟合向导和模型报表生成等功能在内的釉料厚度沉积率模型的拟合软件,从预测釉膜厚度与实际釉膜厚度的误差对比看出,开发的系统是有效的、符合工程实际。从而验证了釉料厚度沉积模型拟合的正确性和有效性。
龚理[5]2013年在《喷釉机械手示教系统的设计研究》文中认为摘要：针对目前卫浴陶瓷喷釉机械手编程复杂且难以在国内陶瓷行业普及的现状,研制了一种面向卫浴陶瓷喷釉的机械手快速示教系统。该系统通过质量轻、运动灵活的关节臂装置对人工示教喷釉轨迹进行采集,然后编译成机械手运动程序,从而实现喷釉机械手的快速编程。本文主要内容有：(1)示教关节臂结构优化与仿真。结合喷釉轨迹采集的实际需求对示教关节臂结构进行了设计；为了确保关节臂质量轻巧、结构紧凑、操作方便,对关节臂连杆长度进行了优化；对优化后的关节臂工作空间进行了仿真,验证其能够满足示教空间需求；对优化后的关节臂主要结构进行了静力学仿真、得到关节臂在合理外力下变形很小,强度满足要求。(2)示教系统误差分析与补偿研究。对示教系统误差源进行了全面的分析,运用DH方法建立了示教关节臂的误差模型。分析了模型中各项参数存在偏差时对轨迹采集误差的影响,得到了各项参数对系统精度的影响权重。提出了一种基于改进模拟退火算法的示教系统误差补偿方法,对示教系统的误差进行补偿。改进的模拟退火算法结合误差模型参数对精度的影响权重合理分配搜索范围和搜索精度,并当算法接近最优解时缩小搜索范围和提高搜索精度,极大的减少了最优解的搜索时间。(3)实验研究。采用STM32芯片为核心实现快速准确轨迹采集；通过PC机把采集的轨迹编译成机械手可以识别运动程序,完成了示教系统电控设计。对误差补偿前后示教再现轨迹的重合度进行了比较分析,结果证明了基于改进模拟退火算法的误差补偿方法的准确性与有效性。通过喷釉生产实验,验证了所研制的新型示教系统能够满足卫浴陶瓷行业机械手喷釉的需求。
付凯艳, 景会成[6]2017年在《基于PLC的陶瓷喷釉控制系统的设计》文中研究说明在陶瓷的生产过程中,喷釉是极其重要的一个环节,与其他复杂流程相比也是较易实现自动化的环节,尤其利用机器人进行喷釉后更是提高了工作效率。设计开发了基于叁菱PLC、OP73触摸屏和以及吉恩视视觉系统的卫生陶瓷喷釉控制系统,设计完成了对控制系统的硬件设计,主要描述了控制方案的硬件设计、相关的程序设计以及视觉系统中图像处理等问题。实验表明该条自动化生产线能够很好达到预期的工艺要求。
张军舰[7]2011年在《施釉机器人轨迹规划》文中研究表明施釉是陶瓷生产中的一个关键环节,为提高陶瓷产品的质量以及釉料利用率,同时为提高施釉环节的自动化水平,把工人从恶劣的工作环境中解放出来,本文对施釉机器人喷枪轨迹的生成与优化进行了研究。首先,本文对经过拓扑重建后的STL模型进行可视化研究,以OpenGL技术为基础,通过编程实现了STL模型的读取与显示,并通过编程调用OpenGL的平移和旋转函数来实现了STL模型的平移、旋转及定向、定量的平移、旋转等操作,为对STL模型进行正确切片奠定了基础。再以前人对STL模型切片的方法为基础,根据STL模型中叁角面片的存储特点,提出新的切片方法。完成对STL模型的切片,并得到切平面与叁角面片的交点和截面轮廓线。再在此基础上估算交点法矢量,并通过对交点沿法矢量方向的偏置得到施釉机器人的喷枪轨迹。然后,在借鉴现有的涂层厚度数学模型和喷枪轨迹优化方法的基础上,创新性地利用“bounding box”法对STL模型进行分片,并与生成的喷枪空间路径相结合,以穿过每一小片内的每一小段喷枪路径线为优化对象,采用带权无穷范数理想点法对一小段喷枪轨迹进行优化。最后,构建了施釉机器人喷枪轨迹的生成系统,并通过实例对本文所提出的施釉机器人喷枪轨迹规划方法进行验证。
周谦, 莫庆龙, 叶剑[8]2016年在《高品质卫浴陶瓷的机器人喷釉工艺的研究与应用》文中研究指明简述了卫浴陶瓷喷涂行业中机器人喷釉的釉面品质要求提高的趋势,讨论喷釉工艺中釉料参数对机器人施釉的卫浴陶瓷洁具釉面品质的影响。通过实验汇总出能够与文中描述的机器人喷涂项目相对应的釉料参数,使之满足卫浴洁具高品质成品的要求。
冯浩, 詹勇军[9]2016年在《双臂喷釉机械手运动特性分析》文中进行了进一步梳理针对自主设计的双臂喷釉机械手,应用D-H法建立两个手臂局部坐标系,通过局部坐标系与全局坐标系的转换建立双臂机械手的运动学模型。提出以几何法为基础结合逆变换联合求解的方法,求解双臂喷釉机械手的运动学正逆解。在MATLAB环境中运用定步距角法对双臂机械手的工作空间进行求解。用Robotics Toolbox工具箱对机械手进行正逆运动学仿真,同时将各关节转角代入运动学方程进行求解并对比分析,从而验证机械手设计的合理性和运动学解的准确性,为进一步研究奠定理论基础。
吴秋[10]2015年在《喷釉机器人喷枪轨迹优化研究》文中提出为了研发喷釉机器人系统,本文以喷釉机器人离线编程系统为框架,重点讨论了喷釉机器人的喷枪轨迹生成与优化方法,同时对喷釉机器人各关节运动轨迹的生成、釉层厚度仿真等进行了探讨。主要工作如下：1.研究了以椭圆双β分布模型为基础的喷枪轨迹生成与优化方法。应用解析法和仿真法对若干典型曲面以及面片交界求解釉层厚度分布,提出了一种基于动态喷釉仿真的通用厚度求解方法。编写了喷釉机器人动态喷釉仿真程序。2.建立起以喷釉时间最短为目标函数,釉层厚度为约束条件的非线性优化模型,并采用遗传算法进行求解。在仿真平台上对优化结果进行了验证。3.以我们工作组自行设计的一个喷釉机械手为研究对象,通过D.H方法,得到机械手的运动学方程。并根据运动学方程研究了机械手的工作空间和末端位置误差。
参考文献：
[1]. 机器人喷釉系统的研究与应用[D]. 冯川. 清华大学. 2004
[2]. 基于模块化自动喷釉线的研究与应用[J]. 莫庆龙, 甘林, 苏银蕊. 中国陶瓷. 2017
[3]. 机器人喷釉系统[J]. 汪广军, 陆文娟. 机器人. 2003
[4]. 施釉机器人釉料厚度沉积率建模与系统实现[D]. 洪超. 景德镇陶瓷学院. 2011
[5]. 喷釉机械手示教系统的设计研究[D]. 龚理. 中南大学. 2013
[6]. 基于PLC的陶瓷喷釉控制系统的设计[J]. 付凯艳, 景会成. 工业控制计算机. 2017
[7]. 施釉机器人轨迹规划[D]. 张军舰. 景德镇陶瓷学院. 2011
[8]. 高品质卫浴陶瓷的机器人喷釉工艺的研究与应用[J]. 周谦, 莫庆龙, 叶剑. 中国陶瓷. 2016
[9]. 双臂喷釉机械手运动特性分析[J]. 冯浩, 詹勇军. 制造业自动化. 2016
[10]. 喷釉机器人喷枪轨迹优化研究[D]. 吴秋. 景德镇陶瓷学院. 2015
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