质量和一致性
经过适当编程和优化的机器人将一致地打磨和抛光每个零件,消除了过度打磨和底切等常见的操作员错误。这减少了报废零件的数量,并提高了您送出的零件的整体质量。
生产力和效率
像所有形式的工业自动化(包括机器人焊接)一样,机器人打磨有助于减少生产线上的周期时间。机器人可以全天候执行焊接打磨和倒角任务,并且它们能够施加更大的力,抛光打磨机器人,从而在打磨过程中实现更快的切割速度。
长期成本节约
虽然实施自动化的前期成本可能很高,但在生产率和一致性方面的收益有助于确保***收回成本。
铣削机器人和机械手可用于管道系统内部凹槽需要打磨和局部缺陷必须立即清除的各种情况。
为了获得实际的材料去除量,主要的方法是采用离线或在线测量,建立数学预测模型。近年来,研究人员利用图像视觉对材料去除的估计进行了大量的研究。Joshi等人使用机器视觉方法来获取和识别抛光表面上的表面图像的纹理特征,并使用基于机器视觉参数的回归模型来评估表面粗糙度.王等采用二维卷积***网络学习算法对材料去除方法进行监控,从视觉信号中提取颜色、纹理、形状等特征。这些特征构成二维特征矩阵作为输入参数,砂带打磨过程中的材料去除率作为输出参数。该方法可用于预测不同砂带规格和不同打磨参数的材料去除率,机器人打磨机,适用于典型工况下材料去除率的回归预测。
粗匹配的精度达不到制造业规定的精度,必须通过精匹配进一步提高精度。
传统的精细匹配算法以ICP算法为代表。该算法的原理是旋转矩阵稀有和平移向量T通过求解点集的ICP算法的公式(4)获得P我和X我。
该算法对于重叠率高、初始位置接近的点云具有良好的配准效果,打磨机器人,但在计算量和迭代收敛速度方面存在不足。通过粗匹配,焊接打磨机器人,ICP算法可以解决重叠度低和初始位置差异大的问题。由于人工智能算法的发展,研究人员也对基于深度学习的点云智能配准进行了大量的研究。
传统点云配准方法
在传统配准算法的基础上,通过分析进一步提高了算法的速度和精度;传统算法的性能原理
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