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44118太阳集团技术发展现状与趋势

随着中国制造业的快速发展,精益生产、敏捷制造等现代生产方式的出现,越来越多的产品呈现出高复杂度、高质量、多品种、小批量、短产品生命周期等特点,使焊接工艺成为制造自动化的技术途径。灵活性和智力发展已成为必然。随着计算机控制技术和人工智能技术的发展,以及神经网络、遗传算法和蚁群算法的发展,使44118太阳集团以单一的在线教学为核心,以智能传感器、智能灵活的处理单元为核心,系统的发展方向,并逐渐成熟,因此开发和应用智能44118太阳集团是适应现代焊接生产模式的最佳途径之一。
 
一、中国44118太阳集团技术的发展现状
      机器人技术是综合了计算机、控制论、机构学、信息和传感技术、人工智能、仿生学等多学科而形成的高新技术,当前对机器人技术的研究十分活跃。从目前国内外研究现状来看,44118太阳集团技术研究主要集中在焊缝跟踪方法、路径规划方法、定位精度等3个方面。
1 焊缝跟踪方法
视觉传感器是焊接加工的有效工具。CCD摄像机采用CCD器件代替摄像管实现光电转换、电荷存储和电荷转移。首先,通过采集焊缝图像,对采集到的图像进行中值滤波、均值滤波、拉普拉斯滤波和图像恢复等多种滤波技术处理。其次,进行了阈值分割、梯度分割、边缘检测、区域生长、模板匹配等分割方法第三,对图像进行细化、粗化、距离变换等二值化图像操作方法,对目标编号的标注方法,伪线的去除等处理。最后,对焊缝边缘进行特征提取,使机器人能够识别焊缝边缘并进行焊接。
2 路径规划方法
      如今,绝大部分工厂是以在线示教方式进行焊接路径规划,少数情况下使用离线编程进行焊接的路径规划。其主要原因有以下几个方面:
其优点为:
(1)在线示教编程简单易学不需要高级的编程技术人才。
(2)在线示教对于复杂的路径可以很轻松的编程。
(3)在线示教编程灵活,方便。
其缺点为:
(1)在线编程占用机器人使用时间,使机器人不能进行焊接工作,影响了机器人的使用效率。
(2)机器人在线编程时,造成机器人磨损,减少机器人的使用寿命。
(3)使用在线编程,工厂达不到自动化水平。
3定位精度
   机器人的精度是机器人的重要参数之一。根据它们的来源和特点,可以分为不同的类型。从误差的来源来看,主要是指机械零部件制造机器人的误差、装配误差、安装误差,还包括温度、载荷、杆件变形对机器人的作用、传动机构的误差、控制系统的误差、插补误差等,伺服系统误差、检测元件误差等。
误差消除过程如下:传感器与机械手相连,在X、Y、Z方向同时运动。传感器安装在铅焊枪行走方向一定距离内。调整焊枪位置和姿态后,调整传感器A和B与两个板之间的距离,校准传感器的初始位置。焊接对象在焊接过程中焊枪与传感器的位置保持不变,当两片偏差发生时,焊枪与焊缝偏差的相对位置,传感器检测到偏差的A、B信号传到控制系统,然后控制电机消除误差Y,沿Z方向行走的旋转方向,消除误差。
 
二、44118太阳集团技术发展趋势
      为了适应工业生产系统向大型、复杂、动态和开放方向发展的需要,发达国家都在加大力度,对机器人技术进行深入研究。从技术发展趋势看,智能化路径规划算法将是44118太阳集团技术发展的主要方向。
1神经网络路径规划算法
神经网络路径规划算法是一种模拟人类神经网络结构的智能路径规划算法。神经网络算法具有良好的适应性和鲁棒性,能够处理复杂焊接过程的时变、多因素、非线性等控制问题。神经网络具有很好的自适应和自学习能力,同时具有良好的容错性和较大的信息存储容量。它可以实现并行关联搜索解空间和完全自适应推理,从而提高系统的智能水平、知识处理能力和鲁棒性。因此,利用神经网络进行路径规划是一种非常有效的方法,在机器人焊接路径规划中起着重要的作用。
2 遗传算法路径规划技术
遗传算法是模拟自然界生物进化的一种方法。通过模拟生物进化过程来寻找最优解,遗传算法过程从代表问题可能解集的种群开始,而种群由一定数量的遗传编码个体组成。每个个体实际上都是一个有特征的染色体实体。染色体作为遗传物质的主要载体,是多个基因的集合。它的内部表达是基因的某种组合,决定了个体外形的外部特征。例如,一个人的身高特征是由控制这一特征的染色体上的某种基因组合决定的。因此,首先我们需要实现编码工作,即从表型到基因型的映射。由于模拟基因编码的工作是非常复杂的,我们一般要简化,如二进制编码,生成原始种群,按照进化规律和优胜劣汰,代代进化产生更好的近似解;根据问题域个体在每一代中的适应性是好是坏的选择个体,并通过自然遗传学的交叉和变异遗传算子的结合,产生新一代群体的解集。这一过程将使种群类自然进化的后代比上一代种群更好地适应环境,并将上一代种群中的最优个体解码为最优解。
3 蚁群算法路径规划
蚁群算法路径规划的基本原理是基于能量最小、步行路径最短和运行时间最少的原则。其主要目的是规划一条相对最优的路径,以避开机器人运动空间中的障碍物。蚁群算法(aco)是一种模拟蚂蚁觅食过程并寻找最短路径的仿生算法。利用蚁群算法求解路径优化问题,将关联信息素的路径优化问题转化为规范形式,然后每个个体独立地根据局部信息素的决策结构求解,根据解的优劣来代替周围的信息素,这样就可以解决信息素的路径优化问题反复的过程,直到我们找到一个最优解为止。

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