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  • 细分工艺多如牛毛,这是一块大蛋糕,却存在多个大难题

    随着机器人的出现,许多延续了数千年的古老行业开始发生了更多的变化。建筑机器人悄然改变了整个行业生态。目前,机器人不仅应用于下游建筑工地,也为上游原材料加工带来新机遇。

    几年前,在建筑、船舶、重工业和桥梁等行业使用机器人加工材料是不现实的。这些领域非常广泛,细分过程也很多。这是一块大蛋糕,但也有很多大问题。

    作为当前加工业的主要原材料之一,钢材加工一直关系到成品质量和施工效率。坡口切割作为中厚板钢焊接过程中必要的前道工序,用于建筑、船舶、桥梁等金属加工。大约60-70%的零件需要斜切,重要性不言而喻。但是otc机器人示教器编程,由于非标元件的高度化,这个行业中高质量的解决方案并不多。

    虽然强大的销售团队可以赢得客户订单,但工程师每天面对现场数百个非标结构件往往束手无策,板材加工误差是传统机器人编程无法解决的难题。

    两年前,大捷机器人将目光投向了工厂自动化在钢结构行业更上游的应用。斜切细分市场是大捷找到的切入点。

    目前,大捷的坡口切割工艺已得到验证,其解决方案正在辐射到更大的建筑和加工行业领域。本文采访了大捷机器人自动化团队负责人梁宇豪工程师,从行业和技术的角度分析了大捷机器人在切槽细分领域的自动化发展历程。看完这篇文章,相信你能找到一些加工行业工艺开发难的原因,而大捷的解决方案会给大家带来新的视角。

    ▍无需编程,流程轨迹生成

    大捷的切槽工艺解释起来并不复杂。简而言之,它包括四个步骤:数据处理、视觉定位、路径重建和过程细化控制。这四个步骤在很多地方都是通用的,它们的核心支撑就是大捷的ROBIM软件。

    在传统的生产过程中,工艺产品的标准化程度往往比较高。但在建筑行业中,由于构件种类多,来料尺寸不同,坡口类型、坡口角度、钝边厚度相近。有时还需要适应自由曲线加工等波动切削工艺方法,传统的一套或多套固定轨迹程序难以实现工件参数和工艺参数的高可变性。

    针对传统手工教学的这一局限,大捷团队首先成功开发了基于图形处理+数据分析的软件编程方式,实现了更加灵活的离线编程方式。目前,提供给客户的编程模式有多个版本。无论是针对客户的二维外形图还是三维模型,都可以实现上百种工件样式的一键批量导入。例如,对于一个二维模型,大捷的ROBIM软件会根据这些图纸,通过指定标注信息的含义,直接识别出图纸的轮廓、粗细、位置,并自动去参数化重建三维模型。维模型。它直接支持数据导入。

    (大捷ROBIM软件斜角编辑示意图)

    数据导入后,ROBIM软件会针对不同的板厚和坡口尺寸数据匹配相应的工艺参数。此外,自动规划算法可实现复杂工件的切削路径一键生成,最终形成加工文件直接发送至系统。跑。

    通过前端软件,以图形数据实现机器人轨迹生成。该流程可以说简化了包括建筑、桥梁、船舶等在内的众多行业可能面临的高度灵活的操作需求,改变了传统的人工输入点编程操作。过程,大大减少了工作时间。

    但仍需解决四边完整斜切、拐角连续切割、断点连续切割、自由曲线切割等技术难点。结合行业领先的几何数据分析能力,ROBIM软件可以自动识别坡口几何数据,自动匹配坡口切割策略,无需工人设置复杂的切割参数。例如,火焰四面完全斜切一直是机器人自动切割的技术难题。当图纸中输入的坡口数据为四边连续坡口时otc机器人示教器编程,软件会自动识别并调用经过大量工艺测试得到的最合适的预热点、焊枪预热角度和切割顺序。

    最后通过批量导入数据实现批量编程,不仅无需人工干预,还大大提高了编程效率,实现了生产和编程场景的分离,最大限度地提高了现场生产效率。

    ▍行业下料错误问题

    在用软件编程解决了“编程过程耗时且复杂”的理论难点后,大捷结合各企业的产线实践,发现这些行业还出现了其他问题。

    如果系统完全依靠数字模型来启动路径规划,由于切割精度较差,往往会与实际情况存在明显差异。如何适应和补偿非常重要。

    大姐通过软件实现轨迹生成后,发现还远远不够深入。为了进一步提高轨迹的精度,保证实际产品与轨迹的匹配,实现公差的细微修正,大捷在整个解决方案中增加了可视化部分。

    通过在机械臂末端加入合作厂商的视觉识别硬件,ROBIM软件会根据视觉数据初步定位现场工件的位置,同时通过机器人获取几何特征点。自主研发的特征点算法结合线激光扫描,最终在ROBIM中自动复位。通过构建工件的数字模型,可以得到工件的实际轮廓和实际放置位置。

    (视觉定位)

    从整个环节可以发现,大捷在流程开始时读取的数字和模拟数据往往只作为初始引导,从而实现整个离线编程的机器人路径引导,离线编程很多企业的编程技术只能做到这一点。但在此过程中很难判断实际工件斜角位置所需的切割长度和切割位置,问题仍未解决。在此基础上,大捷选择让ROBIM软件根据现场扫描得到的工件具体准确的位置,继续进行精准定位,使作业的定位精度稳定控制在毫米以内,满足机器人的实际切割要求。

    这种方式使得大捷的解决方案比传统的离线编程技术更容易处理工件的各种实际问题。尺寸偏差、零件变形等问题都可以通过这种方式解决。在生产线中使用端线激光实现包括尺寸和空间位置在内的轮廓重建。前端硬件获取相关数据后,在后台进行快速计算,为机器人更新规划路径,以便工作机器人根据实际情况调整加工路径。,不会因下料错误而引起加工问题。

    (机器人模拟模拟切割)

    大捷这样做的实际优势也非常明显。例如,根据前端离线编程输出的工件放置引导区域信息,无需夹具定位即可任意放置或组合工件。机器人自动识别建筑模型的几何信息,视觉定位工件后重建切割路径。基于这条技术路径,上下料机器人最终可以实现上下料全过程的自动化。

    ▍科技的未来

    在建筑、造船、重工、桥梁等行业,即使是同一种产品,不同公司之间也存在相当大的差异。2毫米左右的缝隙不仅客观存在,而且更深,还包括不对称的部分。逆向识别、内部轮廓差异识别等问题将使得机器人很难直接识别操作过程。这些也导致整体的视觉匹配算法难以在工件的实际加工现场稳定运行。这些微妙谜题的大世界也在努力解决。

    技术突破是大捷正在努力实现的一条道路。任何公司对技术的追求往往都是无止境的。大捷还与业界顶尖的视觉团队合作,研发更高效、更直接的视觉定位斜切技术,简化仿真建模和多重识别校正,准确识别工件。切。不过,这样的新技术往往对工件有更高的要求,短期内对细微差异化的工件仍有困难,但大捷一直在这条路上。

    另一种方式是打通数据链路。在大姐看来,建筑行业与传统行业有很多不同之处。与汽车等行业相比,建筑行业的生产自动化、流程无人化、智能化水平还处于起步阶段。一个好的设计数据接口使得将设计数据直接转换为制造数据甚至机器人代码变得更加困难。

    因此,大捷一直在尝试利用ROBIM软件打通数据链,实现数据互联互通,帮助设计师在初始设计时就在软件中定义生产加工信息,实现模型驱动的整体数字化施工。此外,后端大捷还尝试通过大量的实际生产场景数据和生产反馈,不断优化工艺算法库,逐步完善现有方案的算法。

    “在接下来的发展中,我们将逐步与传感器厂商和本体厂商合作,结合我们的ROBIM软件和算法平台进行硬件整合和信息开放。一些现有硬件和算法层面无法解决的问题,可能会在未来的硬件。在技术迭代中可以得到更好的解决方案。” 梁雨浩说道。

    为此,大捷也在努力将自己定位为战略执行集成商。比如一些硬件领域的公司,做摄像头、传感器、切割电源、机器人本体等,都集成到了大捷的软件平台中,帮助客户更好地匹配需求和数据,将客户数据转化为所有硬件。数字化语言,最后推动一些相关的最新技术实现落地场景,快速整合完成整个项目。

    ▍结论与展望

    2021年12月28日,工信部等八部门联合印发了《智能制造发展“十四五”规划》。自动化解决方案的匹配度非常高。

    梁宇豪认为,随着国家对智能制造产业的重视程度越来越高,越来越多的资本化企业关注建筑等行业的智能制造过程,参与到建筑行业的自动化、智能化实施中。“未来,建筑业乃至很多相关行业,在政策和资本的支持下,都有望像汽车行业一样走得更远。” 梁雨浩保持着期待。

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