LIMAE RT280型机器人焊接编程方法

对LIMAT RT280型机器人专用于焊接的V6.70编程方法进行了 探讨,包括直线和圆弧等基本类型焊缝的编程,子程序调用和程序平移方法的使用,给出了 焊缝寻找及跟踪实例框图.本文可作为使用或选择弧焊机器人及科研部门开发研制弧焊机器人参考.     

机器人弧焊专家系统Virtual Arc

为了将机器人离线编程环境与弧焊专家系统结合,得出生成即可用的机器人弧焊程序,引入了一种机器人弧焊专家系统Virtual Arc.分析了Virtual Arc的推理流程与数据共享方法;结合实例使用Virtual进行推理,并把推理出的焊接工艺参数共享到离线编程环境后,离线生成机器人弧焊程序,然后进行实际焊接试验;对比分析了试验所得的与推理所得的焊缝剖面特征及焊接质量.试验结果表明,Virtual Arc能够有效地实现机器人弧焊工艺的控制及与机器人离线编程环境的工艺共享.     

弧焊机器人离线编程系统的设计与实现

采用Visual C 及OpenGL技术开发了MOTOMAN-UP系列弧焊机器人离线编程系统,介绍了该系统的组成和功能及其设计方法.该系统能对任意马鞍形焊缝规划出焊枪的运动路径与姿态,且按比例同步显示工件;集成了机器人通信模块和运动学仿真模块,并自动导入工件,不仅能单步生成作业指令,而且可自动生成作业文件.通过以太网实现弧焊机器人的远程控制,表明该系统是可行的.     

机器人用弧焊逆变器及设备智能控制的研究

本文阐述了机器人用弧焊逆变器及设备智能控制器的基本原理、控制电路的组成、控制软件的结构。实验结果表明,采用8097BH单片机对场效应管弧焊逆变器进行直接数控,通过编程,可方便获稠CO_2/MAG自动焊所需的静动外特性及焊接顺序,并可对焊接过程故障进行诊断及报警,焊接参数的变换、调节、存储、调用。此外,它与弧焊逆变器、送丝机、焊炬一起组成完整的自成体系的焊接系统,与机器人控制柜只有开关量的通信关系。通过调节PI参数可调整逆变器动特性,从而使焊接过程更稳定,飞溅小,焊缝成型好,更好地体现机器人弧焊方法的优越性。     

小波分析在弧焊机器人视觉检测中的应用

针对弧焊机器人薄板对接、搭接焊缝的自动焊接问题,将小波分析应用在CCD直接获取的焊缝图像的处理中,用来提取焊缝轨迹.根据薄板的对接和搭接焊缝图像的特点,建立了斜坡型及梯形小波分析模型,通过对模型的多尺度小波变换和李氏指数的分析,可以区分焊缝的边缘类型,从而增强了焊缝轨迹提取方法的抗干扰性和适应性,也为弧焊机器人的自动化和智能化焊接提供一定的技术参考.     

车辆机器人焊接CAD/CAM系统

为提高车辆自动化焊接的水平,替代目前机器人示教再现的编程方式,自主开发了基于某车辆焊接的弧焊机器人离线编程系统--VWROBCAM.VWROBCAM是基于面向对象的思想,采用图形工具OpenGL在Visual C＋＋环境下开发的离线编程系统.该系统实现了车辆三维焊接零件的参数化自动造型及焊接特征设计,基于COM接口技术实现了焊缝特征信息提取,基于OLE技术实现大型机器人工作站仿真环境与车辆的三维CAD无缝集成及机器人焊接过程计算机图形仿真.     

基于UG的弧焊机器人模型装配与运动仿真

采用UGNX4．0系统对日本安川电机株式会社生产的MOTOMAN—HP6型弧焊机器人进行了整体的模型装配,并建立了三维运动仿真模型．运用UG／OPENAPI提供的二次开发函数,采用VC＋＋6．0进行编程的方法,建立了连杆坐标系下的弧焊机器人运动学模型．阐述了弧焊机器人模型的建立方法、装配方式以及运动仿真,从而为Unigraphics（UG）环境下的离线编程技术打下了良好的基础．     

弧焊机器人激光焊缝跟踪系统的应用研究

焊缝自动跟踪是实现焊接自动化的关键,在传统弧焊机器人系统的基础上设计了一种基于激光传感器的焊缝跟踪子系统,构建了激光传感器的数学模型及机器人手眼标定方法,并针对搭接焊缝的图像特点,提取出焊缝特征点位置坐标.同时设计开发了焊缝跟踪控制算法和机器人焊缝跟踪程序,最后通过对储气罐环形搭接焊缝进行焊接实验,结果证明了该焊缝跟踪系统的有效性和可靠性.     

FUZZY LOGIC CONTROLLER FOR SEAM TRACKING OF ARC_WELDING ROBOT *

本文研究一种用于弧焊机器人焊缝跟踪的模糊控制器（ＦＬＣ）,介绍了该智能控制器的结构和原理．所设计的模糊控制器具有积分功能,在机器人关节位置控制中表现出良好的控制特性,实现焊炬对焊缝的精确跟踪．与基于机器人动力学模型的传统ＰＩＤ控制器相比,ＦＬＣ明显地提高了控制性能．文中给出了计算机仿真和实际焊接实验结果．     

弧焊机器人焊缝位置的电流检测法

本文介绍了弧焊机器人在进行“Ｖ”型坡口对接焊或角接焊时,为了跟踪焊缝轨迹而进行的焊缝位置检测方法－电流检测法,通过对焊接电流信号的数字处理,提取了反映焊枪与焊缝相对位置的特征信号,定时向机器人控制器提供修正信号,从而使固定在机器人手臂上的焊枪准确地跟踪焊缝。     

基于动态链表的混联机器人焊接编程优化

传统示教焊接编程方法具有容易导致频繁编程、示教精度取决于示教者经验、模块顺序执行特征与数据量不确定,机器人无法识别语言指令的弊端。为此,提出一种新的基于动态链表的混联机器人焊接编程优化方法。采用离线焊接编程方式。在起止点关节速度为零的情况下,利用混联机器人逆运动学原理把初始点与终止点位姿转换成对应关节角度值,通过设定各关节变量的角度运动,实现焊接路线规划。在起止点关节速度非零的情况下,将所有路径点看作初始点与终止点,按照预期焊接任务拟合三次多项式差值函数,获取规划线路。通过遗传方法对焊接线路进行优化,保证焊接精度。利用三点标定法对混联机器人坐标进行标定。针对存在顺序同时数量未知的编程执行结果,通过动态链表进行数据保存与语言指令转换,实现对传统方法的优化。实际应用结果表明,所提方法能够有效控制实际工件焊接,焊缝质量高,较为均匀,且偏差小。     

基于激光测距的船体分段焊缝自主寻位

采用激光测距传感器扫描船体格子间型结构件工件的各个侧面,得到特征点,经算法处理生成离线机器人程序.基于该焊缝寻位方法,将柔性化的焊缝寻位技术集成于机器人平台载体,并利用C#语言开发了一套可用于格子间型件焊缝寻位的软硬件系统.该系统能精确地实现焊缝轨迹的自主寻位,系统精度为0.4mm,重定位精度为0.16mm.实现了格子间型件非接触式快速寻找焊缝的功能,大大缩短了焊缝寻位时间.     

弧焊机器人空间焊缝焊接参数与姿态规划研究

针对弧焊机器人空间焊缝焊接工艺参数和焊枪姿态规划问题,提出了焊缝特征坐标系的概念,定义了“立坡焊”和“横坡焊”的概念,采用焊缝特征坐标系来描述各种焊接接头复杂空间焊缝的焊接位置,引用齐次变换技术求解空间焊缝的转角和倾角,将复杂空间焊缝的规划问题分解为“立坡焊”和“横坡焊”2种焊接位置的组合,并运用于马鞍型焊缝机器人焊接。实验结果表明,该方法正确可行。     

J形坡口焊接机器人运动控制系统设计

核电压力容器的焊接制造中,半球形封头与圆管相贯形成空间曲线J形坡口焊缝,通用焊接机器人难以满足焊接要求.针对研发的悬挂式J形坡口专用焊接机器人,设计开发了机器人运动控制系统.介绍了机器人机械结构特点及运动控制算法.机器人控制系统核心采用工业控制计算机(IPC)与DMC数字运动控制器,交流伺服电机为执行端,利用三级控制结构实现作业管理,组织各轴协同运动完成焊接作业.进行了空间曲线J形坡口焊缝焊接实验.实验结果表明,设计开发的运动控制系统能够很好地控制机器人各轴协同运动,满足空间曲线J形坡口焊缝的焊接需求,可以提高核电压力容器焊接制造的自动化水平.     

基于Solid Works的海洋平台导管架弧焊机器人离线编程系统

针对将弧焊机器人应用于海洋平台导管架焊接作业现场的部分问题进行了仿真分析.采用Solid Works API环境下编制的焊缝特征坐标系规划软件,对平台焊接中经常出现的T、K相贯线的类马鞍型焊缝曲线进行焊枪路径提取和姿态规划,调用逆运动学运算模块计算各轴转角.最后,在Solid Works环境下进行焊接过程仿真.     

基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。     

中厚板焊接机器人焊枪位姿规划

针对中厚板多层多道焊接人工示教效率低,焊枪位姿无法精确控制而引起焊接质量不稳定等问题,提出一种新型变换焊枪位姿方法.该方法采用公式算法完成焊枪位姿示教,即用离线编程软件定义一条轨迹,基于此轨迹建立坐标系,在已知焊缝形状与大小的情况下,结合焊接工艺库,通过欧拉角变换与四元数计算变换焊枪位姿参数,从而自动生成其余焊道轨迹.仿真与实验证明:该方法适合简单与复杂曲线焊缝,提高了焊接稳定性与效率,可为离线编程研究提供理论基础.     

基于三维视觉的焊接机器人轨迹跟踪

为改善激光焊接机器人的运动轨迹精度,提出一种基于视觉的机器人轨迹跟踪控制方法。该方法将摄像机安装于工业机器人末端构成视觉反馈的控制系统,采用阈值分割方法检测出激光焦点,利用灰度投影积分方法快速检测出焊缝线,然后以修正的线-线匹配和立体视觉技术计算出激光焦点和焊缝线的空间位置,得到激光焦点相对于焊缝线的误差,再结合机器人运动学原理控制机器人实时运动以消除此误差。实验结果表明该方法能够有效提高机器人轨迹精度。