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技术资讯

WETHINK智能柔性制造

 

一、柔性制造枝术生长现状
一、如何理解柔性制造
凭据国标界说,柔性制造系统是数控加工设备、物料运储装置和盘算机控制系统等组成的自动化制造系统 。它包括多个柔性制造单位,能凭据制造任务或生产情况的变革 。
刚性生产系统是用于工件输送系统将种种刚性自动化加工设备和辅助设备按 的顺序链接起来,在控制系统的作用下完成单个零件加工的庞大大系统 。适合进行大批量生产,效率高、本钱低、质量稳定、程序固化 。
柔性制造系统则是建立在成组技术的基础上,由盘算机控制的自动化生产系统,可同时加工形状相近的一组或一类产品 。适合多品种、小批量的 制造模式,减少毛坯和在制品的库存量,减少直接劳动力 。

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二、柔性制造两个焦点要素
“机械视觉”和“定位精度”是影响智能制造中柔性生产的两大方面 。
机械视觉付与柔性生产感知的能力
实践中可以发明,机械视觉是在产品的自动化产线中实现“感知”的重要一环,机械视觉就是用机械取代人眼来做识别、丈量、检测和语义理解 。随着人工智能技术的生长,机械视觉在工厂的应用增多,解决许多古板机械视觉无法处理的问题 。
图像识别主要包括特征提取和分类识别 。古板提取的特征都是图像底层的视觉特征,并且需要具备 专业知识人员进行特征的设计与选择,这种人工设计的特征需要经过大宗的验证后才华证明其对某一种识别任务的U效性,这也在 上限制了图像识别技术的应用 。
针对古板图像处理算法遇到的局限,譬如以前在做一个二维码时,首先要知道二维码的特征,然后做图像预处理,找到二维码的问题,再解算二维码的数据,这种方法保存许多缺陷 。
基于二维码特征的定位流程,配景杂乱、光照不均、透视形变、印刷质量差的二维码则无法识别 。因为配景杂乱无纪律,无法U效区分检测目标特征,别的在特定场景下目标特征爆发明显变革 。
因此,需要提高特征提取能力和泛化能力 。深度学习应用于机械视觉时,接纳深度学习卷积神经网络进行二维码识别,深度神经网络模拟人的视觉历程,前段层感知边沿轮廓,后端差别的层差别神经元局部“兴奋”生成局部特征,再到生玉成景图像 。这种自动提取图像特征的机制和类似人脑的处理历程大大革新了效果,后均能对二维码进行正确识别,从而大大提高了机械视觉识别乐成率和提高了效率 。
WETHINK认知机械人的优势与柔性
jxf吉祥坊科技认知技术生产的WETHINK认知机械人是一款具有慧眼、会思考、更、更灵敏、更智能、会学习的机械人,搭载的3D机械视觉识别技术,可以让机械人看到感知事情情况的变革,并做出正确的判断去事情,可以胜任更精细化的事情,搭载Z的6维力矩传感机构Z大力可以抵达0.1牛,Z快引导速度为0.1秒,识别定位精度为0.01mm,能够集成物联网系统,通过数据收罗检察机械人实时状态,大数据剖析提高生产效率,目前世界上感应力Z高的机械人 。
WETHINKROBOT机械人搭载的大数据收罗剖析系统,可通过工业物联网实时监测机械人状态
数据收罗:可准确的收罗机械人事情中的各项参数的实时数据
大数据剖析:可对机械人事情的实时参数通过大数据算法比对找出机械人事情状态的偏差,以便更好地使用维护机械人
物联网传输:机械人剖析数据可接入工业物联网系统,便于机械人的治理监控

WETHINKROBOT机械人是真正的工业化4.0时代的产品,机械人实现了工业物联网基础下的智能化、信息数据化、事情 化,而搭载的3D视觉识别技术和大数据收罗剖析系统,更是其他协作机械人所不具备的 。所以WETHINKROBOT机械人是认知机械人的领导者 。jxf祥瑞坊(中国)官网登录

 

定位精度大幅提升产线柔性的指标
可以说,机械人的 定位精度是其能大幅提升产线柔性的指标 。人在操作时,一般是通过眼睛看到一个工具,通过大脑感知并去控制,然后用手执行行动 。所以,在提高生产线柔性时也遵循这样的思路,即加上眼睛、执行机构,两者的精度结合来抵达更好的精度 。
而 定位精度决定了机械人能不可抵达柔性生产所需抵达的要求 。由于每台机械人的参数纷歧样,纵然是同一型号的工业机械人在加工出来后的精度也会纷歧样,而在机械臂上可能保存零点零几毫米的偏差,累计下来整台机械人的误差就比较大了,所以要精确知道机械臂上每一个机械零部件的精确尺寸 。如何提高机械人的 定位精度?
1,控制算法中可以加入重力赔偿和DH参数赔偿 。
从测试立方体内选取若干个标定点,通过激光跟踪仪获取这若干个点的 位置,用以上数据盘算标定后的6组 (α,a,d,θ),24个DH参数,标定后的DH参数不再满足pieper规则( 4,5,6轴轴线交于一点),使用特有的逆解算法进行逆解运算,在DH参数标定以及插补流程中对重力进行赔偿,进一步提高全空间内的 定位精度 。
2,强化学习算法中自己领悟出完成任务的诀窍
事实上机械人控制器算法外洋厂商一直差池外开放,优化控制器算法险些不可能 。同时海内生产的伺服电机和变速器精度不敷,短时间内大幅度提升精度不现实 。可是,人工智能各人都在同一起跑线上,所以“工业智能官”大胆地提出一种想法:强化学习计划 。即,使用的强化学习算法,让机械在虚拟情况中自我学习,在训练历程中增加大宗随机事件,让AI在这个历程中自己领悟出完成任务的诀窍,从而制止或改善由于机械精度不敷带来的柔性化生产历程中的性能问题 。

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