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【起点机械人】智能制造柔性生产的七大方面和两个要素

 

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。
柔性生产的要求涉及七大方面。
D 1,机械柔性。当要求生产一系列差别类型的产品时,机械随产品变革而加工差别零件的难易水平。譬如,非标终端设施的切换、控制程序自动下载更换。
第二,工艺柔性。工艺流程稳准时自身适应产品或原质料变革的能力,譬如,基于强化学习的协作机械人、机械人夹爪力度传感器;制造系统内为适应产品或原质料变革而改变相应工艺的难易水平,譬如通过神经网络拟合原质料、工艺和质量之间的关联关系并确定Z优解。
第三,产品柔性。产品更新或 转向后,系统能够很是经济和迅速地生产出新产品的能力;产品更新后,对老产品有用特性的继续能力和兼容能力。譬如,?榛杓坪妥芭。第四,维护柔性。接纳多种方法盘问、处理故障,包管生产正常进行的能力。譬如,知识库的建立、预测性维护。
第五,生产能力柔性。当生产量改变、系统也能经济地运行的能力。关于凭据订货而组织生产的制造系统, 这一点尤为重要。譬如,预留工位,循环流转工位缓和存工位。
第六,扩展柔性。当生产需要的时候, 可以很容易地扩展系统结构,增加?,组成一个更大系统的能力。譬如,凭据工艺流程,将生产流程分成差别的工位,在瓶颈工位处并行扩充才华。
第七,运行柔性。利用差别的机械、质料、工艺流程来生产一系列产品的能力和同样的产品, 换用差别工序加工的能力。
“什么系统柔性是Z高的?”是“人”,全的柔性都是在模仿“人”。“如果自动化可以做到跟人一样的兼容性,那么这条产线的柔性就意味着很是高了。”
如何满足各个环节的柔性?
首先是“感知”,这是人可以获取种种信息做判断的基础,集成种种传感器、机械视觉、丈量设备等,产线有望获得感知。
其次是“剖析”,对收罗的数据实时处理,剖析挖掘后形成知识。
再次是“决策”,所谓决策就是基于“知识”的生产治理对新的数据进行推理应用,爆发相应生产决策数据或指令。
Z后是“执行”,就是用工业机械人、数控机床、种种专有设备完成生产的要求。
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。
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。


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