基于现代控制理论的抛光模式
在打磨过程中,控制力和位移是提高打磨性能的关键。很难控制末端执行器和工件之间的接触力。研究人员磨机器人人力控制进行了大量的研究,发现打磨过程中末端执行器与工件之间存在较大的相互作用力,并且该作用力的控制精度将直接影响加工精度和机器人的位置控制。因此,位置和力的同时控制对于打磨操作来说是一个挑战.抛光机器人领域的研究人员采用主动柔顺控制、被动柔顺控制以及主动和被动柔顺控制。主动柔顺控制的常用方法是功率位置混合控制和阻抗控制
方等提出了工业机器人主动视觉测量框架,基于基采样的运动规划技术;相机以一定频率拍摄的照片可用于被测工件的点云重建.邓等开发了自动化机器人修复系统,可在3 min内完成缺陷检测和抛光,实现60 cm × 60 cm范围内和两个椭圆范围(长轴约12 cm,短轴7 cm)的表面毛刺去除过程提出了一种识别铁锈的方法,作为除锈过程中的一项关键技术。锈蚀检测是通过处理一系列摄像机图像自动进行的,除锈过程的视觉伺服控制框架。
在打磨过程中,材料去除量的估计和打磨轨迹的跟踪直接影响打磨精度。
表示由传感装置获得的待抛光工件的数据模板;待抛光工件的局部模板特征;通过精细配准显示B在A中的位置。配准后便于磨具规划工件的加工路线,可以大大提高加工精度。高精度匹配对于自动打磨至关重要。
上述基于2.5D局部特征信息的打磨方法,深度方向精度较低,可用于加工精度要求不高的零件。使用局部信息抛光的缺点是需要额外的步骤来获得表面信息,并且像2D方法一样,这需要从单独的特定视点进行表示。