自2012年開始,人口紅利逐年減少,工業機器人在解決工業企業勞動力不足、提高工作效率、改進工作質量等方面發揮著越來越重要的作用。高工機器人產業研究所(GGII)數據顯示,預計到2025年,中國工業機器人市場銷量有望突破35萬臺,持續領跑全球市場。
然而在當下,機器人代替人的場景并沒有大規模的實現。目前仍存在許多人力密集型的行業,如家電、食品、汽車零部件等行業,機器人使用量較少,自動化水平低。原因究竟為何?
機器人系統在落地焊接應用難點在哪?
在芯合科技總經理王相偉看來,諸多傳統企業發現智能制造設備導入后的生產效果并不顯著,究其原因,還是企業缺的是能和機器互通的能力,也就是說機器人的易用性達不到要求,客戶很難直接上手。
從目前中國工業機器人應用分布領域來看,主要集中在焊接、噴涂、裝配、包裝、碼垛搬運、拋光打磨等領域。焊接機器人作為工業機器人應用中占比最大,涉及行業最廣,替代人工效果最佳的機器人種類之一,歷來都是各家機器人本體廠與集成商的“必爭之地”。
隨著高端制造需求日益爆發,焊接機器人市場有望進一步乘風而起。GGII數據顯示,預計到2023年中國焊接機器人市場將超過8.5萬臺,年均增速超15%。
但是焊接機器人在大規模落地中的難點眾多,主要在于焊接物件多種多樣,這其中,異種材料的熔點、線膨脹系數、熱導率和比熱容、電磁性等等,都會影響焊接質量。
其次,點焊時,對焊點的定位精度要求高,滿焊且存在焊縫誤差時,對形變要求高,如何做到焊接質量符合要求且穩定更是難點。
例如在面向大型儲罐焊接、船舶制造等大型結構的焊接生產,就會出現大量角焊縫、圓管焊接的焊接需求,由于焊接位置相對比較繁雜,且進口系統或集成系統對工人編程操作要求高,所以一直是實際機器人焊接應用生產中的難點。
“精準定位”下的芯合機器人控制系統
針對于此,芯合科技基于自主研發的控制系統打造的高精度智能焊接機器人(簡稱XH-HPI系列),能夠滿足立焊/平焊、角焊縫焊接和圓管焊接等主要場景焊接模式。為了滿足焊接誤差的要求,芯合控制系統通過自主尋位誤差補償算法,實現了焊槍的精確定位。
當前,如安川等進口焊接機器人為保證焊接精度,大都離不開激光視覺傳感器的應用,以便在焊接時自動檢測焊接位置的變化,進而將焊槍調整至相應位置。
但是這種方案有其天生的劣勢,“一方面,一套激光視覺大約要4萬塊人民幣,價格成本高;另外,視覺還會受到工業實際生產環境中不確定要素的影響,導致產生偏差,使得錯誤的信號傳輸給一般集成或進口系統,致使控制機器人末端焊接位置達不到要求就會造成虛焊等現象,當然,對于焊縫誤差較小或者配套工裝夾具的物件焊接,可以不使用此項尋位功能,更用不到焊縫跟蹤等傳感器?!蓖跸鄠ケ硎尽?/p>
圓管焊接中,芯合系統的自動尋位誤差補償算法,替代掉激光視覺,可以使得雙機協作--抓取配合焊接,重復精度控制在正負0.05mm,“就像盲人按摩,用手指觸覺方式尋找焊接位置,會更加精準、穩定”。
而芯合科技的機器人控制系統在焊接應用中,不僅含有圓管打點、角焊縫打點尋位誤差補償算法,且HPI系列系統的外部軸數量可以定義,可以有效分配多臺機器人抓取及協作焊接,滿足焊接流水線改造過程中多機協作焊接的需求與要求。同時,替代了激光焊縫跟蹤等傳感器,降低了昂貴傳感器硬件成本,更加符合商業化本質,滿足客戶對焊接質量、成本的要求。
芯合科技角焊縫焊接
特點:角焊縫尋位焊接,無需激光焊縫跟蹤傳感器,穩定,節省成本。
要求:該物件角焊縫焊接無需人工補焊,也不需要人工輔助焊接。
圓管雙機協作焊接
特點:圓管打點測試尋位誤差補償焊接,無需視覺拍照,穩定,節省成本。
要求:所有耙齒90°垂直于圓管一直條直線焊接,且不得有虛焊。
難點:每次被點焊的耙齒位置,誤差在1-5mm。
底層算法=核心競爭力
“能夠解決這些問題的根本在于芯合科技掌握了穩定實用的運動規劃技術和動量控制技術,可以自動計算出機器人的運動軌跡,實現機器人的快速簡易部署,進一步助推機器人的批量化?!蓖跸鄠ケ硎尽?/p>
也正是基于大量自研的底層算法,芯合科技推出的控制系統+示教系統,不但可以應用于焊接領域,噴涂、碼垛等這種對機器人有一定軌跡要求的領域同樣適用,同時相比之下也更加簡單、實用。
除焊接應用之外,比如在鋼結構噴涂界面一項中,客戶可以選擇油漆品牌,可以輸入需要設定的漆膜厚度后,機器人即可以自動生成噴涂路徑,控制機器人噴涂速度、噴槍角度等參數,達到設定要求的漆膜厚度,不需要人工補噴等修復。
與此同時,芯合科技這套控制系統還能根據客戶不同的需求,滿足非常規的運動軌跡,實現算法定制化?!拔磥?,芯合科技將不斷加大在底層算法上的投入,解決更多機器人復雜軌跡規劃的難題,為機器人焊接、噴涂等其他細分領域的合作商共贏發展添磚加瓦,讓機器人更加簡單、易用,推進企業手工生產、半自動化生產向智能自動化方向發展?!?/p>
責任編輯:xj
原文標題:從底層算法入手,芯合示教+控制系統改善機器人“難用”痛點
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