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并聯(lián)機器人如何進(jìn)行“分揀”?

并聯(lián)機器人因其剛度高、速度快、柔性強、重量輕等優(yōu)點,在食品、藥品、3C、電子等輕工業(yè)中物料的理料、分揀、裝箱、轉(zhuǎn)運等方面有著無可比擬的優(yōu)勢。今天,我們就并聯(lián)機器人應(yīng)用*為廣泛的分揀工藝做介紹。常見的分揀工藝,應(yīng)用并聯(lián)機器人結(jié)合傳感器、工業(yè)相機、編碼器等外界感應(yīng)識別系統(tǒng),對來料按照特定條件進(jìn)行快速分揀,大致粗略的可分為以下兩類:① 、按照不同形狀、顏色進(jìn)行分類分揀
        ② 、根據(jù)要求的質(zhì)量、形狀進(jìn)行篩選分揀

這些常規(guī)形式的分揀工藝,在已有的生產(chǎn)環(huán)節(jié)因其高效率的優(yōu)勢廣泛應(yīng)用,但在各式各樣的實際應(yīng)用過程中發(fā)現(xiàn),目前該工藝的應(yīng)用,前端來料可以凌亂、可以無序,但是不能出現(xiàn)堆疊現(xiàn)象,在實際生產(chǎn)中,出料機構(gòu)批量出料的情況下,如果不增加理料工序,物料堆疊的情況將會影響分揀工藝的正常進(jìn)行。

針對制造業(yè)企業(yè)面臨的來料堆疊、分揀之前不可避免的增加理料環(huán)節(jié)、增加工藝之后設(shè)備的現(xiàn)場占地面積增加以及來料密集情況下機器人無法一次性完成抓取等一系列棘手的問題,目前市場是出現(xiàn)了兩種非常規(guī)分揀的解決方案。

1、 堆疊物料3D分揀

當(dāng)來料出現(xiàn)堆疊現(xiàn)象,常規(guī)分揀之所以無法進(jìn)行的原因之一在于堆疊物料的平面投影輪廓和2D相機視覺系統(tǒng)既定輪廓不一致,導(dǎo)致無法識別,機器人沒有接收到視覺系統(tǒng)給到的坐標(biāo)信號。第二個原因在于,即使在視覺識別系統(tǒng)配備3D視覺,可以進(jìn)行對物料進(jìn)行立體空間外部輪廓的識別,并聯(lián)機器人受末端自由度的限制,無法進(jìn)行空間六自由度的抓取。因此,省去前端理料,3D視覺配合串并混聯(lián)六軸機器人一次性完成堆疊。

串并混聯(lián)六自由度機器人為一種3P-3R的新型結(jié)構(gòu)機器人,具備了串聯(lián)機器人的靈活性和并聯(lián)機器人高速的特性,末端J4、J5、J6軸分別可進(jìn)行空間±360°、±150°、±360°旋轉(zhuǎn),末端執(zhí)行器能進(jìn)行空間6自由度操作,因此在配合3D視覺識別系統(tǒng)時,能夠根據(jù)堆疊物料的位姿及定位坐標(biāo)去調(diào)整末端執(zhí)行器姿態(tài)進(jìn)行空間六自由度的抓取,完成分揀,一機兩用,前端無需再增加理料工序,解決分揀工藝問題的同時節(jié)省了工廠設(shè)備空間占地面積。

2、 密集物料“循環(huán)”分揀
所謂“循環(huán)”分揀,就是來料密集的情況下,機器人分揀過程中物件漏抓時,主轉(zhuǎn)盤將物件旋轉(zhuǎn)至原來的位置后繼續(xù)完成抓取,防止機器人漏抓而影響加工生產(chǎn)進(jìn)度,也省去了傳統(tǒng)生產(chǎn)線常見的回料裝置,圓盤抓取解決了現(xiàn)有車間生產(chǎn)線傳送帶占地面積大,來料密集狀態(tài)下機器人無法一次性完成抓取時的來料循環(huán)問題。

圓盤抓取這項技術(shù)的實現(xiàn),在國內(nèi)并聯(lián)機器人行業(yè)中的應(yīng)用首創(chuàng)先例,圓盤抓取實現(xiàn)的技術(shù)難點在于,根據(jù)視覺系統(tǒng)、編碼器提供的來料在圓盤上的位姿、運動速度的信息,并聯(lián)機器人通過運用圓形軌跡追蹤算法,以圓盤中心建立工件坐標(biāo)系,配合視覺系統(tǒng)提供的信息實時轉(zhuǎn)換末端執(zhí)行器的軌跡,來實現(xiàn)機器人在圓形主轉(zhuǎn)盤上追蹤、抓取物件。 

工業(yè)機器人和人工成本剪刀差擴大,“機器換人”拐點到來,在傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)的基礎(chǔ)上實現(xiàn)替換,僅僅只是完成了工業(yè)自動化的**步,諸如3D分揀、圓盤抓取類應(yīng)用型技術(shù),讓高速并聯(lián)機器人的應(yīng)用具備更加成熟的配套環(huán)境,把機器人設(shè)備的價值發(fā)揮到*大化的同時節(jié)省出更多的廠房面積用于投產(chǎn),根據(jù)需求及產(chǎn)品特點,在分揀工藝解決方案的選取找到*優(yōu)性價比的組合。

 

文章來源:機器人信息網(wǎng)

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