汽车

汽车座椅自动焊接上料解决计划

项目难点

1、 工件坚持的姿势识别难度高

2、 工件之间保存干涉无法抓取且位置不固定

3、 保存抓取难点,机器人的起始抓取点欠好下手
 

用户需求

某汽车配件公司的汽车座椅骨架自动焊接工作,想通过机器人替代人工,完成左、右调角器和加强横梁的定位抓取及码放

1、此工序工人散布在生产线一侧,工位为2人,工人工位为1~2平米,送料工人分左右,将6种差别的工件整箱送到工位处,人工将各零件挑出码放到待送入工位。6种零件分为左侧板,右侧板,左加强板,右加强板,上横梁,下横梁,其中左侧板、右侧板平行码放顺序拿取;左加强板,右加强板在长条箱内码放,有相互叠加干涉,上横梁,下横梁相互干涉更为紧密,需人为别离干涉取出,再加以码放。

2、用机器人完成6种工件的一次或二次定位码放, 替代人工上料,并带有全程检测防掉落检测装置,包管工件能准确地码放到焊接准备作业台上。
 

技术优势

1、bet356亚洲中文版机器人视觉具有古板办法达不到的精度。

2、强大的通用性。在古板算法里面,针对差别的物体需要定制化差别的算法。相比来看,基于DaoAI深度学习的算法更加通用。

3、深度学习获得的特征(feature)有很强的迁移能力。所谓特征迁移能力,指的是在A任务上学习到一些特征,在B任务上使用也可以获得十分好的效果。例如ImageNet(物体为主)上学习到的特征在场景分类任务上也能取得十分好的效果。

4、工程开发、优化、维护本钱低。深度学习计算主要是卷积和矩阵乘,针对这种计算优化,全深度学习算法都可以提升性能。另外,通过组合现有的层(layer),我们可以实现大宗繁杂网络结构和一些算法,开发维护的本钱低;
 

汽车座椅自动焊接上料工作过程

选用2台ABB4600机器人,左右散布同时作业,6种工件散布在左右两侧,每个机器人抓取3个零件,识别抓取后放到制动焊接台上作业,整体工作节拍为26s,2个机器人平均每个工件用时9是,具体办法如下:

1)左侧工作部:

左侧3种工件为
 


 

左加强板由人工放在传送台上,机器人通过固定装置式视觉发明并抓取工件。(相对识别Z简单的工件,用时Z少)

左侧板大料箱倾斜安排,机器人搭载视觉和力感知系统共同完成(方法类似于一期的调角器),工人取出2个工件置于外表(机器人可以下探吸取),机器人视觉识别吸取安排,之后机器人下探通过力感知系统取出安排到二次定位台上(二次定位台上为固定式装置视觉),待取出安排好下横梁再精准定位抓取安排二次定位台上的工件。

下横梁是一个难点,现场勘察中发明无法单个从料箱中取出,所以要求人工整排取出安排在设计好的传送带上,视觉接纳固定式装置,机器人识外传送带上的工件进行抓取。
 


 

2)右侧工作部

右加强板由人工放在传送台上(同于左加强版),机器人通过固定装置式视觉发明并抓取工件。(相对识别Z简单的工件,用时Z少)

右侧板大料箱倾斜安排(同于左侧板),机器人搭载视觉和力感知系统共同完成(方法类似于一期的调角器),工人取出2个工件置于外表(机器人可以下探吸取),机器人视觉识别吸取安排,之后机器人下探通过力感知系统取出安排到二次定位台上(二次定位台上为固定式装置视觉),待取出安排好下横梁再精准定位抓取安排到二次定位台上的工件。

上横梁是大料箱安排,机器人通过搭载在第六轴上的视觉系统进行定位识别抓取。
 


 

产品优势

1、3D视觉认知模块:

3D视觉识别技术是bet356亚洲中文版的成熟技术,它通过一个镜头分就能对物体进行2D、2.5D和3D识别,对物体选中的特征点进行识别剖析,能够 对各种繁杂形状物体进行剖析判断,以至无论物体爆发位置偏移、高度差变革、角度变革还是局部瑕疵,都能够快速的修正定位到所需的角度及位置。指导机器人进行相对位置的精准举措。


 

在视觉技术的支持下,机器人能够解决物体在传送过程中爆发的定位偏移、旋转和高度差问题。且视觉的定位精度抵达0.2微米,这是古板机器人 点定位无法解决的。

2、六维力矩传感认知模块:

可在六维度感受力的巨细,并根据力的巨细及偏向反响反向界说机器人顺序,用于感知异常位置的物体的定位在六维力矩传感模块的支持下,机器人可稳定的通过该模块找到干涉物体的大致范畴,Z小力感可做到0.1N

3、 工件有无检测认知模块:

可检测工作中是否未抓取到工件或者工作中工件掉落

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