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、 工件之间保存干预无法抓取且位置不牢固

3、 保存抓取难点，机械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事情，想通过机械人取代人工，完成左、右调角器和增强横梁的定位抓取及码放

1、此工序工人漫衍在生产线一侧，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，左增强板，右增强板，上横梁，下横梁，其中左侧板、右侧板平行码放顺序拿取;左增强板，右增强板在长条箱内码放，有相互叠加干预，上横梁，下横梁相互干预更为紧密，需人为疏散干预取出，再加以码放。

2、用机械人完成6种工件的一次或二次定位码放， 取代人工上料，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、壹定发机械人视觉具有古板要领达不到的精度。

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深度学习的算法越发通用。

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很是好的效果。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很是好的效果。

4、工程开发、优化、维护本钱低。深度学习盘算主要是卷积和矩阵乘，针对这种盘算优化，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)，我们可以实现大宗庞大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事情历程

选用2台ABB4600机械人，左右漫衍同时作业，6种工件漫衍在左右两侧，每个机械人抓取3个零件，识别抓取后放到制动焊接台上作业，整体事情节拍为26s，2个机械人平均每个工件用时9是，具体办法如下：

1)左侧事情部：

左侧3种工件为
 

左增强板由人工放在传送台上，机械人通过牢固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，机械人搭载视觉和力感知系统配合完成(方法类似于一期的调角器)，工人取出2个工件置于外貌(机械人可以下探吸取)，机械人视觉识别吸取安排，之后机械人下探通过力感知系统取出安排到二次定位台上(二次定位台上为牢固式装置视觉)，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，所以要求人工致排取出安排在设计好的传送带上，视觉接纳牢固式装置，机械人识外传送带上的工件进行抓取。
 

2)右侧事情部

右增强板由人工放在传送台上(同于左增强版)，机械人通过牢固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)，机械人搭载视觉和力感知系统配合完成(方法类似于一期的调角器)，工人取出2个工件置于外貌(机械人可以下探吸取)，机械人视觉识别吸取安排，之后机械人下探通过力感知系统取出安排到二次定位台上(二次定位台上为牢固式装置视觉)，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，机械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？椋

3D视觉识别技术是壹定发的成熟技术，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 对种种庞大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、角度变革照旧部分瑕疵，都能够快速的修正定位到所需的角度及位置。指导机械人进行相对位置的精准行动。

在视觉技术的支持下，机械人能够解决物体在传送历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，这是古板机械人 点定位无法解决的。

2、六维力矩传感认知？椋

可在六维度感受力的巨细，并凭据力的巨细及偏向反响反向界说机械人程序，用于感知异常位置的物体的定位在六维力矩传感？榈闹С窒，机械人可稳定的通过该？檎业礁稍の锾宓拇笾鹿婺，Z小力感可做到0.1N

3、 工件有无检测认知？椋

可检测事情中是否未抓取到工件或者事情中工件掉落