本文選題：機器人銑削 + 機器視覺�。� 參考：《山東建筑大學》2017年碩士論文

【摘要】：相對于傳統(tǒng)的銑削加工,尤其是復雜工件的加工,普通銑削機床已經(jīng)不能滿足高效又精確的要求。由于機器人工作操作空間范圍大、靈活性高、姿態(tài)多樣等優(yōu)點,近年來,將工業(yè)機器人用于加工領(lǐng)域成為眾多專家學者的研究熱點。但由于其結(jié)構(gòu)特點造成剛性差的原因,導致機器人加工精度不高,受加工條件影響較大,而目前對機器人加工的研究主要停留在非金屬材料的快速成型層面,對機器人高精度銑削加工還處于基礎(chǔ)研究階段。因此,本文提出在機器視覺測量方法的基礎(chǔ)上,對機器人銑削加工鋁合金進行了誤差檢測及補償研究,本文研究主要內(nèi)容如下:首先,根據(jù)機器人結(jié)構(gòu)參數(shù)、銑削要求和測量要求,確立了銑削系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)方案和各關(guān)節(jié)誤差測量方案,對攝像機自動采集的圖像進行處理,利用sobel算子進行邊緣提取,實現(xiàn)了對各關(guān)節(jié)轉(zhuǎn)角誤差的測量和銑削結(jié)果的位置分析。其次,以TA-1400機器人為研究對象,基于D-H方法建立了機器人運動學方程,對機器人連桿及坐標系之間的變換進行描述,并求解了機器人的正逆解,根據(jù)動力學參數(shù),求出了機器人的雅克比矩陣。根據(jù)經(jīng)驗公式對機器人銑削力進行求解,并通過建立的牛頓-歐拉方程,建立了機器人末端受力與關(guān)節(jié)受力的映射關(guān)系。再次,設(shè)計進行了正交實驗和實驗數(shù)據(jù)分析,并根據(jù)機器人結(jié)構(gòu)參數(shù),以及各關(guān)節(jié)撓度和臂桿撓度與末端總撓度的傳遞關(guān)系,建立了機器人誤差模型,得到了不同銑削用量與機器人銑削末端位置誤差的影響關(guān)系。最后,以機器人誤差模型為依據(jù),對實際銑削中末端誤差進行預先計算,并逆向求解出各關(guān)節(jié)處的補償量,對銑削加工進行誤差補償實驗,并通過實驗驗證,達到了機器人銑削末端的位置優(yōu)化。
[Abstract]:Compared with the traditional milling machining, especially the complex workpiece processing, the common milling machine can not meet the requirements of high efficiency and precision. Due to the advantages of large operating space, high flexibility and diversity of attitude, industrial robots have become the focus of many experts and scholars in recent years. However, due to the poor rigidity caused by its structural characteristics, the machining accuracy of the robot is not high, and it is greatly affected by the machining conditions. At present, the research on robot machining mainly stays at the level of rapid prototyping of non-metallic materials. The high precision milling of robot is still in the basic research stage. Therefore, on the basis of machine vision measurement method, the error detection and compensation of robot milling aluminum alloy are studied in this paper. The main contents of this paper are as follows: firstly, according to the structure parameters of robot, Milling requirements and measurement requirements, the overall structure of the milling system and each joint error measurement scheme is established. The image automatically collected by the camera is processed, and the edge is extracted by using sobel operator. The measurement of angle error of each joint and the position analysis of milling result are realized. Secondly, taking the TA-1400 robot as the research object, the kinematics equation of the robot is established based on D-H method, and the transformation between the linkage and coordinate system of the robot is described, and the forward and inverse solutions of the robot are solved according to the dynamic parameters. The Jacobian matrix of the robot is obtained. According to the empirical formula, the milling force of the robot is solved, and the mapping relationship between the end force and the joint force of the robot is established by establishing the Newton-Euler equation. Thirdly, the orthogonal experiment and experimental data analysis are carried out, and the robot error model is established according to the structural parameters of the robot and the transfer relationship between the deflection of each joint and the deflection of the arm rod and the total deflection of the end. The relationship between the different milling amount and the end position error of robot milling is obtained. Finally, according to the robot error model, the end error of actual milling is calculated in advance, and the compensation amount of each joint is solved in reverse, and the error compensation experiment of milling process is carried out, which is verified by experiment. The position optimization of robot milling end is achieved.
【學位授予單位】：山東建筑大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TG54;TP242

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本文編號：1789619