基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺制造技术

本发明专利技术公开了一种基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺，其是由总控室控制以下子系统协同运转：（1）装配机器人集成系统，由总控室控制一台组装机器人A用以抓取工具本体至夹具、控制另一台组装机器人B用以抓取工具本体至夹具；（2）装盒机器人集成系统,由总控室控制两台装盒机器人将手工具装盒；（3）装箱机器人集成系统，由总控室控制装箱机器人拾取工具盒，并按序装入纸箱输送带上等待工位的纸箱，进而完成装箱；各机器人通过对目标物体进行视觉图像采集，并将采集的数据传输给总控室，由总控室对视觉图像预处理并进行视觉识别，来控制各个机器人进行协同作业。提高了生产效率、产品质量，减少生产的出错率，实现了智能化生产。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及利用机器人进行手工具自动化装配的技术，具体是一种基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺。
技术介绍
申请人生产销售的手工具囊括了手工具行业大多数的产品。但随着社会体制改革，人工费愈加昂贵，传统手工具生产装配线已经不能满足生产的要求，我们需要的不仅仅是机器设备与人力相结合的生产线，我们更需要的是全智能的生产线，能够实现机器之间信息交互，减少人工，进一步提高生产效率，降低成本是当前值得企业重点把握的。手工具生产的最后一道工序是将各零部件进行组装。零部件由自主设计加工件、外协件、外购件和标准件组成。由于手工具的生产批量大、品种多，在现有的人工装配过程中主要存在以下问题：1）劳动强度大且重复性强：由于手工具在国外的市场需求量极大且工期短，势必会造成企业员工的劳动强度增加，且很多时候是完成同一个动作，从而影响从业者的身体健康。2）工作环境噪声污染严重：生产过程中不可避免的会产生高分贝的噪音，严重的噪声污染对于从业者来说也是很大的精神负担。3）人员流动性较大：据企业内部统计，平均每年有较大数量的企业一线工人流失，特别是年后，流失率能达到15%以上。员工流失率，特别是熟练工人的流失，对企业生产计划有比较大的影响，也需要承担额外的培训费用。4）劳动密集度高：现有的每条手工具组装生产线平均必须配备8人/班的工人才能完成，劳动力成本较高。针对以上现状，急需对手工具组装过程实现技术改造，用机器换人的思想减少从业人数，提高生产效率。而且，手工具是以工具箱的形式销售，每个工具箱里有多种不同的手工具。在企业车间，前道工序上组装完成的手工具目前是以手工的方式装盒。由于由人工完成，属于典型的劳动密集型工作岗位，工作量大，工作强度大，还存在着漏放错放的缺陷，从而需要加大质检的力度和工作量。
技术实现思路
本专利技术目的是克服现有手工具制造中存在的劳动力成本较高、生产效率低等缺陷，提供一种基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺。为达到上述目的，本专利技术的基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺，其特征是由总控室控制以下子系统协同运转：（1）装配机器人集成系统，由总控室控制一台组装机器人A用以抓取工具本体至夹具、控制另一台组装机器人B用以将零部件装配到夹具上的工具本体成为手工具；（2）装盒机器人集成系统,由总控室控制两台装盒机器人将手工具装盒；（3）装箱机器人集成系统，由总控室控制装箱机器人拾取工具盒，并按序装入纸箱输送带上等待工位的纸箱，进而完成装箱；所述的组装机器人A、组装机器人B、装盒机器人、装箱机器人通过对目标物体进行视觉图像采集，并将采集的数据传输给总控室，由总控室对视觉图像预处理并进行视觉识别，来控制各个机器人进行协同作业。作为优选技术手段：所述的视觉图像采集是在光源提供照明的条件下，由数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号，通过图像采集卡传输给总控室的图像处理部分。作为优选技术手段：所述的视觉图像预处理是对图像进行灰度校正、噪声过滤，去掉这些使图像质量劣化的因素，并对信息微弱的图像进行增强，使图像变得更容易观看或使图像中的有用信息更容易提取。作为优选技术手段：所述的视觉识别是从图像中找出与已知的基准图像相似的目标图像，即识别出物体并确定出它在整幅图像中的位置和方向。作为优选技术手段：所述的组装机器人A、组装机器人B、装盒机器人、装箱机器人通过尺度不变特征转换法或傅里叶描叙子法同时实现对产品图像的显示与距离的测量。作为优选技术手段：用纸箱输送带将相应产品的纸箱送至装箱机器人集成系统下方，用工具盒输送带输送手工具盒。本专利技术的有益效果是：基于智能感知的机器人，利用智能感知技术，设计智能“状态感知”手工具装配线制造系统，即基于机器人用传感器采集环境信息，并将多个传感器获取的环境信息加以综合处理，控制机器人进行智能作业。通过总控室控制各子系统的运转，监控设备生产情况；生产过程中的加工组装、装盒和装箱等人工参与程度高的工作则由工业机器人替代。进一步提高生产效率、产品质量，减少生产的出错率，实现手工具装配生产线的智能化。附图说明图1为本专利技术基于状态感知机器人的手工具自动化装配的流程示意图；图中标号说明：1-装配机器人集成系统，2-装盒机器人集成系统，3-装箱机器人集成系统，4-总控室。具体实施方式以下结合说明书附图对本专利技术做进一步说明。本专利技术的基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺，是由总控室控制以下子系统协同运转：（1）装配机器人集成系统，由总控室控制一台组装机器人A用以抓取工具本体至夹具、控制另一台组装机器人B用以将零部件装配到夹具上的工具本体成为手工具；（2）装盒机器人集成系统,由总控室控制两台装盒机器人将手工具装盒；（3）装箱机器人集成系统，由总控室控制装箱机器人拾取工具盒，并按序装入纸箱输送带上等待工位的纸箱，进而完成装箱；所述的组装机器人A、组装机器人B、装盒机器人、装箱机器人通过对目标物体进行视觉图像采集，并将采集的数据传输给总控室，由总控室对视觉图像预处理并进行视觉识别，来控制各个机器人进行协同作业。视觉图像采集是在光源提供照明的条件下，由数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号，通过图像采集卡传输给总控室的图像处理部分。具体的，组装机器人A可用6轴串联工业机器人，其技术指标可按照下述标准选用：最大负载为10kg，手臂最大工作半径为1.2m，机器人重复定位精度为+/-0.05mm。组装机器人B可用4轴SCARA机器人，其技术指标可按照下述标准选用：第一和第二关节的机械臂长0.45mm，最大负载为3kg，第一和第二关节重复定位精度：+/-0.015mm。装盒机器人可用4轴并联机器人，4轴并联机器人的技术指标可按照下述标准选用：最大负载为3kg，运动半径为1.35m，高度为0.5m，机器人重复定位精度为+/-0.1mm。装箱机器人可用6轴串联机器人。视觉图像采集是在光源提供照明的条件下，由数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号，通过图像采集卡传输给总控室的图像处理部分。机器人视觉系统强调精度和速度，所以需要图像采集部分及时、准确地提供清晰的图像，只有这样，图像处理部分才能在比较短的时间内得出正确的结果。由此可知图像采集部分的性能会直接影响整个机器视觉系统的性能。图像采集部分一般由光源、镜头、数字摄像机、图像采集卡和计算机构成。视觉图像预处理是对图像进行灰度校正、噪声过滤，去掉这些使图像质量劣化的因素，并对信息微弱的图像进行增强，使图像变得更容易观看或使图像中的有用信息更容易提取。机器人视觉系统获取的图像由于受到种种条件限制和随机干扰，往往包含着各种各样的噪声和畸变，因而不能在视觉系统中直接使用，必须进行视觉图像预处理。对机器视觉系统来说，所用的图像预处理方法并不考虑图像降质原因，只将图像中感兴趣的特征有选择地突出，衰减其不需要的特征，图像预处理方法主要包括对比度增强、平滑和图像增强(锐化)。视觉识别是从图像中找出与已知的基准图像相似的目标图像，即识别出物体并确定出它在整幅图像中的位置和方向。具体的，研究机器人视觉图像特征提取，加工、整理、分析、归纳抽出能反映事物质的特征。研究识别判断，根据提取特征参数，采用某种判别规则，对机器人视觉图像信息进行分类和辨识，得到识别结。采用Canny算子提本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺，其特征是由总控室控制以下子系统协同运转：（1）装配机器人集成系统，由总控室控制一台组装机器人A用以抓取工具本体至夹具、控制另一台组装机器人B用以将零部件装配到夹具上的工具本体成为手工具；（2）装盒机器人集成系统, 由总控室控制两台装盒机器人将手工具装盒；（3）装箱机器人集成系统，由总控室控制装箱机器人拾取工具盒，并按序装入纸箱输送带上等待工位的纸箱，进而完成装箱；所述的组装机器人A、组装机器人B、装盒机器人、装箱机器人通过对目标物体进行视觉图像采集，并将采集的数据传输给总控室，由总控室对视觉图像预处理并进行视觉识别，来控制各个机器人进行协同作业。

【技术特征摘要】
1.基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺，其特征是由总控室控制以下子系统协同运转：（1）装配机器人集成系统，由总控室控制一台组装机器人A用以抓取工具本体至夹具、控制另一台组装机器人B用以将零部件装配到夹具上的工具本体成为手工具；（2）装盒机器人集成系统,由总控室控制两台装盒机器人将手工具装盒；（3）装箱机器人集成系统，由总控室控制装箱机器人拾取工具盒，并按序装入纸箱输送带上等待工位的纸箱，进而完成装箱；所述的组装机器人A、组装机器人B、装盒机器人、装箱机器人通过对目标物体进行视觉图像采集，并将采集的数据传输给总控室，由总控室对视觉图像预处理并进行视觉识别，来控制各个机器人进行协同作业。2.根据权利要求1所述的基于状态感知机器人的手工具自动化装配工艺，其特征是：所述的视觉图像采集是在光源提供照明的条件下，由数字摄像机拍摄目标物体并将其转化为图像信号，通过图像采集卡传输给总控室的图像处...

【专利技术属性】
技术研发人员：王伟毅，
申请(专利权)人：杭州巨星科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33