pg电子模拟器平台机器人对大型铸件进行打磨边缘有毛刺还有分型面两边高低也有毛刺。

　　pg电子模拟器平台机器人对大型铸件进行打磨边缘有毛刺还有分型面两边高低也有毛刺。怎么让机器人知道哪里要打磨多少呢？下图是某汽车的发动机壳体的去毛刺，工人全副武装的，噪音极其大，还有各种粉末颗粒。这是在铸件出来的粗加工阶段。关于这个加工阶段，我请教了下日本那边的教授，得到的答复是日本那边汽车制造粗加工阶段也是需要人的，就算是法拉力的汽车发动机，在这个阶段也是需要人的。这不是国外汽车发动机铸件去毛刺的第一手资料，所以我也对此不大确定。

　　机器人去毛刺，通常是知道工件的3D模型，工件在夹具上固定好位置，直接沿着需要去毛刺的边缘走就可以。

　　这个阶段一般就是去除一些小的毛刺，主要通过工具头的高速旋转去达到去除材料的目的。一般是没有用到力控的，看下图的末端执行器的结构，是没有加上力传感器。但是机器人可能会加上电流异常的保护措施。

　　当然，如果一定要加上个力控传感器，保持去毛刺时的力度，也是可以的，这个应该取决于具体的加工场景和是否有这个必要。

　　机器人打磨，通常是需要力控的或者采用被动的柔顺装置，这个阶段直接关系到表面粗糙度和加工质量的一致性。下图是UR机器人的PR视频（

　　但是打磨过程中多大的力是合适的，力反馈控制是怎么设计比较好，最后打磨质量怎么评估，目前在工业界应该还是凭经验解决的。我们要做的智能示教，第一步就是通过机器学习解决这三个问题。有感兴趣的伙伴联系我。

　　印象中发那科的解决方案是图像识别+力觉传感器，大致思路是用机器视觉+产品设计图纸确定边缘路径，用力觉传感器确定打磨力度

　　要先对整体工程进行把握、一般作打磨工序的厂家铸件可以直接从供应链来、因为考虑成本和工艺品质来讲、不会单独搞一个铸造厂。 当然可以向供应链提方案要他们修改铸造形状方便自己后续加工。

　　铸件拿到以后开始机加工、对形状精度要求高的地方进行切削、之后去毛边。再按照需要去进行其他工序。

　　去毛边应该最大程度简化、不论人工和自动化、去毛边引出的人力和时间成本包括品控都是很消耗资源的。所以在形状加工阶段就要尽可能优化、比如减少毛边位置的数量、将毛边尽量留在方便消除的位置、毛边附近开口区域足够大、方便去毛边工具进入等等。

　　感觉很多展示会上的复杂去毛边动作、比如手机壳等多是展示概念、在实际应用中、尽量让动作简单、铸件也都是10kg以上的工件更普遍。或者将复数个小型工件固定在特制夹具上、一次进行多个去毛边。

　　在很多时候一些特别的工件去毛边还是人工和自动化相辅佐、不好一概而论、取决于品控与成本的平衡。

　　最后、局部位置去毛边很多都是我们机床上就直接完成的工作了、非要用机器人也是那种机床机台上尺寸限制因素的情况下…

　　用视觉，力控当然可以搞定。但如果不是经常性的批量大型工件，恐怕还是根据打磨师傅的经验，把工件可能需要打磨的地方都做到程序里。

　　在打磨的过程用用浮动头或适当的力矩控制，如果毛刺过大，这个都放就单独循环几次。对于没有毛刺的地方自动加快速度，有毛刺就降速正常打磨。

　　力反馈有点类似于电子秤，有一个力感知系统来判断打磨带或者浮动刀头在接触平面时遇到的阻力，在非平滑状态下，阻力理论上一定是大于平滑状态下的。

　　按照题主的描述，这种铸件精度上比较差。既然是这样的，也没必要用到机器人。目前行业里，对于低附加值的一般铸件，直接示教出路径，采用不同的工艺，从粗到精走一遍。如果想通过力反馈来调整，力传感器的数据会不断抖动，机器人要实时根据力的变化来调整轨迹。这样的效率是非常低下的。

　　打磨过程中利用forcecontrl的专用打磨指令，在碰到切削量变大的时候自动降速和变轨迹。

　　省钱的办法是把夹头和机器人手腕之间做柔性结构，靠经验愣编一个慢节拍的程序，慢慢打过去。这种办法反而常见，因为大型铸件产量一般不大，不需要高节拍，主要是解决打磨工人招不到的问题。

　　我也知道3d模型，视觉，力控pg电子模拟器，工装夹具，分度盘pg电子模拟器，气动刀(带弹性的.一路旋转气，一路居中气，可前后上下左右微动的，就楼上 李淼 图片的的刀用的多).，等等这些逼格高的东西。

　　到了实际生产中，客户要求适应多套模具，你就呵呵了。（产品相同，但模具有新，有旧，有时候修完模，细节不一样了，怎么玩）。

　　有些批锋，太厚了，打不过来，有些位置太刁钻了，点不了，等等在实际生产中，太多问题，考验调试工程师，有时候关键位置出现奇点（就纯吐槽，还有好多。）

　　（渣图）谢谢。从a点到b点固定轨迹，b点到c点像开了软伺服（类似）一样，从b到c，一个固定向下的力，如果bc是平面，b到c轨迹就是平面，如果bc是曲面（不要太夸张，简单思考，），b到c就是曲面，如果在b到c，我人手提机械手（向上大于n的力），那么轨迹，就和你手轨迹重合，挺好玩的。东西我不懂，估计和电流反馈有关。这里只和上下z轴有关，

　　一种省钱的方案是采用气动等柔性结构安装在夹头和手腕之间，这样打磨的时候是柔性的，但是打磨质量不能保证，特别是分型面。另一种采用六维力传感器，采集打磨力，对机械臂力位混合控制，打磨效果好，前提是这方面的技术要有相关支持。最简单省事的当然是柔性结构了

　　抛光打磨，是机械制造业、加工业、模具业等众多行业中的重要工序之一。而机器人在这一制造工序中，有着极为广阔的应用，无论是打磨、抛光，还是去毛刺，现在都可以看到机器人忙碌的身影。伴随着国内汽车零部件和工业产品加工企业及五金等行业企业对抛光打磨机器人需求量的增长，近年来国内抛光打磨机器人安装量呈现快速增长态势。

　　打磨和抛光等接触性质的作业任务对机器人来说具有相对较大的难度，必须在控制位置的同时对机械手和环境之间的接触力进行控制，在操作过程中有以下几个要点：

　　1、对类似水龙头等目标工具的打磨抛光工艺来说，外形曲面、曲线比较复杂，要求机器入能完成高精度的数千点打磨轨迹，这对机器人的运动编程提出了较高的要求。合理的方式是通过离线模拟仿真以及在线调试配合来完成，因此需要机器人配置有功能强大的离线仿真软件系统。而对打磨工艺的理解深度，也会之间影响到编程的效果，从而影响到工件打磨后的产品质量。

　　3、机器人用来进行位置控制，是刚性的;砂带机要进行磨削，为保证两者接触时的安全及压力的稳定，需要力控制的驱动使系统具有一定的柔性;另一方面为了提高磨削精度，要求砂带机能够快速响应磨削应力的变化，要确保力控制具有一定的精度。盈连科技（Inlinbot）力位补偿器转为机器人自动打磨而设计，可与砂带机结合，保证接触力精确与稳定，同时还可根据工艺自动补偿砂带耗材的磨损。

　　力位补偿器内置压力传感器、位移传感器及姿态倾角传感器，通过嵌入式ARM芯片进行输入信号的高速处理，实时输出控制值对高精度电气比例阀进行控制。执行器件是低阻尼高顺滑气缸，执行速度高达144次/秒。同时力位补偿器的重力补偿技术可以保证在任何姿态下位移和力值的精确匹配pg电子模拟器。

　　4、打磨砂带会随着持续使用而逐渐磨损，因此需要机器人能通过记录或加装力矩检测传感器的方式来实现跟踪检测砂带的磨损情况，从而适时调整打磨轨迹，保证打磨质量。同时砂带机内部装有力控系统，可根据工艺自动补偿砂带耗材的磨损，这一技术点被称为砂带补偿，力控补偿，速度补偿，但这都是需要机器人、砂带机与力控系统来实现。

　　5、砂带机设计制造及组合方式、上下料机构以及工艺布局等都是影响机器人打磨精度、效率及系统稳定性的重要因素。

　　因为从重工行业出来，所以对于打磨车间那个环境真是印象深刻。目前舔着脸挤到科技公司，所以时常会想到如何用机器人解决这个问题。正好前段时间有项目在做视觉，我觉得应该可以解决这个问题。

　　1、判断位置，这个可以由三维或者预先设好程序。这个有点类似打磨作业指导书里面详细描述的作业范围要求。按照那个要求，转换成程序。毕竟，机器人是模拟人的动作的。

　　2、打磨量的判别。这个也可以从“机器人是模拟人”这个角度出发，通过视角的转换，识别毛刺的大小，自动计算加工量。关键在于对“毛刺”、“模错”等的视觉定义。

　　铸件对于毛边的要求还算比较低的，所以视觉识别的要求应该相对比较低一点。不像是液压阀芯，对去毛刺的要求很高。