基于FANUC机器人的复杂曲面磨抛系统的搭建与研究
摘要 | 第4-6页 |
ABSTRACT | 第6-8页 |
符号说明 | 第15-17页 |
第一章 绪论 | 第17-23页 |
1.1 课题研究背景及意义 | 第17-18页 |
1.2 机器人磨抛技术及国内外研究现状 | 第18-21页 |
1.3 本文研究内容 | 第21-23页 |
第二章 机器人磨抛系统的硬件搭建与控制 | 第23-37页 |
2.1 机器人磨抛系统的搭建 | 第23-24页 |
2.2 WINCC人机界面 | 第24-27页 |
2.2.1 主界面 | 第24页 |
2.2.2 手动控制模式界面 | 第24-26页 |
2.2.3 自动控制模式界面 | 第26-27页 |
2.3工业机器人及控制柜 | 第27页 |
2.4 磨抛工具头模块 | 第27-30页 |
2.4.1 磨抛驱动伺服电机 | 第28-29页 |
2.4.2 夹取工具气爪 | 第29-30页 |
2.4.3 磨抛工具 | 第30页 |
2.5 PLC控制磨抛系统 | 第30-34页 |
2.5.1 西门子PLC控制系统 | 第30页 |
2.5.2 PLC控制伺服电机 | 第30-32页 |
2.5.3 PLC控制机器人 | 第32-34页 |
2.5.4 PLC接收传感器信号 | 第34页 |
2.6 本章小结 | 第34-37页 |
第三章 机器人磨抛系统的机器视觉系统 | 第37-51页 |
3.1 视觉系统总体设计方案 | 第37页 |
3.2 系统硬件构成 | 第37-39页 |
3.2.1 工业相机 | 第37-38页 |
3.2.2 镜头 | 第38页 |
3.2.3 照明装置 | 第38页 |
3.2.4 实验平台的搭建 | 第38-39页 |
3.3 相机标定 | 第39-43页 |
3.3.1 成像模型 | 第39-41页 |
3.3.2 相机标定 | 第41-43页 |
3.4 工件识别算法实现 | 第43-50页 |
3.4.1 图像滤波 | 第43-46页 |
3.4.2 图像阈值分割 | 第46-47页 |
3.4.3 边缘检测 | 第47-48页 |
3.4.4 工件识别 | 第48-50页 |
3.5 本章小结 | 第50-51页 |
第四章 机器人磨抛系统运动学计算及轨迹规划 | 第51-69页 |
4.1 机器人磨抛系统运动学模型 | 第51-56页 |
4.1.1 机器人磨抛系统坐标系建立 | 第51-52页 |
4.1.2 机器人磨抛运动学方程 | 第52-54页 |
4.1.3 机器人逆向运动学求解 | 第54-56页 |
4.2 工件表面磨抛轨迹 | 第56-62页 |
4.2.1 光栅轨迹 | 第56-57页 |
4.2.2 螺旋轨迹 | 第57-58页 |
4.2.3 空间填充曲线轨迹 | 第58-60页 |
4.2.4 基于曲线差值法的母线磨削轨迹 | 第60-62页 |
4.3 机器人磨抛系统自动轨迹规划 | 第62-68页 |
4.3.1 机器人复杂曲面磨抛轨迹规划 | 第62-63页 |
4.3.2 基于Matlab的自动轨迹规划 | 第63-64页 |
4.3.3 工件表面目标加工点位姿计算 | 第64-65页 |
4.3.4 GUI界面 | 第65-68页 |
4.4 本章小结 | 第68-69页 |
第五章 机器人磨抛系统运动仿真及试验 | 第69-85页 |
5.1 试验目的及条件 | 第69页 |
5.2 机器人复杂曲面磨抛系统运动仿真 | 第69-74页 |
5.2.1 模拟仿真平台的搭建 | 第69-70页 |
5.2.2 路径仿真 | 第70-72页 |
5.2.3 机器人磨抛系统运动程序 | 第72-74页 |
5.3 机器人复杂曲面磨抛系统运动试验 | 第74-83页 |
5.3.1 试验平台 | 第74-75页 |
5.3.2 手动模式试验 | 第75-77页 |
5.3.3 自动模式试验 | 第77-80页 |
5.3.4 工件磨抛试验及结果分析 | 第80-83页 |
5.4 本章小结 | 第83-85页 |
第六章 结论与展望 | 第85-87页 |
6.1 结论 | 第85-86页 |
6.2 展望 | 第86-87页 |
参考文献 | 第87-91页 |
致谢 | 第91-93页 |
研究成果及发表学术论文 | 第93-95页 |
作者和导师简介 | 第95-97页 |
附件 | 第97-98页 |