[發明專利]一種多噴槍自適應建模的噴涂路徑自動生成方法有效
| 申請號: | 201210286395.7 | 申請日: | 2012-08-13 |
| 公開(公告)號: | CN102909148A | 公開(公告)日: | 2013-02-06 |
| 發明(設計)人: | 周波;戴先中;孟正大;樊少卿 | 申請(專利權)人: | 東南大學 |
| 主分類號: | B05B13/02 | 分類號: | B05B13/02;G06F17/50 |
| 代理公司: | 南京蘇高專利商標事務所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
| 地址: | 210096*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 噴槍 自適應 建模 噴涂 路徑 自動 生成 方法 | ||
技術領域
本發明涉及噴涂機器人制造產業中的噴槍路徑自動規劃方法,具體涉及一種多噴槍自適應建模的噴涂路徑自動生成方法。?
背景技術
對于諸如汽車、電器及家具等產品,其表面的噴涂效果對質量有非常大的影響。噴漆作業中采用噴漆機器人可以提高產品質量和穩定性,減少漆料和能量的消耗,避免了人工噴漆時工人始終處于有毒環境而造成急性或慢性中毒,提高了勞動生產效率。因此,噴涂機器人在制造業中的應用越來越得到人們的重視。?
早期的噴涂機器人是“示教再現”型的。先由操作人員“示教”噴槍操作全過程,機器人控制器記憶示教操作順序,在作業中重現這種操作動作,其缺點是噴涂效果主要取決于個人的示教經驗。為解決早期噴涂機器人的缺點,人們開始探索離線路徑規劃技術。該技術根據計算機仿真系統具有的感知性、交互性、自主性等特點,利用計算機軟硬件建立離線仿真模型,采用人工交互的方式建立噴涂路徑,并進行可視化仿真與驗證。然而目前的研究主要是在人工干涉的前提下生成經過一定優化的噴涂路徑,但噴涂效果并不是最優的。?
縱觀上述現有的噴涂路徑規劃技術,在噴涂生產實際應用中存在著一定的缺陷,主要表現在:1)缺乏一種針對各種不同噴槍類型的涂層分布進行精確建模的統一方法,導致所建立的涂層累積速率模型不夠準確,從而制約了最終的噴涂質量;2)現有噴涂路徑規劃方法大多針對某個具體的工業噴涂生產過程而開發,因而適用面較窄,通用性差,缺乏一種能針對不同的復雜工件表面的幾何特征以自適應生成最優噴涂路徑的方法,從而制約噴涂機器人噴涂效率的進一步提高。?
發明內容
本發明的目的是為了克服上述現有技術的不足,提供了一種多噴槍自適應建模的噴涂路徑自動生成方法,該方法提供了針對各種工件模型自動生成優化噴涂路徑的工藝算法,能夠有效的解決噴涂過程精確建模以及工件表面路徑自動生成的問題,從而提高噴涂效率,減少涂料浪費,保護環境。?
本發明采用的技術方案為:一種多噴槍自適應建模的噴涂路徑自動生成方?法,包括以下步驟:首先針對所使用的噴槍設計噴涂實驗,根據涂層厚度測量自適應地選擇參數化涂層累積模型擬合逼近;由此建立多行程噴涂優化模型并采用二分法迭代求解相應的最優噴槍路徑參數;然后提出最長邊參考路徑算法以自動生成工件的噴涂行程,并添加過渡路徑構成完整的噴涂路徑;最后針對工件表面的復雜曲面特征采用可變行程方法對路徑進一步優化調整。其具體步驟包括:?
(1)噴涂過程精確建模:針對使用的不同噴槍類型,設計相應靜止噴涂實驗并采集涂層厚度數據,然后根據涂層厚度分布的對稱性分別引入β曲線模型和橢圓雙β曲線模型對涂層累積速率模型進行表示,并采用基于Levenberg-Marquard算法的非線性最小二乘方法擬合逼近真實的涂層分布。?
(2)最優路徑參數求解:以曲面噴涂點的涂層厚度與期望涂層厚度之間的方差和最小為目標函數,根據采用的涂層累積速率模型和實際工藝要求建立相應的多行程噴涂優化模型以及約束條件,然后采用基于二分法的數值迭代算法求解得到最優的路徑參數,即行程間距和噴槍行進速度。?
(3)噴涂路徑的自動生成:求取曲面的邊界,并按照關鍵點分割算法,將邊界分割成多條近似線段組成的多邊形;求取邊界中最長的邊,并作為路徑的起始參考邊;求取曲面的平均法向量以及最長邊的平均方向向量;確定同時平行于法向量和方向向量的平面,并確定一平面簇,取平面簇與曲面的交線;在交線之間采用圓弧過度路徑連接起來,從而獲得完整的噴槍路徑。?
(4)噴涂路徑的優化調整:確定起始路徑;根據涂層厚度優化模型以及曲面的幾何形狀,確定下一條路徑;采取同樣的方法獲取曲面上其他區域的路徑;將獲取的路徑連接起來,獲取完整的路徑。?
有益效果:與現有的技術相比,本發明能夠提供一整套針對多噴槍自適應建模的自動路徑生成方法,實現噴涂機器人在無人干涉前提下的高效噴涂,克服當前噴涂機器人噴涂效率提高的瓶頸,提高涂料的利用率,降低生產成本,從而實現經濟效益的最大化。該方法相比現有方法而言具有更好的適應性,可廣泛用于各種不同的噴涂生產工件的生產過程,具備很好的實用性和應用前景。?
附圖說明
圖1為:算法總體流程圖;?
圖2為:Levenberg-Marquardt算法流程圖;?
圖3為:平面噴涂示意圖;?
圖4為:最長邊參考路徑法路徑規劃示意圖;?
圖5為:最長邊參考路徑法流程圖;?
圖6為:路徑調整示意圖;?
圖7為:路徑調整流程圖。?
具體實施方式
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