용접은 산업 생산에서 가장 중요한 제조 공정 중 하나다. 최근 산업용 로봇 기술은 빠르게 발전하고 용접 분야에 적용이 날로 증가하고 있다. 용접 로봇 성능의 주요 요소는 위치 정확도이다. 오프라인 프로그래밍이 있는 로봇의 경우 시뮬레이션 환경과 실제 환경 간의 편차 때문에 절대 위치 정확도 제어가 매우 중요하다. 일반적으로 오프라인 프로그래밍 로봇의 절대 위치 정확도는 매우 낮고 일부는 센티미터 오류 정도에 도달하므로 정상 작동 전에 정확도를 개선하려면 해당 보정이 필요하다.
오프라인 프로그래밍 로봇의 온톨로지 교정은 운동학 모델링, 데이터 측정, 매개변수 식별 및 오류 보상의 4단계로 나뉜다. 로봇 자세 데이터를 측정하는 과정에서 측정 장비의 선택은 매우 중요하며 측정 결과의 정확도는 정확도와 사용 조건의 차이에 의해 직접적인 영향을 받는다. 3좌표 측정기와 오돌라이트는 정밀도가 높지만 정적 측정에만 사용할 수 있고 클럽 악기와 레이저 트래커의 측정 방법이 너무 번거롭다.
따라서 Sichuan University의 전기 공학부는 NOKOV 광학 모션 캡처 시스템을 채택하여 용접 로봇의 끝 포즈 데이터를 수집했다. 광학 모션 캡처 기술은 높은 위치 정확도, 넓은 작업 공간 및 접촉 측정이 필요 없는 장점이 있다. 로봇 팔의 끝 포즈 및 모션 트랙 정보의 데이터 측정 값을 얻은 후 로봇 운동학 모델의 매개 변수를 식별할 수 있으며 로봇 컨트롤러의 공칭 연결 매개 변수를 수정하여 오류 보상을 실현하고 온톨로지 교정을 완료할 수 있다.
또한 모션 캡처 시스템을 사용하여 다른 보정 체계의 반복성을 확인할 수 있다. 로봇의 작업 공간에서 여러 포인트 그룹을 무작위로 선택하고 로봇의 각 관절의 각도 값을 역기구학 솔루션으로 얻는다. 로봇 끝단의 실제 위치는 NOKOV 광학 모션 캡처 시스템에 의해 측정되며, 이러한 지점의 위치 오차의 최대값, 평균값 및 제곱 평균 제곱근 값을 평가 지표로 사용하여 용접 로봇의 절대 위치 정확도 향상에 대한 보정 알고리즘의 영향을 평가한다.
현재 대학은 모션 캡처 시스템을 기반으로 표준적이고 효율적인 로봇 교정 프로세스를 확립하여 용접 로봇의 실제 적용을 더 쉽게 만든다.
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