水槽机器人抛光打磨系统改良及上下料配送系统构建

发布时间：2017-03-21 20:00

  本文关键词：水槽机器人抛光打磨系统改良及上下料配送系统构建，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着工业国际化和全球化采购的推广,中国日用品制造业需求随之快速增长。我国工业机器人与成套工装作业的技术目前基本上都是应用在高科技产品的自动生产线上。但随着社会需求的变化,工业机器人与成套工装作业的技术逐渐用于传统产品的生产上,对企业转型升级有重要的研究意义。本文中探讨了如何结合企业现有的机器人工作组,改良水槽生产的工艺路线和设计出基于AGV小车的物料配送方案以及水槽的上下料系统,进一步提高机器人生产线的整体效率。本论文具体完成内容如下：(1)进行了水槽工艺路线改良与加工工艺改良,建立产品数据库。通过增减、调整工序,快速调用产品加工数据库、灵活地调整其他辅助工序,保证最大化利用自动生产线原则。完成机器人本体系统选型、双工位力控砂带机和自动送蜡抛光机的设计。根据产品外形,利用气动真空吸附原理,配合机器人加工力控特点,设计出相适应的仿形工装夹具,得到适合而又可靠的水槽固定夹持效果,提高产品表面处理的一次加工通过率。(2)物流配送上下料系统构建。依据机器人工作组的布局规划AGV小车路线,利用AGV小车将各机器人工作组所需产品按时按需搬运至对应的上下料装置,各机器人工作组按各自设定程序加工。(3)视觉识别系统搭建。运用视觉识别系统,通过各单元互相配合确保配送的产品准时准确。按“识别-配送-上料-加工-下料-送检”的加工路线进行,实现车间无人化工作管理,最终达到优化自动生产线,提高整体加工效率的目的。(4)根据水槽的加工特性,制定水槽表面处理加工规范,使用ABB工业机器人模拟仿真软件RobotStud io进行离线编程,编制水槽加工程序。具体例子(程序编写和加工后产品质量符合情况)方式验证了加工工艺改良后的成果,得出能符合实际生产的实验程序并应用于生产的结论。(5)通过以上研究,在实际生产中验证整体效果,设定日常管理监测点,统计收集应用的实际数据,为企业日后进一步提升效率提供真实有效的数据基础。
【关键词】：工业机器人 AGV小车 工艺改良 工装夹具 视觉识别
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP242
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-13
• 第一章 绪论13-20
• 1.1 课题研究背景及意义13-14
• 1.2 工业机器人技术在国内外应用现状14-17
• 1.2.1 工业机器人技术应用现状14-15
• 1.2.2 工业机器人在抛光打磨领域的应用15-16
• 1.2.3 工业机器人在企业物流上的应用16-17
• 1.3 自动上下料机构的研究现状17-18
• 1.4 本课题的来源、主要研究内容及目的18-19
• 1.4.1 本课题来源18
• 1.4.2 课题主要研究内容及目的18-19
• 1.5 本章小结19-20
• 第二章 生产线优化与工艺改良20-41
• 2.1 引言20-21
• 2.1.1 机器人自动化生产优势20-21
• 2.1.2 本应用加工系统组成21
• 2.2 工艺改良21-26
• 2.2.1 工艺路线改良21-24
• 2.2.2 产品加工工艺改良24
• 2.2.3 产品生产数据库建立24-26
• 2.3 水槽机器人加工系统优化(力控)26-40
• 2.3.1 机器人本体系统26-31
• 2.3.2 机器人工装夹具系统31-32
• 2.3.3 双工位力控砂带机32-36
• 2.3.4 自动送蜡抛光机36-40
• 2.4 本章小结40-41
• 第三章 物流配送上下料系统构建41-51
• 3.1 引言41
• 3.1.1 物料配送上下料自动化的理念41
• 3.1.2 采用物料配送上下料自动化的优点41
• 3.2 AGV系统构建41-44
• 3.2.1 AGV系统概述41-44
• 3.2.2 AGV系统应用44
• 3.3 配送系统基础构建44-50
• 3.3.1 物料配送上下料自动化总系统布局44-47
• 3.3.2 AGV工装夹具的设计47-48
• 3.3.3 上下料输送线倍速链线体的设计48-50
• 3.3.4 自动筛选不良产品50
• 3.4 本章小结50-51
• 第四章 视觉识别系统应用51-58
• 4.1 引言51
• 4.2 视觉识别工作流程51-52
• 4.3 水槽自动识别系统52-57
• 4.3.1 深度识别系统53
• 4.3.2 外形识别系统53-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第五章 中心控制系统构建及实验验证58-66
• 5.1 引言58
• 5.2 中心控制系统构建58-60
• 5.2.1 供求自动匹配系统58
• 5.2.2 呼叫系统58-59
• 5.2.3 匹配系统59-60
• 5.3 综合验证及结果60-65
• 5.3.1 机器人加工实验验证及结果60-64
• 5.3.2 量化目标综合数据验证及结果64-65
• 5.4 本章小结65-66
• 结论与展望66-68
• 参考文献68-73
• 致谢73

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本文编号：260186