智能打磨机器人-打磨机器人-华茂致远

用现代设备改造传统的粉磨工业是实现低成本的动力之源和必要手段。这对推动打磨技术进步、提高劳动者素质、提高铸造企业效益、优化产业结构调整、促进制造业发展具有重要意义。同时，市场对具有快速响应、高精度和薄脆性的工艺也有很大的期望。

复杂工件打磨的技术挑战:快速响应、薄脆性和高精度

快速响应、高精度、薄脆性是市场在高体积、低成本基础上的进一步需求，智能打磨机器人，也是目前实验室研究人员正在攻关的方面。

Mor***ec提出了用于双目视觉图像匹配的角点检测器，而Harris提出了用于图像匹配的Harris角点算子。21世纪初，打磨机器人，出现了大量的相关方法。2001年，提出了一种数字相移阴影技术，自动打磨机器人供应商，它只拍摄一幅图像:参考光栅线在变形物体表面上的投影。通过在其平面内移动虚拟参考光栅来计算相移.2010年，穆罕默迪提出在物体表面投射莫尔光栅；物体表面形状的变化引起光栅条纹的相位变化，并且可以提取相位的特定变化以获得物体表面的三维信息.近年来，在工业机器人和打磨相关领域也有许多应用。

李等研究了Q235钢、304不锈钢、T***钛合金、6061铝合金、H62青铜合金、AMAK3锌合金、AZ31B镁合金等七种金属的机械火花产生。评价了摩擦火花的物理化学性质与其产生的关系。对于6061铝合金、H62青铜合金、AMAK3锌合金和AZ31B镁合金，在12 m/s的大摩擦速度和3.75 N/mm的大表面压力下没有观察到明亮的摩擦火花2由于低硬度、高导热性、低熔点和缺碳.

结果表明，在打磨过程中，柔性打磨机器人，材料去除量的估计和打磨轨迹的跟踪直接影响打磨精度。只有基于机器视觉的方法才能对硬度较高的金属产生明显的摩擦火花，因为软金属无法通过明显的外部画面现象进行预测；因此，存在局限性。多信息融合的数据驱动方法提供了另一种具有更完整信息的预测方法。基于视觉传感的判断打磨可用于工业结构的打磨作业，但由于打磨环境复杂、环境光照不足，其鲁棒性受到一定影响。