华茂致远(图)-打磨机器人

铸件抛光是铸件后处理的主要手段；但是，在此过程中产生的粉尘无法控制，大量的铬粉和镍颗粒会对环境造成危害.由于吸入粉尘，手工打磨会导致呼吸道和肺部***，甚至尘。而且人工抛光效率低，打磨机器人，工件产品一致性差，报废率高。在机械打磨过程中，高密度灰尘会影响夹紧操作中使用的设备。高密度灰尘附着在设备上，灰尘会降低夹紧设备的精度和稳定性。当采用智能打磨方案时，密封机器人和传感设备，铸件打磨机器人，从而防止灰尘进入是一个挑战。此外，高密度的灰尘会阻挡传感设备的表面，这意味着它们无法准确地做出判断。同时，大的振动会对现场操作产生严重影响。

在视觉识别过程中，打磨环境复杂，适应性好、精度高的传感设备是***突破方向。传感设备需要准确感知工件的位置和形状等信息。感知后，可以使用高精度的匹配视觉算法。迫切需要改进登记工作。

高速打磨系统需要恒定打磨接触力的反馈控制。打磨力的高精度控制对于复杂零件打磨表面的一致性非常重要。恒力机构在打磨领域的应用为打磨力的控制提供了新的研究思路。

在打磨过程中，全自动打磨机器人，材料的去除量直接影响打磨精度。为了获得去除材料量的估计，需要离线测量来建立预测模型。目前，预测模型精度低，对环境影响严重。一个能够准确预测材料去除的模型可以在打磨材料去除过程中获得更高的效率和精度

几何推理方法计算的其他参数存在误差，基于提示的特征识别系统需要工件中的提示特征。因此，打磨机器人，必须使用3D视觉技术进行深度和加工。

4.5.基于设计模型与三维点云对比的打磨方法

在基于设计模型和3D点云之间的比较的打磨方法中，从检测到的工件的实时模型中减去待抛光工件的3D设计模型，并且实时模型和原始3D数字模型之间的差异表示要抛光的部分。匹配两组数据，以便于比较工件缺陷误差。Kuss提出了一种检测工件形状偏差的方法，以适应机器人打磨加工。