天津华茂致远自动化科技有限公司

华茂致远(图)-全自动打磨机器人-打磨机器人

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在打磨过程中,磨头与工件之间的摩擦会产生大量飞溅的热碎屑。在手动打磨过程中,大量的热碎屑会阻挡工人的视线,严重影响工件的精度。大量具有高温的热碎片会导致现场工人暴露的皮肤。大量不受控制的高热碎片会导致现场工人的视力下降;意外飞入人眼的碎片会严重损坏晶状体并导致失明.所以打磨工艺非常精密,严重影响工作效率。机械打磨时,高热量碎屑的飞溅会造成附近设备表面,工艺不当会导致工件表面形成切屑瘤。高热量的碎屑也容易损坏电源外层和信号线。对于智能打磨系统,高热量碎片会干扰智能传感设备获取信息的能力。因此,所获得的信息可能是不正确的,因此不能应用。这可能导致不准确的预判断和不准确的规划策略,在较小的水平上引起尖锐的声音脉冲,或者在严重的水平上直接损坏打磨设备。













由于非结构曲面铸造工艺的限制,铸件毛刺、翻边、流挂等随机干扰。不仅严重影响基准的确定,而且会导致打磨过程中载荷的急剧变化。因此,在打磨前准确获取加工零件的三维结构信息是非常重要的。然后可以对获得的3D结构信息进行处理,并且可以根据实际情况终采用规划打磨策略。在成型的过程中还会出现铸件整体形状倾向的时间变化,增加了铸件后期加工的难度。

随着砂型等模具使用次数的增加,模具与铸件的结合面会因磨损或粘连而发生有规律的变化,引起厚度变化、倾斜变化或整体结垢。反过来,这会导致原始基准的丢失和铸件的整体变形。








表示由传感装置获得的待抛光工件的数据模板;待抛光工件的局部模板特征;通过精细配准显示B在A中的位置。配准后便于磨具规划工件的加工路线,可以大大提高加工精度。高精度匹配对于自动打磨至关重要。

上述基于2.5D局部特征信息的打磨方法,深度方向精度较低,可用于加工精度要求不高的零件。使用局部信息抛光的缺点是需要额外的步骤来获得表面信息,并且像2D方法一样,这需要从单独的特定视点进行表示。


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