一个典型的涂胶机器人系统包括:涂胶系统、运动控制系统和执行机构三部分。涂胶系统的核心部件是涂胶控制器,涂胶控制器**控制涂胶量的多少。运动控制系统进行任务及信息处理,向驱动器发出脉冲和方向信号,完成对涂胶机器人执行机构的控制,实现预期的动作,同时控制涂胶信号,共同完成**涂胶。
随着电子产品尺寸越来越小,采用夹具夹持定位的方法很难满足定位要求,部分涂胶机器人开始采用视觉定位技术,满足了产品的涂胶要求。开发能够满足工业生产的需求的涂胶机器人,提高生产效率和产品质量,会产生巨大的经济效益和社会效益。
自动化方案设计必须为对应的生产工艺服务,所以在选用机器人涂胶之前,就需要掌握相应I件的涂胶工艺过程和要求,通过仔细分析后才能确定涂胶机器人所应该具备的功能。一般 首先需要考虑工件的性质、涂胶的粘性、要求胶线厚度、涂胶速度等因素,通过调研和分析,确定涂胶机器人的线速度和供胶装置的速度等参数。另外,在大多数情况下,为了让胶粘剂达到半干燥状,排除不必要水分,大部分的产品涂胶后需要经过低温干燥,以便粘贴的两种材料能贴合牢固。而涂胶后到贴面前的时间控制很重要, 时间太短,不必要的水分排不出来:时间过长,胶粘剂干燥。所以,通过调整涂胶后下料输送线的速度来得到一个合适的干燥时间,保障整个系统的综合性能。
库卡涂胶机器人系统仿真技术
库卡涂胶机器人是一 种多自由度、多连杆的复杂空间机构体,在研发过程中经常会碰到动力学、运动学方面的问题,不免需要对其相关的特性进行分析,以及对运动轨迹的设计研究,一般来说,自由度越高,研发过程中遇到的各种问题也会变得更复杂。通过在图形仿真环境下对机器人进行仿真,可以以图形的形式输出仿真结果,更加直观地表示出涂胶机器人的运动情况,得到许多从数据曲线或数据本身难以分析出来的重要信息从而可以避免很名不必要的问题。
库卡机器人专用的供胶系统为保证胶线质量,以及系统对机器人运动速度变化的响应,需要对胶体流量和速度进行同步控制。如在定量齿轮泵系统中,直流调速电机为动力源带动定量轮泵,涂胶量的大小可通过调整电机的速度实现实时控制。涂胶速度的控制一般有手动、机器人控制两种方式,手动调速通过调节电位器,机器人调速则通过改变机器人涂胶程序中的模拟量电压值来实现。为保障设备能够连续生产,很多机器人用的专用供胶系统的供胶方式已能实现双通自动切换,当某一胶泵无胶时,系统自动关闭该胶泵马达供气,并接通至另一台胶泵。或是在有些胶体粘度随温度变化较大时,机器人用专用供胶系统还具备实时监测的温控功能,通过对应的智能控制算法实现对胶体的提前预热和自动开关机动作。
胶线质量控制技术
(1)传感技术。随着智能技术的断发展,一大批新型智能传感器的出现对机器人的应用研究起到了重要的促进作用。机器视觉技术的工作原理是,被摄取目标通过图像摄取装置转换为图像信号,被传送至专用图像处理系统,将像素分布、亮度、颜色等图像信息转换成数字化信号,图像系统再通过对这类信号的各种处理运算来提取目标特征,*终根据判别结果来控制操作现场。视觉传感器的应用可以有效提高涂胶机器人的适应能力。
(2)胶线质量控制理论与方法。较好的胶线质量控制理论和方法能够提高系统涂胶效率,甚至能够应用到涂胶工艺的智能控制。胶线质量一般可通过胶线宽度和胶线高度两个指标来考核,影响胶线质量的主要因素包括有胶液粘度、胶枪口径、涂胶高度、涂胶速度和胶管压力等,而且这些因素的变化对胶线质量的影响较为复杂,所以需寻求一种有效的方法控制胶线质量,为机器人涂胶技术的发展和研究奠定一个良好的技术基础。
涂胶机器人并不是一个独立的工作单元,而是包含了工装卡具、胶泵胶枪和控制柜等元件的工作系统,要提高工作效率,必须使系统的各个元件协调工作。多涂胶机器人系统是在单涂胶机器人系统的基础上发展起来的,它与外围设备相互配合,共同完成关联的工作和任务,以实现共同的目标。在设计该类系统时,不需要追求单个系统的复杂性,而是应该按照物理、逻辑和功能上设计划分出多个具有一定独立功能的智能单体,并通过多个单体之间的配合和通信,协作完成一个全局性的涂胶任务。
多传感信息智能融合技术
越来越多的传感器在机器人系统中得以应用,例如静电电容式距离传感器、超声波触觉传感器、基于光纤陀螺惯性测量的3D运动传感器等各种新型传感器如雨后春笋般出现。这是因为,单一的传感信号的可靠性相对较低,而智能机器人对可靠性的要求很高,需要多传感智能信息相互融合,使得系统能够对各种信息综合处理,并通过多信息提供的数据判断正确的环境,从而让机器人快速、准确的完成*终目的。
世界工业技术的发展中,机器人技术的研究占有重要地位,机器人技术的应用和发展对工业技术的进步起到了极大的推动作用。近几年,涂胶自动化已渐渐成为趋势,我国在工业机器人所涉及的机器人技术、仿真技术与离线编程、信息传感、智能控制等方面进行了大量研究,并对多项重点技术进行了攻关。相信随着科学技术的不断发展,涂胶机器人还有更多值得深入研究的方向和更加广泛的应用,并在未来为越来越广的领域提供更优质高效的服务。
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