喷涂机器人是一种重要的先进涂装生产装备,在国内外广泛应用于汽车等产品的涂装生产线。喷涂机器人的喷涂效果与物体表面形状、喷涂过程参数等诸多因素有关。为了达到新的喷涂作业标准,实现高效低成本的生产目标,对新喷涂建模的分析以及高性能喷涂机器人轨迹优化算法、控制策略的研宄己成为国内外学者们关注的热点。本课题以国家自然科学基金项目和江苏省高技术研究项目为背景,对喷涂机器人轨迹优化技术中的一些难点问题和关键问题进行研究,研宄内容主要由以下几个部分构成:
第一,针对工业生产中喷涂工件复杂多样的特点,提出了两种适用于不同场合且实用性较强的喷涂工件曲面造型方法:一种是基于平面片连接图FPAG的曲面造型方法,该方法先对曲面进行三角网格划分,再将划分后的三角面连接成平面片,最后使用基于平面片连接图FPAG的合并算法将各个平面片连接成为较大的片;另一种是基于点云切片技术的曲面造型方法,该方法主要分为总体算法描述、切片层数的确定、切片数据的分离、切片数据计算、多义线重构等五个部分。
实验结果表明,这两种方法分别可以应用于一般性曲面以及曲率变化大的工件曲面的造型,并且计算速度快,完全满足喷涂机器人工作的需要,从而为后续的喷涂机器人轨迹优化工作奠定了基础。
第二,提出了从规划喷涂路径角度优化喷涂轨迹、提高喷涂质量的思想。根据喷涂机器人实际工作的需要,提出两种喷涂机器人空间路径规划方法:一种是基于分片技术的喷涂机器人空间路径规划,该方法主要是应用于复杂曲面上的路径规划,将复杂曲面分片问题表示为一个带约束条件的单目标优化问题,并给出相应的分片算法,再建立每一片喷涂路径的评价函数,并以此为依据来规划喷涂路径,从而为获得更佳的优化轨迹并得到更好的喷涂效果提供了基础;另一种是基于点云切片技术的喷涂机器人空间路径规划,该方法通过设定切片方向和切片层数,对点云模型进行切片处理,得到切片多义线后对其平均采样,然后估算所有采样点的法向量,最后利用偏置算法获取喷涂机器人空间路径。实验结果表明,这两种方法都比较实用,且计算速度较快,能够在保证喷涂机器人喷涂效率的同时,达到更佳的喷涂效果。