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焊接机器人基于大数据的云技术应用

激光焊接

  Robot Kit焊接程序软件包提供了全新的、直观的焊接程序编写方法


  目前,机器人已经成功的应用于焊接生产生产过程中了。但是,到目前为止却只有在那些重复焊接的大规模生产过程中才能从机器人焊接中受益。由于费时费力精心设计的、符合焊接技术要求的产品结构和昂贵的专用焊接工装是确保机器人高质量焊接的前提条件,所以在中小型企业中,介于它们的焊接生产批量不大、焊接件产品经常变化,因此大多数焊接任务都是利用手工焊接来完成的。


  解决专业焊工短缺难题


  高素质的焊接技工需要扎实的理论知识和多年的丰富经验。如今,合格的焊工人才越来越少了,在高质量要求的焊接件生产中焊接技术工人的缺失更为严重。因此,研发人员将焊接任务和现有的专业技术知识都转移到自动化的机器人焊接系统之中了,而为满足中小型企业的生产需求,就需要焊接机器人系统具有更高的使用灵活性,以及具有以用户为主导的生产模式。


  为了实现这一目标,霍伦霍夫IPA生产技术和自动化研究所的研究人员就开发了一套专门针对焊接任务的、独立于焊接机器人生产厂家的焊接机器人编程软件Robot Kit。这套软件实现了几项创新;其中第 一个创新是软件给机器人系统安装了3D传感器,设计了智能评估的算法语言,使其具有“能够看到”的认知能力。这样的焊接机器人系统能够识别被焊接的零部件,“知道”其可能出现的位置和形状误差,并独立的给自己提出修正焊接轨迹的建议。焊接机器人的操作者可以在图形用户界面中选择和确认这些建议的执行顺序;第二个创新是利用新开发的编程软件可以编制无碰撞的焊接机器人程序,进而减轻焊接技工的编程负担,使工作人员能够全神贯注的关注于焊接生产过程。


  如果产品型号出现了变化,利用这一软件也可以轻松、快捷的重新编制焊接程序。为了能够让被焊接零部件自由的在焊接工作台上移动,同时减少焊接专用夹具,焊接机器人系统中的3D传感器可以准确的检测被焊接零部件在工作台上的位置,检测精度达0.2 mm。这就能够准确的采集到被焊接件的形位误差,例如上一道零部件对接点焊时出现的偏差,在测得形位误差之后,软件系统就会自动的校正机器人的焊接轨迹和焊接参数,从而省略离线编程的手动二次示教编程。

激光焊接机器人

 在3D传感器的帮助下可以自动的避免焊接轨迹的碰撞


  基于大数据的云技术应用


  由焊接机器人编程软件生成的数据,例如焊接机器人运动轨迹、焊接件的形位误差等都可以在云技术平台中合并起来。云技术的应用也构成了利用大数据进行评估和过程优化的基础,因为总是有一个‘“数码影子”,即之前的产品和焊接过程虚拟的实时模型。


  当前,霍伦霍夫IPA生产技术和自动化研究所的研究人员正在为两家用户企业开发这一焊接编程软件的专用软件模块,这是欧盟项目Robott-NET八个试点项目中Autoweld项目中的一个部分。将于2019年年底结束的试点项目Autoweld的目标是:创建一个适合于整个欧洲地区中小型企业使用的、能够共同开发、利用新的机器人技术的可持续发展的基础平台。属于这一试点项目的技术包括了例如手持式解决方案,自主导航、人机协作和基于机器人的焊接技术。


  霍伦霍夫IPA研究所在Autoweld试点项目中开发的焊接编程软件模块将集成到Delfoi公司的机器人焊接编程软件中去,今年年底将在Picolo K+L公司的生产实践中接受测试。Picolo K+L公司是一家生产汽车散热水箱和运输周转箱的企业,由于该企业的产品批量相对较小、品种变化较大,因此大多数的产品原来都是手工焊接的。过去,在这样的生产环境中使用机器人系统的经济性不好,原因是焊接机器人生产厂家的编程语言太复杂,为了让焊接机器人完成新零部件的焊接培训编程人员的工作量很大。例如,一个新的、简单零件的焊接机器人程序编制就需要90 min的时间,这在大批量生产过程中是合理的,但在Picolo公司常见的、只有20件到100件的小批量焊接生产中就不合理了。


  降低了编程时的工作量


  借助于霍伦霍夫IPA研究所全新设计开发的焊接轨迹识别算法语言和焊接件的3D识别技术,模块在第 一阶段的使用尝试中就将原来90 min的编程时间缩短到了7 min。这一编程模块也通过了中型企业Cedis Components公司的使用测试,在Cedis公司的测试中也明显的缩短了焊接程序的编写时间。基于这些充满希望的测试结果,这一编程技术正在进行正式的生产应用开发。

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