CN110802615B - 一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人及其使用方法 - Google Patents

一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人及其使用方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人及其使用方法，属于自动化去毛刺机器人领域，一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人及其使用方法，通过少量搭载图像传感器终端的检测刀具对样本进行试去毛刺，并将试去毛刺中探测和操作数据一同保存，并上传至处理终端、由处理终端将对应的数据进行整合后，再由处理终端从云端存储器上搜寻过往的处理数据，并依据过往的处理数据对为搭载图像传感器终端的生产刀头提供控制程序，使生产刀头可以较为精准的进行去毛刺工作，可以实现合理利用大数据技术大幅提高去毛刺切削精度的同时合理控制去毛刺的成本，方便在现实生产生活中推广，增加相应厂商的生产经济效益。

Description

一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人及其使用方法
技术领域
本发明涉及自动化去毛刺机器人领域，更具体地说，涉及一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人及其使用方法。
背景技术
去毛刺，就是清除工件已加工部位周围所形成的刺状物或飞边，机械零件加工方法大致可分为去除材料加工、变形加工、附加加工等，在各种加工中，与所要求的形状、尺寸不符的、在被加工零件上派生出的多余部分即为毛刺，由于毛刺的存在将导致整个机械系统不能正常工作，使可靠性、稳定性降低，所以各行业对毛刺去除都相当重视。
其中机械手是典型的机电一体化装置，它综合运用了机械与精密机械、微电子与计算机、自动控制与驱动、传感器与信息处理以及人工智能等多学科的最新研究成果，随着经济的发展和各行各业对自动化程度要求的提高，去毛刺机械手技术得到了迅速发展，出现了各种各样的去毛刺机械手产品。去毛刺机械手产品的实用化，既解决了许多单靠人力难以解决的实际问题，又促进了工业自动化的进程。
传统的机械手往往只能根据技术人员预先输入的指令进行工作，对不同产品的特异性较低，往往不能针对目标零件进行特异化的去毛刺切削，而如果针对每个目标零件都针对其特异性而重新输入指令进行去毛刺切削又会对去毛刺工作的效率产生影响，现有的部分高新企业开发了基于力控技术或者视觉系统来实现的，实现方案复杂，而且造价昂贵，导致成本过高，难以推广，在实际生产中普及率较低。
发明内容
1.要解决的技术问题
针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人及其使用方法，它可以实现合理利用大数据技术大幅提高去毛刺切削精度的同时合理控制去毛刺的成本，方便在现实生产生活中推广，增加相应厂商的生产经济效益。
2.技术方案
为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。
一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，包括机器人刀具安装基座，所述机器人刀具安装基座上插接有与自身相匹配的检测刀具，所述检测刀具包括连接部和刀头部，所述连接部插接在机器人刀具安装基座内，所述刀头部远离连接部的一端内开凿有转动槽和活动槽，且感应槽与活动槽相连通，所述转动槽内连接有与自身相匹配的转动头，且转动头可以在转动槽内自由转动，所述转动头的侧壁上固定连接有刀头，且刀头贯穿活动槽并延伸至检测刀具的外侧，所述转动头上开凿有感应槽，所述感应槽的槽底板上固定连接有温度传感器和图像传感器终端，所述感应槽的槽口处固定连接有防护镜片，检测刀具可以利用自身所装载的图像传感器终端实现切削前检测和精确切割，提高切削效果。
进一步的，所述感应槽内进行抽真空处理，利用真空的绝热性大幅降低刀头部表面因切削产生的高温，减小对温度传感器和图像传感器终端的影响。
进一步的，所述图像传感器终端包括安装槽，且安装槽开凿在感应槽的槽底板上，所述安装槽内固定连接有图像感应探头，所述安装槽的槽口处固定连接有绝热保护镜片，绝热保护镜片可以隔绝安装槽和感应槽，所述图像感应探头的工作环境不易受到感应槽内真空环境的影响。
进一步的，所述防护镜片和绝热保护镜片均选用透明亚克力板制成，在不影响图像传感器终端正常工作的前提下，通过较高的强度，不易因自身的破碎而影响检测刀具的正常工作。
进一步的，一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人的工作系统，包括检测刀具，所述检测刀具电性连接有检测控制终端，所述检测控制终端信号连接由处理终端，所述处理终端信号连接有云端存储器，所述处理终端信号连接有生产控制终端，所述生产控制终端信号连接有生产刀头。
进一步的，一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人的使用方法，主要使用步骤为：
S1、样本选择，技术人员从同一批次零件中抽选样本件们进行试去毛刺工作，样本须从同一批次零件中的首件、尾件和中间件中分别选择，且三者的比例为4:4:3，使样本内包含同一个刀具加工过程中不同磨损程度时的产品，增加样本的可信度；
S2、样本毛刺处理，利用搭载在检测刀具上的图像传感器终端对样本零件的毛刺数量和分布位置进行探测，并上传至检测控制终端，检测控制终端根据图像传感器终端探测的数据对检测刀具进行实时控制，利用检测刀具进行去毛刺工作；
S3、样本检验，在毛刺处理结束后，搭载在检测刀具上的图像传感器终端会对样本处理面进行探测，并将处理结果进行检验；
S4、数据上传，检测控制终端将样本零件的毛刺数量、分布位置、毛刺处理时检测刀具的运动路径和处理后检验的数据上传至处理终端，由处理终端进行处理；
S5、数据对比，所述处理终端需将检测控制终端上传的数据进行整合，处理终端根据上传数据中的样本零件的毛刺数量、分布位置和毛刺处理时检测刀具的运动路径从云端存储器上搜寻对比文件，找到相近的对比文件后下载对应的毛刺处理时刀具的运动路径及其控制程序；
S6、毛刺处理，处理终端将从云端存储器上搜寻的数据下传到生产控制终端，而生产控制终端根据对应的控制程序控制生产刀头进行去毛刺处理；
S7、成品检验，对经过毛刺处理的零件进行检验，将合格件的处理结果、合格率和控制程序上传至处理终端和云端存储器，作为历史数据存储，供日后调阅，对于不合格品进行手工打磨处理，经过手工打磨仍然不达标的零件作为废件处理，合格产品进行打包，准备出厂。
进一步的，所述S1、样本选择中，样本量不应少于本批次零件数量的百分之一，增加样本容量，提升样本的可信度。
进一步的，所述S1、样本选择中，同一批次零件指同一个刀具连续生产的零件，最大程度减小因零件生产环境造成的零件毛刺的无序性。
进一步的，所述S5数据对比中，毛刺数量可以整合为区间而非固定数值，分布位置则可以通过区域整合区分出毛刺多发区和毛刺少发区，而毛刺处理时检测刀具的运动路径也可以整合成运动的区间。
3.有益效果
相比于现有技术，本发明的优点在于：
本方案通过大数据技术，实现精准的去毛刺工作，通过少量搭载图像传感器终端的检测刀具对样本进行试去毛刺，并将试去毛刺中探测和操作数据一同保存，并上传至处理终端，由处理终端将对应的数据进行整合后，再由处理终端从云端存储器上搜寻过往的处理数据，并依据过往的处理数据对为搭载图像传感器终端的生产刀头提供控制程序，使生产刀头可以较为精准的进行去毛刺工作，可以实现合理利用大数据技术大幅提高去毛刺切削精度的同时合理控制去毛刺的成本，方便在现实生产生活中推广，增加相应厂商的生产经济效益。
附图说明
图1为本发明的自动化机械人控制系统的结构简图；
图2为本发明安装在机械人上的检测刀具的结构示意图；
图3为本发明的检测刀具的结构示意图；
图4为图3中A处的结构示意图；
图5本发明检测刀具的感应槽处的剖视图；
图6为图5中B处的结构示意图；
图7为本实用新型自动化机械人的使用方法。
图中标号说明：
1机器人刀具安装基座、2检测刀具、201连接部、202刀头部、3感应槽、 4转动头、5活动槽、6刀头、7温度传感器、8图像传感器终端、801安装槽、 802图像传感器、803绝热保护镜片、9防护镜片、10检测控制终端、11处理终端、12生产控制终端、13生产刀头、14云端存储器。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图；对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然；所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例；而不是全部的实施例，基于本发明中的实施例；本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例；都属于本发明保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1：
请参阅图2-4，一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，包括机器人刀具安装基座1，机器人刀具安装基座1上插接有与自身相匹配的检测刀具2，检测刀具2包括连接部201和刀头部202，连接部201插接在机器人刀具安装基座1内，刀头部202远离连接部201的一端内开凿有转动槽和活动槽5，且感应槽3与活动槽5相连通，转动槽内连接有与自身相匹配的转动头4，且转动头4可以在转动槽内自由转动，转动头4的侧壁上固定连接有刀头6，且刀头6贯穿活动槽5并延伸至检测刀具2的外侧，转动头4上开凿有感应槽3，感应槽3的槽底板上固定连接有温度传感器7和图像传感器终端8，感应槽3 的槽口处固定连接有防护镜片9，检测刀具2可以利用自身所装载的图像传感器终端8实现切削前检测和精确切割，提高切削效果，而温度传感器7可以监控感应槽内温度，在温度过高时可以通过检测控制终端10强制关停检测刀具2，避免检测刀具2温度过高而发生断裂。
请参阅图4-5，感应槽3内进行抽真空处理，利用真空的绝热性大幅降低刀头部202表面因切削产生的高温，减小对温度传感器7和图像传感器终端8 的影响，图像传感器终端8包括安装槽801，且安装槽801开凿在感应槽3的槽底板上，安装槽801内固定连接有图像感应探头802，安装槽801的槽口处固定连接有绝热保护镜片803，绝热保护镜片803可以隔绝安装槽801和感应槽3，图像感应探头802的工作环境不易受到感应槽3内真空环境的影响，防护镜片9和绝热保护镜片803均选用透明亚克力板制成，在不影响图像传感器终端8正常工作的前提下，通过较高的强度，不易因自身的破碎而影响检测刀具2的正常工作。
请参阅图1，一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人的工作系统，包括检测刀具2，检测刀具2电性连接有检测控制终端10，检测控制终端10信号连接由处理终端11，处理终端11信号连接有云端存储器14，处理终端11 信号连接有生产控制终端12，生产控制终端12信号连接有生产刀头13。
当需要对同一批次大量零件进行去毛刺工作时，利用检测刀具2对部分预选零件进行试去毛刺工作，并将去毛刺之前利用装载在检测刀具2上的图像传感器终端8对毛刺的分布和范围进行探测，并将相应数据上传至检测控制终端10，经由检测控制终端10上传至处理终端11，处理终端11根据检测控制终端10上传的数据从云端存储器14中寻找分布和数量相近的先前去毛刺数据，并将找到的数据下载传输至生产控制终端12，由生产控制终端12控制生产刀头13进行大范围的去毛刺工作。
虽然对于单体零件来说，毛刺生成的位置和数量往往具有不确定性，但是大批量的零件来说，其毛刺生成的位置和数量往往具有较为明显的规律，通常与生产的温度、刀具和湿度等环境因素息息相关，因此在实际去毛刺工作的生产过程中，对于同一批次的零件，可以通过统计多个样本来实现模拟毛刺的分布，有效的增加去毛刺的生产效率，而随着去毛刺工作数量的增加，看作为对比样本的先前数据也会逐渐增多，方便后续的比对和切削控制参照，而通过云端存储器14可以将连入云端存储器14内的所有先前数据作为样本，大大增加对比样本的样本容量，提高去毛刺效率。
一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人的使用方法，主要包括
S1、样本选择，技术人员从同一批次零件中抽选样本件们进行试去毛刺工作，样本须从同一批次零件中的首件、尾件和中间件中分别选择，且三者的比例为4:4:3，使样本内包含同一个刀具加工过程中不同磨损程度时的产品，增加样本的可信度，样本量不应少于本批次零件数量的百分之一，增加样本容量，提升样本的可信度，同一批次零件指同一个刀具连续生产的零件，最大程度减小因零件生产环境造成的零件毛刺的无序性。
S2、样本毛刺处理，利用搭载在检测刀具2上的图像传感器终端8对样本零件的毛刺数量和分布位置进行探测，并上传至检测控制终端10，检测控制终端10根据图像传感器终端8探测的数据对检测刀具2进行实时控制，利用检测刀具2进行去毛刺工作；
S3、样本检验，在毛刺处理结束后，搭载在检测刀具2上的图像传感器终端8会对样本处理面进行探测，并将处理结果进行检验；
S4、数据上传，检测控制终端10将样本零件的毛刺数量、分布位置、毛刺处理时检测刀具2的运动路径和处理后检验的数据上传至处理终端11，由处理终端11进行处理；
S5、数据对比，处理终端11根据上传数据中的样本零件的毛刺数量、分布位置和毛刺处理时检测刀具2的运动路径从云端存储器14上搜寻对比文件，找到相近的对比文件后下载对应的毛刺处理时刀具的运动路径及其控制程序，特别的，处理终端11需将检测控制终端10上传的数据进行整合，方便后续搜寻工作，整合工作包括：毛刺数量可以整合为区间而非固定数值，分布位置则可以通过区域整合区分出毛刺多发区和毛刺少发区，而毛刺处理时检测刀具2的运动路径也可以整合成运动的区间；
S6、毛刺处理，处理终端11将从云端存储器14上搜寻的数据下传到生产控制终端12，而生产控制终端12根据对应的控制程序控制生产刀头13进行去毛刺处理；
S7、成品检验，对经过毛刺处理的零件进行检验，将合格件的处理结果、合格率和控制程序上传至处理终端11和云端存储器14，作为历史数据存储，供日后调阅，对于不合格品进行手工打磨处理，经过手工打磨仍然不达标的零件作为废件处理，合格产品进行打包，准备出厂。
本发明通过大数据技术，实现精准的去毛刺工作，通过少量搭载图像传感器终端8的检测刀具2对样本进行试去毛刺，并将试去毛刺中探测和操作数据一同保存，并上传至处理终端11，由处理终端11将对应的数据进行整合后，再由处理终端11从云端存储器14上搜寻过往的处理数据，并依据过往的处理数据对为搭载图像传感器终端8的生产刀头13提供控制程序，使生产刀头13可以较为精准的进行去毛刺工作，可以实现合理利用大数据技术大幅提高去毛刺切削精度的同时合理控制去毛刺的成本，方便在现实生产生活中推广，增加相应厂商的生产经济效益。
以上所述；仅为本发明较佳的具体实施方式；但本发明的保护范围并不局限于此；任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内；根据本发明的技术方案及其改进构思加以等同替换或改变；都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，包括机器人刀具安装基座(1)，所述机器人刀具安装基座(1)上插接有与自身相匹配的检测刀具(2)，其特征在于：所述检测刀具(2)包括连接部(201)和刀头部(202)，所述连接部(201)插接在机器人刀具安装基座(1)内，所述刀头部(202)远离连接部(201)的一端内开凿有转动槽和活动槽(5)，且感应槽(3)与活动槽(5)相连通，所述转动槽内连接有与自身相匹配的转动头(4)，且转动头(4)可以在转动槽内自由转动，所述转动头(4)的侧壁上固定连接有刀头(6)，且刀头(6)贯穿活动槽(5)并延伸至检测刀具(2)的外侧，所述转动头(4)上开凿有感应槽(3)，所述感应槽(3)的槽底板上固定连接有温度传感器(7)和图像传感器终端(8)，所述感应槽(3)的槽口处固定连接有防护镜片(9)；
所述基于大数据的云端自动化去毛刺机器人的使用方法，其主要使用步骤为：
S1、样本选择，技术人员从同一批次零件中抽选样本件们进行试去毛刺工作，样本须从同一批次零件中的首件、尾件和中间件中分别选择，且三者的比例为4:4:3，使样本内包含同一个刀具加工过程中不同磨损程度时的产品，增加样本的可信度；
S2、样本毛刺处理，利用搭载在检测刀具(2)上的图像传感器终端(8)对样本零件的毛刺数量和分布位置进行探测，并上传至检测控制终端(10)，检测控制终端(10)根据图像传感器终端(8)探测的数据对检测刀具(2)进行实时控制，利用检测刀具(2)进行去毛刺工作；
S3、样本检验，在毛刺处理结束后，搭载在检测刀具(2)上的图像传感器终端(8)会对样本处理面进行探测，并将处理结果进行检验；
S4、数据上传，检测控制终端(10)将样本零件的毛刺数量、分布位置、毛刺处理时检测刀具(2)的运动路径和处理后检验的数据上传至处理终端(11)，由处理终端(11)进行处理；
S5、数据对比，所述处理终端(11)需将检测控制终端(10)上传的数据进行整合，处理终端(11)根据上传数据中的样本零件的毛刺数量、分布位置和毛刺处理时检测刀具(2)的运动路径从云端存储器(14)上搜寻对比文件，找到相近的对比文件后下载对应的毛刺处理时刀具的运动路径及其控制程序；
S6、毛刺处理，处理终端(11)将从云端存储器(14)上搜寻的数据下传到生产控制终端(12)，而生产控制终端(12)根据对应的控制程序控制生产刀头(13)进行去毛刺处理；
S7、成品检验，对经过毛刺处理的零件进行检验，将合格件的处理结果、合格率和控制程序上传至处理终端(11)和云端存储器(14)，作为历史数据存储，供日后调阅，对于不合格品进行手工打磨处理，经过手工打磨仍然不达标的零件作为废件处理，合格产品进行打包，准备出厂。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，其特征在于：所述感应槽(3)内进行抽真空处理。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，其特征在于：所述图像传感器终端(8)包括安装槽(801)，且安装槽(801)开凿在感应槽(3)的槽底板上，所述安装槽(801)内固定连接有图像感应探头(802)，所述安装槽(801)的槽口处固定连接有绝热保护镜片(803)。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，其特征在于：所述防护镜片(9)和绝热保护镜片(803)均选用透明亚克力板制成。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，其特征在于：包括检测刀具(2)，所述检测刀具(2)电性连接有检测控制终端(10)，所述检测控制终端(10)信号连接由处理终端(11)，所述处理终端(11)信号连接有云端存储器(14)，所述处理终端(11)信号连接有生产控制终端(12)，所述生产控制终端(12)信号连接有生产刀头(13)。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，其特征在于：所述S1、样本选择中，样本量不应少于本批次零件数量的百分之一。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，其特征在于：同一批次零件指同一个刀具连续生产的零件。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的云端自动化去毛刺机器人，其特征在于：所述S5、数据对比中，毛刺数量可以整合为区间而非固定数值，分布位置则可以通过区域整合区分出毛刺多发区和毛刺少发区，而毛刺处理时检测刀具(2)的运动路径也可以整合成运动的区间。
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