CN113874124A - 用于涂装系统的涂层厚度优化和编程方法以及相应的涂装系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种用于对用于涂装构件的软件控制的涂装机器人进行编程的方法，所述方法包括以下步骤：‑指定机器人路径，机器人路径旨在由被涂装机器人(2)引导的施加器(1)的涂料施加点在涂装操作中穿过；‑指定施加参数，施加参数旨在由施加器(1)和涂装机器人(2)在生产上的涂装操作中沿机器人路径运动期间遵从；以及‑虚拟地确定针对指定的机器人路径和指定的施加参数的涂漆结果。本发明提供对涂漆结果进行虚拟确定的以下步骤：‑根据指定的机器人路径和/或指定的施加参数，生成生产上的喷涂形式数据或从数据库(4)读出生产上的喷涂形式数据，读出的生产上的喷涂形式数据再现施加器(1)在生产上的涂装操作期间使用指定的施加参数和/或在指定的机器人路径上生成的喷涂形式；以及‑考虑从数据库(4)中读出的生产上的喷涂形式数据或生成的喷涂形式数据来确定涂涂漆果。本发明还包括相应的涂装系统。

Description

用于涂装系统的涂层厚度优化和编程方法以及相应的涂装 系统
技术领域
本发明涉及一种用于对用于涂装构件的程序控制的涂装机器人、特别是用于对机动车车身构件进行涂漆的涂漆机器人进行参数化和编程的方法。此外，本发明涉及一种相应操作的涂装系统。
背景技术
在用于对汽车车身构件进行涂漆的现代涂漆系统中，旋转雾化器通常用作施加器，其由具有串联机器人运动学的多轴喷漆机器人沿着待涂漆的机动车车身构件的表面上的预定的机器人路径引导。旋转雾化器以指定的施加参数(例如涂漆量、转速、成形空气、静电涂层剂电荷的高电压等)操作。
这里的挑战是为具有给定形状的指定的车辆车身编程施加参数和机器人路径。
对施加参数和机器人路径进行编程的传统方法是所谓的“教学”。程序员通过编程机器人路径的特定点来限定沿构件表面的机器人路径，然后这些点在涂漆期间被自动穿过。另外，程序员根据自己的经验确定施加参数，这些参数是旋转雾化器在跟随指定的机器人路径时观察到的。在测试模式下，则使用指定的机器人路径和指定的施加参数进行涂漆，以检查涂装结果。根据获得的涂装结果的质量，然后可以调整机器人路径和施加参数以相应地改善涂装结果。以这种方式，只需几个迭代步骤即可获得可接受的涂装结果。
这种对机器人路径和施加参数进行编程的已知方法的缺点首先在于程序员的经验对于获得良好的涂装结果很重要。另外，这通常需要多个迭代步骤(优化循环)，每个步骤都有相应的材料消耗。
另一种对机器人路径和施加参数进行编程的方法是在相应的计算机模型中对涂装结果进行完整的模拟。
这种对机器人路径和施加参数进行编程的方法的缺点首先是为了获得对于涂装结果有意义的结果，需要巨大的计算能力。另外，整个涂装处理的物理建模难度极大，因此这种基于模型确定涂装结果的可靠性还不能完全令人满意。
对于本发明的技术背景，还应参考以下文章：
-Arikan S.，Balkan T.：″Modeling ofpaint flow rate flux for ellipticalpaints sprays by using experimental paint thickness distributions″，IndustrialRobot，Vol.33，2006No.1，ISSN 0143-991X，
-US 5 521 477 A，
-DE 101 50 826 A1，
-Shengrui，Y.，Ligang，C.：″Modeling and Prediction of Paint FilmDeposition Rate for Robotic Spray Painting″，Proceedings of the 2011IEEEInternational Conference on Mechatronics and Automation 2011。
发明内容
因此，本发明基于创建用于对机器人路径和施加参数进行参数化、优化和编程的改进方法的任务。
该任务通过根据本发明的方法或根据独立权利要求的相应的施加系统来解决。
根据本发明的方法首先设置为指定机器人路径，如从现有技术原则上已知的。例如，机器人路径可以由多个路径点限定，多个路径点然后由施加器(例如，旋转雾化器)的涂料施加点相继穿过。机器人路径不仅可以以笛卡尔空间坐标反映各个路径点的位置，还可以反映所使用的施加器(例如，旋转雾化器)的喷涂轴的期望的空间方向。
另外，根据本发明的方法设置为指定施加参数，所述施加参数由施加器和涂装机器人在实际涂装操作中沿机器人路径运动期间保持。在本发明的上下文中使用的术语“施加参数”优选地包括所使用的施加器的操作变量、例如雾化器转速、成形空气流量/成形空气压力、静电涂层剂电荷的高电压和/或涂料体积流量。然而，在本发明的范围内使用的术语“施加参数”不限于施加器的操作变量的前述示例。另外，在本发明的上下文中使用的术语“施加参数”优选地还包括涂装机器人的操作变量、例如涂装机器人在构件表面上移动施加器的涂漆速度。
作为根据本发明的编程方法的一部分，涂装结果然后可被虚拟地确定，这在沿着指定的机器人路径以指定的施加参数进行涂漆时实现。然而，在本发明的上下文中，涂装结果的这种虚拟确定不仅仅基于模型，而是考虑了实际的喷涂形式数据。
可以提前使用施加器进行喷涂测试，并针对指定的施加参数和指定的机器人路径实时测量涂装结果。例如，可以涂装测试片，然后测量测试片上的涂层厚度轮廓。以这种方式确定的喷涂形式数据然后可以以分配给相应的施加参数和相应的机器人路径的形式存储在数据库中。
在根据本发明的编程方法中，与指定的施加参数和指定的机器人路径相关的喷涂形式数据被确定。然后根据这些喷涂形式数据对涂装结果进行虚拟确定，这些喷涂形式数据是先前实际测量的。这涉及外推、例如从平坦测试片上的涂层厚度分布到弯曲构件表面上的相应的涂层厚度分布。因此，根据本发明的编程方法以准混合形式确定涂装结果，其中考虑了实际的喷涂形式数据并且使用外推模型将实际的喷涂形式数据转换到实际的机动车车身。
作为根据本发明的编程方法的一部分，机器人路径和施加参数然后可以被优化，这可以在多个迭代循环中完成。如果虚拟确定的涂装结果不满意，则可以调整施加参数和机器人路径，以便虚拟地确定针对调整的施加参数和/或调整的机器人路径的涂装结果。以这种方式，只需几个迭代循环即可获得可接受的涂装结果，然后采用相关的施加参数和相关的机器人路径进行后续的涂漆操作。根据本发明的这些编程方法的优点在于，用于确定可接受的施加参数和可接受的机器人路径的迭代循环不会导致相应的材料消耗，因为涂装结果是虚拟确定的。
施加参数或路径轨迹(机器人路径)在用于优化涂层厚度均匀性的给定的限制范围内的变化主要是基于计算机算法自动执行的。这优选地是优化单元的任务，该优化单元自动地将在涂装结果的虚拟确定中获得的涂层厚度均匀性与允许的涂层厚度变化进行比较，并在必要的情况下，以修改的施加参数和/或路径序列(机器人路径)启动迭代循环。给定的限制范围来自根据经验对工业应用有利的施加参数的工艺窗口或机器人路径的经过验证的概念。除了该自动优化处理之外或作为该自动优化处理的替代，用户也可以“手动”执行涂层厚度均匀性的评估以及施加参数或路径序列的变化。
上面已经简要地提到，喷涂形式数据可以例如通过实验来确定，实验中以不同组的施加参数涂装测试片。因此，根据本发明的编程方法优选地还包括以不同的施加参数和/或不同的机器人路径执行实际应用试验、特别是通过以不同的施加参数涂装测试片来进行。然后在实际应用测试期间测量喷涂形式并确定相应的喷涂形式数据。以这种方式确定的喷涂形式数据然后存储在数据库中，以用于各种施加参数和机器人路径。重要的是，喷涂形式数据以固定分配给潜在的施加参数和机器人路径的方式存储在数据库中，使得之后可以根据施加参数和机器人路径从数据库读出相联关的喷涂形式数据。
实际上，很难针对施加参数和机器人路径的所有组合实际测量和存储喷涂形式数据。因此，数据库也可以包含实际测量的喷涂形式数据仅形成单独的插值点的映射。然后可以例如从这些网格点插补剩余的映射点。
此外，应该提到的是，机动车车身的涂漆通常是用不同的所谓的刷子进行的。本发明中使用的术语“刷子”优选地限定了整套的施加参数和机器人路径。例如，大面积涂漆通常使用所谓的表面刷子进行，其特点是形状较宽或涂层厚度轮廓较宽。另一方面，边缘或细节的涂漆通常使用所谓的边缘刷子进行，其特点是形状较窄或膜厚度轮廓较窄。因此，具有喷涂形式数据的数据库应该优选地包含用于表面刷子和边缘刷子二者的喷涂形式数据。作为根据本发明的编程方法的一部分，表面刷子优选地以上面大体描述的方式被优化。随后，边缘刷子的单独优化以基本相同的方式进行。
还应该提到的是，边缘刷子可以用于例如对挡泥板、A柱、B柱、C柱、旋风线或门槛区域进行涂漆，仅举几个示例。
优化的表面刷子和边缘刷子可能会导致不满意的涂装结果(热点)、例如在模块接头处(各个涂漆模块之间的过渡区域、例如挡泥板和引擎盖之间的区域)。因此，在本发明的范围内，也可以通过局部改变机器人路径和受影响的刷子来优化热点处的涂层厚度均匀性，在必要情况下还通过调整涂料流开启/关闭点进行优化。
此外，应该提到的是，在本发明的范围内，优选地不仅施加器(例如，旋转雾化器)的操作参数被优化，而且优选地机器人路径本身也被优化。
对于喷涂形式数据，在本发明的范围内存在各种可能性。例如，针对各个喷涂形式的喷涂形式数据可以分别包括表征喷涂形式的至少一个喷涂形式特征值。例如，这可以是本身已知的SB[50]值。SB[50]值是涂层厚度轮廓的宽度，在该宽度内，构件表面的涂层厚度至少为最大涂层厚度SDmax的50％。然而，替代地或附加地，喷涂形式特征值中的至少一个是反映最大涂层厚度的SDmax值。
此外，应该提到的是，实际的涂层厚度轮廓可以通过数学曲线(例如，高斯曲线)再现。
另外，在本发明的范围内可以图形化地表示涂装结果、例如用所得涂层厚度分布来图形化地表示。程序员则可以根据显示直接评估虚拟确定的涂装结果，并决定涂装结果是否可以接受。
除了上述根据本发明的编程方法外，本发明还包括适合于执行根据本发明的编程方法的相应的涂装系统。
因此，根据本发明的涂装系统也包括涂装机器人和施加器(例如，旋转雾化器)，该施加器由涂装机器人引导并且在操作期间将涂装剂施加到构件(例如，机动车车身)。
根据本发明的涂装系统的特征在于，所述涂装系统具有包括针对不同的施加参数和不同的机器人路径的喷涂形式数据的数据库，所述喷涂形式数据再现由施加器在实际喷涂操作期间以喷涂参数和/或在机器人路径上生成的实际喷涂形式。这里需要提到的是，数据库在开始时通常不会完整地装有所需的喷涂形式数据。喷涂形式数据可以随后在操作期间确定并被输入数据库。
另外，根据本发明的涂装系统包括计算单元，该计算单元根据预先确定的施加参数和预先确定的机器人路径、考虑存储的喷涂形式数据，来虚拟地计算涂装结果。
此外，根据本发明的涂装系统优选地包括优化施加参数和/或机器人路径的优化单元，优化可以例如在多个迭代循环中完成。优化单元指定特定的施加参数和/或特定的机器人路径，然后评估虚拟确定的涂装结果。如果虚拟确定的涂装结果可以接受，则可以采用所述施加参数和机器人路径进行后续的实际涂装操作。否则，优化单元会改变所述施加参数和机器人路径，直到虚拟确定的涂装结果是可接受的为止。
优选地，根据本发明的涂装系统还具有用于图形化地显示涂装结果的显示单元(例如，屏幕)。
附图说明
本发明的其他有利的实施例在从属权利要求中指出或在下文中参考附图连同本发明的优选实施例的描述一起更详细地解释。附图示出：
图1是示出根据本发明的编程方法的流程图；
图2是根据本发明的涂装系统的示意图；
图3是实际测量的涂层厚度轮廓；
图4是以数学近似法实际测量的涂层厚度曲线；
图5是存储关于喷涂形式数据的映射图的示例；以及
图6是示出根据本发明的编程方法的其他发展形式的流程图。
具体实施方式
下面描述根据图1的流程图，其以示意的形式示出了根据本发明的编程方法。
在第一步S1中，首先指定机器人路径。为此目的，可以限定路径点，这些路径点将被所使用的施加器(例如，旋转雾化器)的涂料施加点相继穿过。例如，可以通过笛卡尔空间坐标(X，Y，Z)来限定各个路径点。另外，所使用的施加器的喷涂轴线的期望取向优选地也以各个路径点指定，为此目的，例如，可以限定具有三个分量(XR，YR，ZR)的向量。
在进一步的步骤S2中，限定施加器在实际涂漆操作中工作使用的全套施加参数。这些参数包括例如雾化器旋转速度、成形空气流量、涂料流量、静电涂层剂电荷的高电压以及涂漆机器人在构件表面上移动施加器的涂漆速度。
在步骤S3中，从数据库读取与指定的机器人路径和施加参数相匹配并且已经预先确定的喷涂形式数据。替代地，也可以首先生成喷涂形式数据，前提是它尚未存储。
在步骤S4中，接下来，考虑从数据库读取的喷涂形式数据，对指定的机器人路径和指定的施加参数的涂装结果执行虚拟计算。例如，先前在平坦测试片上测量的喷涂形式数据被转换或外推到弯曲构件表面上的实际涂装结果。
在步骤S5中，可以可视化涂装结果。
在步骤S6中，检查涂装结果是否可接受。对此，一种可能性是程序员自己基于步骤S5中的可视化检查涂装结果是否可接受。然而，优选的另一种可能性是使用计算机算法来自动检查涂装结果是否可接受。如果是可接受的情况，则在步骤S7中完成编程过程，并且指定的机器人路径和指定的施加参数可被用于后续的涂漆。
否则，仍然需要优化，因此在步骤S8中修改施加参数和/或机器人路径，然后在迭代循环中重复步骤S3-S7，直到获得可接受的涂装结果。迭代循环中的这种重复可以是自动的，也可以是用户控制的。
图2示出了根据本发明的用于对机动车车身构件进行涂漆的涂漆系统的示意性简化表示。涂漆系统首先具有施加器1，其例如可以是旋转雾化器。
在操作中，施加器1通过具有串联机器人运动学的多轴喷漆机器人2在构件表面上移动。
施加器1和涂漆机器人2由机器人控制器3控制，由此机器人控制器3控制涂漆机器人2，使得施加器1以其涂料施加点沿着预限定的机器人路径运动。机器人控制器3以特定的施加参数(例如雾化器转速、涂料流量等)控制施加器1。
这里应该提到的是，机器人控制器3可以分布在多个控制单元上。
根据本发明的涂漆系统还具有数据库4，其中存储了用于大量不同的施加参数和机器人路径的喷涂形式数据。这些喷涂形式数据是先前在喷涂测试中利用相应变化的施加参数和机器人路径测量的。
另外，根据本发明的涂漆系统具有优化单元5，作为优化的起点，该优化单元首先指定一组施加参数和特定的机器人路径并且将这些发送到计算单元6。然后计算单元6根据指定的施加参数和指定的机器人路径，从数据库4读取相关联的喷涂形式数据。计算单元6然后根据喷涂形式数据计算构件表面上的涂装结果并将涂装结果报告回优化单元5。然后优化单元5在显示单元7上图形化地显示涂装结果。另外，优化单元5可以在迭代循环中改变和优化施加参数和机器人路径，每次虚拟地确定和评估涂装结果。因此优化优选地由优化单元5自动执行。
图3示出了由旋转雾化器在构件表面生成的涂层厚度轮廓，该涂层厚度轮廓基于实际测量。在根据本发明的编程方法中，可以根据实际涂层厚度轮廓、例如SB[50]值或最大值SDmax计算喷涂形式参数。SB[50]值指示涂层厚度轮廓的宽度，在该宽度内，涂层厚度至少为最大涂层厚度SDmax的50％。
图4示出了相应的涂层厚度轮廓，即实际测量的涂层厚度轮廓8和数学上近似的涂层厚度轮廓9。例如，实际测量的涂层厚度分布8可以通过高斯曲线来模拟。
图5示出了存储的关于不同的涂料量和不同的空气流量喷涂形式数据的映射图。对于不同的涂料量和不同的空气流量，存储的喷涂形式数据是不同的SB[50]值。
图6示出了根据本发明的编程方法的其他发展形式。
在第一步骤S1中，首先指定表面刷子(主刷子)。表面刷子限定用于对车辆车身的大面积区域、例如车顶区域进行涂漆的所有施加参数和机器人路径。
在步骤S2中，接下来，考虑从数据库读出的喷涂形式数据，以上述方式虚拟地确定涂装结果。
在步骤S3中，接下来，检查涂层厚度均匀性的涂层厚度水平是否可接受。
在步骤S4中，接下来，在此基础上检查涂装结果是否可接受。
如果是不可接受的情况，则在步骤S5中，在给定的限制范围内改变表面刷子的施加参数，并且在迭代循环中重复上述步骤S2-S4，直到获得对于表面刷子可接受的涂装结果。
在步骤S6-S10中，对边缘刷子执行相同的处理，该边缘刷子用于对主体的边缘和边缘区域进行涂漆。
最后，在步骤S11-S15中，测试和优化用于对热点进行涂漆的施加参数和机器人路径。这些热点是机动车车身的难以涂漆的有问题的表面区域。
本发明不限于上述优选实施例。相反，利用了本发明的概念并因此落入保护范围内的大量的变型和变化也是可能的。特别地，本发明还要求保护独立于所引用的权利要求、特别地没有独立权利要求的特征的从属权利要求的主题和特征。因此，本发明包括彼此独立地享有保护的不同方面。
附图标记列表
1 施加器
2 涂漆机器人
3 机器人控制器
4 数据库
5 优化单元
6 计算单元
7 显示单元
8 实际测量的层厚度轮廓
9 数学上近似的层厚度轮廓

Claims (16)

1.一种用于对用于涂装构件的程序控制的涂装机器人(2)、特别是用于对机动车车身构件进行涂漆的涂漆机器人(2)进行编程的方法，所述方法包括以下步骤：
a)指定机器人路径，其中，被涂装机器人(2)引导的施加器(1)的涂料施加点在涂装操作中穿过机器人路径，
b)指定施加参数，施加参数由施加器(1)和涂装机器人(2)在实际涂装操作中沿所述机器人路径运动期间保持，
c)虚拟地确定针对预定的机器人路径和预定的施加参数的涂装结果，以及
其特征在于，通过以下步骤虚拟地确定涂装结果：
c1)根据预定的机器人路径和/或预定的施加参数，生成实际的喷涂形式数据或从数据库(4)读出实际的喷涂形式数据，生成的或从数据库(4)读出的实际的喷涂形式数据再现施加器(1)在实际涂装操作期间以预定的施加参数和/或在预定的机器人路径上生成的喷涂形式，以及
c2)考虑生成的或从数据库(4)读出的实际的喷涂形式数据来确定涂装结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
根据确定的虚拟的涂装结果优化机器人路径和施加参数。
3.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，通过以下步骤确定喷涂形式数据：
a)使用不同的施加参数和不同的机器人路径进行实际的应用试验、特别是通过以不同的施加参数涂装试验片来进行，
b)在实际的应用测试期间测量喷涂形式并确定针对不同的施加参数和机器人路径的相应的喷涂形式数据，以及
c)将针对各种施加参数和机器人路径的喷涂形式数据存储在数据库(4)中。
4.根据权利要求3的方法，其特征在于，
a)喷涂形式数据部分地在实际应用测试中确定且基于喷涂形式的测量，以及
b)喷涂形式数据部分地根据实际应用测试中确定且基于喷涂形式的测量的喷涂形式数据插值。
5.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，
a)施加参数选择性地限定表面刷子或边缘刷子，
b)表面刷子用于涂装大构件表面，
c)边缘刷子用于涂装小构件表面、特别是用于涂装机动车车身的以下构件表面：
c1)挡泥板，
c2)A柱，
c3)B柱，
c4)C柱，
c5)旋风线，
c6)门槛区域，以及
d)数据库(4)包括用于表面刷子和边缘刷子的喷涂形式数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
a)数据库(4)包括针对具有不同的施加参数的表面喷涂的变型的喷涂形式数据、特别是针对以下施加参数中的至少一个的变型的喷涂形式数据：
a1)雾化器转速，
a2)成形空气流量或成形空气压力，
a3)静电涂层剂电荷的高电压，
a4)涂料体积流量，
a5)涂装机器人(2)在构件上移动施加器(1)的涂装速度，和/或
b)数据库(4)包括针对具有不同的施加参数的边缘刷子的变型的喷涂形式数据、特别是针对以下施加参数中的至少一个的变型的喷涂形式数据：
b1)雾化器转速，
b2)成形空气流量或成形空气压力，
b3)静电涂层剂电荷的高电压，
b4)涂料体积流量，
b5)涂装机器人(2)在构件上移动施加器(1)的涂装速度。
7.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
a)确定针对表面刷子的不同变型的涂装结果；以及
b)选择导致最佳的涂装结果的表面刷子的变型。
8.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
a)虚拟地确定针对边缘刷子的不同变型的涂装结果；以及
b)选择导致最佳的涂装结果的边缘刷子的变型。
9.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
a)虚拟地确定针对机器人路径的不同变型的涂装结果；以及
b)选择导致最佳的涂装结果的机器人路径的变型。
10.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，用于各个喷涂形式的喷涂形式数据分别包括至少一个喷涂形式特征值、特别是SB[50]值或SDmax值。
11.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，
a)喷涂形式数据再现涂层厚度轮廓，和/或
b)涂层厚度轮廓由数学曲线、特别是高斯曲线表示。
12.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，
a)涂装结果用涂层厚度分布图形化地表示，和/或
b)考虑读出的喷涂形式数据和施加参数计算涂装结果。
13.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，施加参数确定施加器(1)和/或涂装机器人(2)的以下操作变量：
a)形成施加器(1)的旋转雾化器(1)的雾化器转速，
b)输送形成施加器(1)的喷雾的成形空气的成形空气流量或成形空气压力，
c)静电涂层剂电荷的高电压，
d)由施加器(1)输送的涂料体积流量，
d)用于驱动形成施加器(1)的旋转雾化器(1)的压缩空气涡轮的驱动空气流量或驱动空气压力，
e)涂装机器人(2)在待涂装的构件上移动施加器(1)的涂装速度，和/或
f)施加器(1)和待涂装的构件之间的施加距离。
14.一种以涂装剂对构件进行涂装、特别是对机动车车身构件进行涂漆的涂装系统，所述涂装系统具有
a)涂装机器人(2)，
b)施加器(1)，所述施加器由涂装机器人(2)引导并在操作期间将涂装剂施加到构件上，
其特征在于，
c)数据库(4)，所述数据库包括针对各种施加参数和各种机器人路径的喷涂形式数据，所述喷涂形式数据再现施加器(1)在实际喷涂操作期间以预定的喷涂参数和/或在预定的机器人路径上生成的喷涂形式，以及
d)计算单元(6)，所述计算单元根据预定的施加参数和预定的机器人路径虚拟地计算涂装结果，并且在计算涂装结果时考虑存储的针对预定的施加参数和预定的机器人路径的喷涂形式数据。
15.根据权利要求14所述的涂装系统，其特征在于，所述涂装系统具有优化单元(5)，所述优化单元根据涂装结果优化施加参数和/或机器人路径。
16.根据权利要求14或15所述的涂装系统，其特征在于，所述涂装系统具有用于图形可视化虚拟确定的涂装结果的显示单元(7)。
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