CN114378647A - 一种3d视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法及系统，其中方法包括：采集轮毂的3D点云图像数据，并通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界；将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云；根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹；控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺。本发明通过3D点云技术实现汽车轮毂去毛刺的自动化去除，减少人工，提升生产效率，同时大幅减少方案成本。
Description
技术领域
本发明涉及3D视觉技术领域，特别是涉及一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法和系统。
背景技术
在传统汽车轮毂自动化制造领域中，轮毂出现毛刺飞边的原因是由于切削加工过程中塑性变形引起的或有些是铸造、模锻等加工的飞边，为了提高生产效率，会压缩切削时间，导致轮毂切削不完善，轮毂车窗口位置存在不规则毛刺飞边残留，且轮毂形态各异，毛刺飞边残留情况不一致，工厂想通过工业视觉识别的方式，检测毛刺飞边位置并引导机械手手持打磨头去除轮毂窗口上残留毛刺飞边。
现有技术方案以人工操作机械手示教轮毂窗口残留毛刺飞边的打磨轨迹，并使用2D相机拍照示教时的轮毂位置作为模板，作业时先通过2D相机拍照识别轮毂的型号与位置与模板位置进行对比产生的偏差位置信息告知机械手，机械手根据此偏差信息进行实际轮毂去毛刺飞边作业。但是，该方案中存在的问题：1、工厂实际生产过程中，汽车轮毂款式多样，且每年都在更新换代，人工通过操作机械手示教轮毂窗口去毛刺轨迹需要对轮毂款式一一单独示教，示教过程繁琐；2、汽车轮毂生产过程中，会导致轮毂本身局部出现形变且符合实际生产的合格标准，2D相机无法有效识别轮毂本身生产过程中出现的局部形变量，导致给到机械手的偏差数据无法兼容产品本身局部形变量，机械手手持打磨头去除毛刺过程存在毛刺飞边残留。
发明内容
为解决汽车轮毂生产过程中产生的毛刺的技术问题，本发明提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法及系统，使用3D视觉识别毛刺引导机械手去毛刺的方式，实现工厂自动化去毛刺。
本发明第一方面提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法，包括：
采集轮毂的3D点云图像数据，并通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界；
将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云；
根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹；
控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺。
进一步地，所述将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云，包括：
设定距离阈值，将与主体点云的距离超出所述距离阈值的点云定义为边界离散点云；
将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，经过迭代，得到拟合后去除边界离散点云的闭合轮廓。
进一步地，所述通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界，包括：
通过点云离散点边界搜索工具对所述3D点云图像数据进行识别，得到识别边界。
进一步地，所述根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹之后，还包括：
根据标定矩阵，将所述轮毂窗口去毛刺轨迹转换为机械手的绝对值坐标组成的轨迹。
进一步地，所述控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺之前，还包括：
通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系，将所述3D视觉空间坐标系与所述机械手空间坐标系进行统一。
本发明第二方面提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，包括：
识别边界获取模块，用于采集轮毂的3D点云图像数据，并通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界；
边界离散点云剔除模块，用于将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云；
轮毂窗口去毛刺轨迹生成模块，用于根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹；
去除轮毂窗口毛刺模块，用于控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺。
进一步地，所述边界离散点云剔除模块，还用于：
设定距离阈值，将与主体点云的距离超出所述距离阈值的点云定义为边界离散点云；
将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，经过迭代，得到拟合后去除边界离散点云的闭合轮廓。
进一步地，所述识别边界获取模块，还用于：
通过点云离散点边界搜索工具对所述3D点云图像数据进行识别，得到识别边界。
进一步地，所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，还包括：
轨迹转换模块，用于根据标定矩阵，将所述轮毂窗口去毛刺轨迹转换为机械手的绝对值坐标组成的轨迹。
进一步地，所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，还包括：
坐标匹配模块，用于通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系，将所述3D视觉空间坐标系与所述机械手空间坐标系进行统一。
与现有技术相比，本发明实施例的有益效果在于：
本发明提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法及系统，其中方法包括：采集轮毂的3D点云图像数据，并通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界；将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云；根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹；控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺。本发明通过3D点云技术实现汽车轮毂去毛刺的自动化去除，减少人工，提升生产效率，同时大幅减少方案成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明某一实施例提供的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法的流程图；
图2是本发明另一实施例提供的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法的流程图；
图3是本发明又一实施例提供的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法的流程图；
图4是本发明某一实施例提供的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统的装置图；
图5是本发明某一实施例提供的一种电子设备的结构图。
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作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。
应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
第一方面。
请参阅图1-2，本发明实施例1提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法，包括：
S100、采集轮毂的3D点云图像数据，并通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界。
需要说明的是，轮毂是轮胎内廓轮钢通过立柱连接的轮芯旋转部分，即支撑轮胎的中心装在轴上的金属部件。又叫轮圈、钢圈、轱辘、胎铃。3D点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。
可以理解的是，将轮毂固定在扫描工位，3D相机对固定区域产品进行扫描，采集实际产品的3D点云图像数据，通过添加点云离散点边界搜索工具，视觉系统集合实际采集到的3D点云图像数据，识别图像内部的窗口边界。
在本发明实施例1提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法的某一具体实施方式中，所述步骤S100包括：
通过点云离散点边界搜索工具对所述3D点云图像数据进行识别，得到识别边界。
S200、将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云。
需要说明的是，通过滤波方法处理3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界。
可以理解的是，结合实际边界搜索出的边界窗口进行窗口位置数据拟合，通过设定点云离散点靠近主体点云数据的距离设定阈值区间，剔除不属于该区域的边界离散点云，经过多次迭代，得到拟合后去除该阈值区间的点云窗口边界数据，得到已经去除毛刺的离散点云，窗口拟合成一个闭合轮廓。
在本发明实施例1提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法的另一具体实施方式中，所述步骤S200包括：
S210、设定距离阈值，将与主体点云的距离超出所述距离阈值的点云定义为边界离散点云。
S220、将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，经过迭代，得到拟合后去除边界离散点云的闭合轮廓。
S300、根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹。
需要说明的是，结合去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成去毛刺轨迹并通过标定矩阵转化为机械手的绝对值坐标。
可以理解的是，结合去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂，结合实际去毛刺工艺生成(姿态、打磨头功率)等，生成轮毂窗口去毛刺轨迹，通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系把视觉软件计算出的去毛刺轨迹转化机械手的绝对值坐标。
在本发明实施例1提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法的另一具体实施方式中，所述步骤S300之前，包括：
通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系，将所述3D视觉空间坐标系与所述机械手空间坐标系进行统一。
所述步骤S300之后，包括：
根据标定矩阵，将所述轮毂窗口去毛刺轨迹转换为机械手的绝对值坐标组成的轨迹。
S400、控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺。
需要说明的是，机械手根据3D视觉软件计算生成的去毛刺轨迹去执行打磨去除工艺。
本发明提供的方法通过3D点云技术实现汽车轮毂去毛刺的自动化去除，减少人工，提升生产效率，同时大幅减少方案成本。
请参阅图3，本发明实施例2提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法，分为A、B两个主要流程。两个流程分别为：
流程A：
1)3D视觉与机械手标定：
该步骤的目的是将3D图像坐标系与机械手工具坐标系进行统一，采用模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系，并保存。
流程B：
1)3D相机采集轮毂点云图像：
轮毂固定在扫描工位，3D相机对固定区域产品进行扫描，采集实际产品的3D点云图像数据。
2)视觉系统集合实际采集到的3D点云图像数据识别窗口位置：
视觉系统集合实际采集到的3D点云图像数据，通过添加点云离散点边界搜索工具，识别图像内部的窗口边界。
3)滤波方式处理3D点云图像上搜索得到的窗口边界数据：
结合实际边界搜索出的边界窗口进行窗口位置数据拟合，通过设定点云离散点靠近主体点云数据的距离设定阈值区间，剔除不属于该区域的边界离散点云，多0次迭代，得到拟合后去除该阈值区间的点云窗口边界数据，得到已经去除毛刺的离散点云，窗口拟合成一个闭合轮廓。
4)结合去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成去毛刺轨迹并通过标定矩阵转化为机械手的绝对值坐标：
结合去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂，结合实际去毛刺工艺生成(姿态、打磨头功率)等，生成轮毂窗口去毛刺轨迹，通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系把视觉软件计算出的去毛刺轨迹转化机械手的绝对值坐标。
5)机械手根据3D视觉软件计算生成的去毛刺轨迹去执行打磨去除工艺。
本发明提供的方法通过3D点云技术实现汽车轮毂去毛刺的自动化去除，减少人工，提升生产效率，同时大幅减少方案成本。
第二方面。
请参阅图4，本发明实施例3提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，包括：
识别边界获取模块100，用于采集轮毂的3D点云图像数据，并通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界。
需要说明的是，轮毂是轮胎内廓轮钢通过立柱连接的轮芯旋转部分，即支撑轮胎的中心装在轴上的金属部件。又叫轮圈、钢圈、轱辘、胎铃。3D点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。
可以理解的是，将轮毂固定在扫描工位，3D相机对固定区域产品进行扫描，采集实际产品的3D点云图像数据，通过添加点云离散点边界搜索工具，视觉系统集合实际采集到的3D点云图像数据，识别图像内部的窗口边界。
在本发明实施例3提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统的中，所述识别边界获取模块100，还用于：
通过点云离散点边界搜索工具对所述3D点云图像数据进行识别，得到识别边界。
边界离散点云剔除模块200，用于将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云。
需要说明的是，通过滤波方法处理3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界。
可以理解的是，结合实际边界搜索出的边界窗口进行窗口位置数据拟合，通过设定点云离散点靠近主体点云数据的距离设定阈值区间，剔除不属于该区域的边界离散点云，经过多次迭代，得到拟合后去除该阈值区间的点云窗口边界数据，得到已经去除毛刺的离散点云，窗口拟合成一个闭合轮廓。
在本发明实施例3提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统的中，所述边界离散点云剔除模块200，还用于：
设定距离阈值，将与主体点云的距离超出所述距离阈值的点云定义为边界离散点云；
将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，经过迭代，得到拟合后去除边界离散点云的闭合轮廓。
轮毂窗口去毛刺轨迹生成模块300，用于根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹。
需要说明的是，结合去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成去毛刺轨迹并通过标定矩阵转化为机械手的绝对值坐标。
可以理解的是，结合去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂，结合实际去毛刺工艺生成(姿态、打磨头功率)等，生成轮毂窗口去毛刺轨迹，通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系把视觉软件计算出的去毛刺轨迹转化机械手的绝对值坐标。
在本发明实施例3提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统的中，还包括：
轨迹转换模块，用于根据标定矩阵，将所述轮毂窗口去毛刺轨迹转换为机械手的绝对值坐标组成的轨迹。
在本发明实施例3提供一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统的中，还包括：
坐标匹配模块，用于通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系，将所述3D视觉空间坐标系与所述机械手空间坐标系进行统一。
去除轮毂窗口毛刺模块400，用于控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺。
需要说明的是，机械手根据3D视觉软件计算生成的去毛刺轨迹去执行打磨去除工艺。
本发明提供的系统通过3D点云技术实现汽车轮毂去毛刺的自动化去除，减少人工，提升生产效率，同时大幅减少方案成本。
第三方面。
本发明提供了一种电子设备，该电子设备包括：
处理器、存储器和总线；
所述总线，用于连接所述处理器和所述存储器；
所述存储器，用于存储操作指令；
所述处理器，用于通过调用所述操作指令，可执行指令使处理器执行如本申请的第一方面所示的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法对应的操作。
在一个可选实施例中提供了一种电子设备，如图5所示，图5所示的电子设备5000包括：处理器5001和存储器5003。其中，处理器5001和存储器5003相连，如通过总线5002相连。可选地，电子设备5000还可以包括收发器5004。需要说明的是，实际应用中收发器5004不限于一个，该电子设备5000的结构并不构成对本申请实施例的限定。
处理器5001可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器5001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线5002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线5002可以是PCI总线或EISA总线等。总线5002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器5003可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器5003用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器5001来控制执行。处理器5001用于执行存储器5003中存储的应用程序代码，以实现前述任一方法实施例所示的内容。
其中，电子设备包括但不限于：移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。
第四方面。
本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请第一方面所示的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法。
本申请的又一实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。
Claims (10)
1.一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法，其特征在于，包括：
采集轮毂的3D点云图像数据，并通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界；
将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云；
根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹；
控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺。
2.如权利要求1所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法，其特征在于，所述将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云，包括：
设定距离阈值，将与主体点云的距离超出所述距离阈值的点云定义为边界离散点云；
将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，经过迭代，得到拟合后去除边界离散点云的闭合轮廓。
3.如权利要求1所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法，其特征在于，所述通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界，包括：
通过点云离散点边界搜索工具对所述3D点云图像数据进行识别，得到识别边界。
4.如权利要求1所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法，其特征在于，所述根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹之后，还包括：
根据标定矩阵，将所述轮毂窗口去毛刺轨迹转换为机械手的绝对值坐标组成的轨迹。
5.如权利要求1所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的方法，其特征在于，所述控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺之前，还包括：
通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系，将所述3D视觉空间坐标系与所述机械手空间坐标系进行统一。
6.一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，其特征在于，包括：
识别边界获取模块，用于采集轮毂的3D点云图像数据，并通过所述3D点云图像数据识别图像内部的窗口边界，得到识别边界；
边界离散点云剔除模块，用于将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，剔除不属于目标区域内的边界离散点云；
轮毂窗口去毛刺轨迹生成模块，用于根据去除毛刺的离散点云的轮毂窗口形成的闭合轮毂生成轮毂窗口去毛刺轨迹；
去除轮毂窗口毛刺模块，用于控制机械手根据所述轮毂窗口去毛刺轨迹去除轮毂窗口毛刺。
7.如权利要求6所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，其特征在于，所述边界离散点云剔除模块，还用于：
设定距离阈值，将与主体点云的距离超出所述距离阈值的点云定义为边界离散点云；
将所述识别边界进行窗口位置数据拟合，经过迭代，得到拟合后去除边界离散点云的闭合轮廓。
8.如权利要求6所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，其特征在于，所述识别边界获取模块，还用于：
通过点云离散点边界搜索工具对所述3D点云图像数据进行识别，得到识别边界。
9.如权利要求6所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，其特征在于，还包括：
轨迹转换模块，用于根据标定矩阵，将所述轮毂窗口去毛刺轨迹转换为机械手的绝对值坐标组成的轨迹。
10.如权利要求6所述的一种3D视觉引导机器人智能去除轮毂毛刺的系统，其特征在于，还包括：
坐标匹配模块，用于通过模型匹配法计算出3D视觉空间坐标系与机械手空间坐标系的转换关系，将所述3D视觉空间坐标系与所述机械手空间坐标系进行统一。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117381553A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-12 | 创新奇智(青岛)科技有限公司 | 一种工件打磨方法、装置、电子设备及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0589160A1 (de) * | 1992-07-10 | 1994-03-30 | Erich Netzsch GmbH & Co. Holding KG | Verfahren und Anlage zum Entgraten und Weiterbearbeiten von Werkstücken, insbesondere aus keramischem Material |
| DE19935559A1 (de) * | 1999-07-30 | 2001-02-22 | Isa Technik Anlagenbau Gmbh | Verfahren und Anordnung zum Entgraten und/oder Verrunden von Werkstückkanten eines Werkstückes |
| CN106079196A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-11-09 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 一种毛刺切割路径的生成方法及装置 |
| CN111558780A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-08-21 | 中信戴卡股份有限公司 | 一种轮毂除毛刺系统 |
| CN111805556A (zh) * | 2020-07-21 | 2020-10-23 | 上海发那科机器人有限公司 | 一种铸件毛刺清理系统及方法 |
| CN214351485U (zh) * | 2021-01-28 | 2021-10-08 | 济南嘉瑞杰模型有限公司 | 一种三维立体成像打磨系统 |
-
2021
- 2021-12-03 CN CN202111475156.1A patent/CN114378647A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0589160A1 (de) * | 1992-07-10 | 1994-03-30 | Erich Netzsch GmbH & Co. Holding KG | Verfahren und Anlage zum Entgraten und Weiterbearbeiten von Werkstücken, insbesondere aus keramischem Material |
| DE19935559A1 (de) * | 1999-07-30 | 2001-02-22 | Isa Technik Anlagenbau Gmbh | Verfahren und Anordnung zum Entgraten und/oder Verrunden von Werkstückkanten eines Werkstückes |
| CN106079196A (zh) * | 2016-06-23 | 2016-11-09 | 凌云光技术集团有限责任公司 | 一种毛刺切割路径的生成方法及装置 |
| CN111558780A (zh) * | 2020-05-28 | 2020-08-21 | 中信戴卡股份有限公司 | 一种轮毂除毛刺系统 |
| CN111805556A (zh) * | 2020-07-21 | 2020-10-23 | 上海发那科机器人有限公司 | 一种铸件毛刺清理系统及方法 |
| CN214351485U (zh) * | 2021-01-28 | 2021-10-08 | 济南嘉瑞杰模型有限公司 | 一种三维立体成像打磨系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 张桂芳: "《基于点云数据处理的机器人三维磨削路径规划》", 31 December 2017 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117381553A (zh) * | 2023-12-08 | 2024-01-12 | 创新奇智(青岛)科技有限公司 | 一种工件打磨方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN117381553B (zh) * | 2023-12-08 | 2024-02-23 | 创新奇智(青岛)科技有限公司 | 一种工件打磨方法、装置、电子设备及存储介质 |
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