机床和配备传感器解决人为机器人打下手情况

　　进入21世纪后，FANUC公司开发成功了配备有视觉传感器和力觉传感器的智能机器人。到现在，已拥有可搬运质量从2公斤到1.2吨的种类丰富的商品系列。随后，FANUC公司又开发了运用这一智能机器人的长时间连续机械加工系统“机器人单元”。在整个加工工序中，加工作业本身使用数控机床进行白动化加工已经非常普遍了。

　　但是，附带作业，比如在加工中心的夹具上进行加工材料装卸的作业，以及去毛刺毛边、清洗等作业中的很多部分，现在还是依靠人工来完成。机器人单元使用智能机器人，不但实现了这些作业的白动化，而且在世界上最早实现了720小时的长时间连续加工。现在在FANUC公司的工厂共运转着13套这样的机器人单元。机器人单元使用了两种控制装置，也就是CNC和机器人控制器。我们现在正在开发使这两种控制装置都可以单独地显示双方状态的功能，以进一步推进机床和机器人的融合。

　　借此机会，我想简单介绍一下机器人单元的主要构成要素。所谓工业用智能机器人的智能，并不是指具有和人类一样的思考能力，而是指使机械具有能和熟练工相媲美的作业技能。不具有智能的，也就是普通的重复动作型机器人，的确可以提高工厂的自动化生产程度，降低生产成本。并且只要完成机器人动作的示教，它就能够正确地重复动作，对产品的质量稳定起到了很大的作用。但问题是必须由人将所有的动作细微环节都示教给机器人，这非常花功夫。

　　不仅如此普通机器人还需要使用工件供给装置等专用周边设备，或很多工件定位用夹具，这就增加了设备投资费用。另外，还要由人进行事先把工件在所定的位置上正确地排放好―这样非常简单的日常劳动，出现人为机器人的白动化工作打下手的情况。为了解决这个问题，我们开发了配备有眼睛功能的视觉传感器，和有手的触觉功能的力觉传感器的智能机器人，并在此基础上开发了机器人单元。

　　2.机器人单元

　　(1)长时间连续机械加工系统的开发过程对机械加工系统来说，尽可能减少初期投资，和尽可能延长连续作业时间，才能降低加工成本。

　　80 年代我们开发的第一代机械加工系统，采用了将多个工件装到有复数装载面的随行夹具上，并把夹具放在交换工作台自动送给装置上对加工中心进行供料，从而实现了24小时连续加工。90年代的第二代加工系统，是将4到6台的加工中心和可容纳更多随行夹具的立体仓库相结合，实现了60小时的连续加工。这意味着可以从周五晚间到周一早晨进行无人加工。进人21世纪，我们开发了使用智能机器人的第三代机械加工系统“机器人单元”，实现了每月连续720小时加工。

　　(2)机器人单元的构成

　　机器人单元是由加工中心、加工工件装卸用机器人、加工完工件去毛刺和清洗用机器人、放随行夹具的托盘搬运车、以及材料仓库构成的。

　　(3)工件装卸作业的机器人化

　　智能机器人的视觉传感器，能检测出托盘上杂乱摆放的加工工件的位置和旋转角度。这样机器人就可以用机械手来抓取工件了。为了能抓取多种工件，机械手使用伺服电机来驱动手指的开合。这样就能通过机器人程序，根据工件的尺寸自由地改变手指的开合度，和根据工件的重量自由地改变抓取的力量。

　　要把抓取的工件正确地装到夹具的所定位置上，需要对由于铸件本身的尺寸误差引起的抓取偏差进行补正。机器人抓取的工件，由另一台智能机器人用可测出对象物体的三维位置及角度的视觉传感器对其进行位置和角度测量。根据测量结果，可以求出动作示教时的工件抓取位置和实际抓取位置的偏差。当机器人在夹具上进行工件定位时，通过对抓取偏差进行补正，就可以实现准确的定位了。最后，在机器人把工件装上夹具时，通过特别的方式控制机器人的各个轴，在指定的直角坐标系的方向上让机器人的动作变得柔和，这样就可以根据夹具的表面状态来自动地调整工件的位置和角度。这一方法叫做Soft Float 功能(随动功能)，可以把工件高精度地装上夹具。

　　有可充分利用场地、和操作简单等特点，是很容易引进的系统。

　　(4)大机器人

　　大型加工中心一般用来加工重型工件，因此FANUC 公司开发了最大可搬运质量达1.2 吨的“大机器人”来满足重型工件的加工需要。大机器人，可以轻松地抓取小型机床的铸件床身，并将它装到加工中心的夹具土。

　　(5)CNC 和机器人控制器示教操作盘上的双方向状态显示

　　为了使只会操作机器人，或是只会操作CNC 的操作员，也能操作机器人单元，FANUC 公司开发了可在机器人示教操作盘的画面上显示CNC 状态的功能、和可在CNC 画面上显示机器人状态的功能。今后，我们还将继续开发使两者的功能相互融入，进一步推进CNC 和机器人的融合，并把实现提高的操作性作为今后的目标。

　　3.结尾

　　我们认为机器人单元，是可通过长时间连续机械加工大幅度削减加工成本的，极具国际竞争力的机械加工系统。这份资料如果能为读者提供有用的信息，我将感到无比高兴。

　　转载请注明来源：加速度传感器网（www.aq315.com）

若本文收录的图片文字侵犯了您的权益，请邮件联系我们，我们将在24小时内予以删除。