-
公开(公告)号：CN116422739A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310360688.3
申请日：2023-04-06
申请人： 上海发那科机器人有限公司
摘要： 本发明提供一种自动化检验与更换折弯机模具的系统及方法，涉及折弯机模具更换技术领域，包括：折弯机上设有夹紧装置，夹紧装置夹持有模具，沿模具的中线设有两个夹持孔位；换模机器人上设有换模抓手和检测装置，换模抓手上设有夹持装置，与夹持孔位的位置对应；主控机分别连接折弯机和换模机器人，用于控制换模机器人通过检测装置检测夹持孔位，并在检测到夹持孔位时记录夹持孔位的孔位位置，并根据孔位位置和换模机器人的实时位置处理得到模具的实际位置，以及在有模具更换需求时控制换模机器人移动至实际位置控制夹持装置夹取模具，随后将待更换模具放入夹紧装置，以更换夹紧装置中的模具。有益效果是自动检验和换模，提高换模精度和效率。
-
公开(公告)号：CN110523810A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910606498.9
申请日：2019-07-05
申请人： 上海发那科机器人有限公司
IPC分类号： B21D5/02
摘要： 本发明涉及一种高精度机器人钣金折弯跟随方法，采用三点法建立三维笛卡尔坐标系；机器人抓取钣金平放置至模具表面上，并且钣金位于模型V型槽上；机器人通过程序自动计算机器人工具坐标系，并且使其与三维笛卡尔坐标系重合；通过对折弯的钣金模型几何分析，从而建立刀具进给距离Di＝Di(a)的函数关系，计算折弯跟随动态点，自动生成机器人折弯跟随动作程序；钣金折弯时，机器人执行折弯跟随动作程序，从而保证机器人跟随动作完全匹配折弯机折弯动作。本发明考虑了钣金厚度、下模具V槽宽度、V槽角等诸多因素的影响，建立了一种高精度机器人钣金折弯跟随模型，解决了机器人钣金折弯过程中，机器人跟随动作与折弯机动作不匹配的问题。
-
公开(公告)号：CN110153239A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910507348.2
申请日：2019-06-12
申请人： 上海发那科机器人有限公司
摘要： 本发明公开一种基于机器人附加轴的折弯随动方法及钣金弯折流程，包括：步骤S1：建立用户坐标系；步骤S2：机器人抓取钣金平放至模具的上表面，工具坐标系与用户坐标系重合；步骤S3：建立钣金的下表面的折弯处到模具的上表面之间的距离与钣金的单边折弯角度的几何关系，计算折弯跟随动态点，生成机器人的折弯跟随动作程序；步骤S4：逆向求解机器人的运动过程点位信息，判断机器人是否满足可达性的要求，若是，则完成折弯动作，若否，则执行步骤A5；步骤A5：根据机器人的角度配置，计算附加轴的随动的步距，若附加轴以步距乘于步距的调整次数运动到新位置，返回步骤A3。本发明实现了钣金高效、可靠的自动化折弯。
-
公开(公告)号：CN109190688A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810936779.6
申请日：2018-08-16
申请人： 上海发那科机器人有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种机器人抓取有标签数据自动生成方法，其属于工业机器人领域的技术，包括：步骤S1，通过所述仿真分拣系统获得待抓物体的有抓取标签的仿真图像，所述抓取标签为所述待抓物体的可抓取区域；步骤S2，通过所述机器人分拣系统的获得所述待抓物体的真实图像；步骤S3，根据所述仿真图像和所述真实图像训练获得一对抗网络；步骤S4，所述对抗网络根据具有所述抓取标签的所述仿真图像生成机器人的训练用的所述标签图像。该技术方案的有益效果是：能够生成大量的用于机器人深度学习的标签图像，从而不需要进行人工标记，进一步提高了深度学习在机器人中的应用效率以及减少了迭代时间。
-
公开(公告)号：CN110523810B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201910606498.9
申请日：2019-07-05
申请人： 上海发那科机器人有限公司
IPC分类号： B21D5/02
摘要： 本发明涉及一种高精度机器人钣金折弯跟随方法，采用三点法建立三维笛卡尔坐标系；机器人抓取钣金平放置至模具表面上，并且钣金位于模型V型槽上；机器人通过程序自动计算机器人工具坐标系，并且使其与三维笛卡尔坐标系重合；通过对折弯的钣金模型几何分析，从而建立刀具进给距离Di＝Di(a)的函数关系，计算折弯跟随动态点，自动生成机器人折弯跟随动作程序；钣金折弯时，机器人执行折弯跟随动作程序，从而保证机器人跟随动作完全匹配折弯机折弯动作。本发明考虑了钣金厚度、下模具V槽宽度、V槽角等诸多因素的影响，建立了一种高精度机器人钣金折弯跟随模型，解决了机器人钣金折弯过程中，机器人跟随动作与折弯机动作不匹配的问题。
-
公开(公告)号：CN108126914A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201711194494.1
申请日：2017-11-24
申请人： 上海发那科机器人有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的料框内散乱多物体机器人分拣方法，包括：在料框的范围内选取若干可分拣候选区域，将每一可分拣候选区域的图像和深度图输入CNN网络以判断是否为可分拣区域，将可分拣区域的中心记录为可分拣点；通过聚类算法选取较优的可分拣点，计算较优的可分拣点的法向量，并结合法向量、机器人的可达位置、料框的防碰撞剔除不合格的可分拣点；从剩余的可分拣点中随机选择一可分拣点，通过所选择的可分拣点的坐标和法向量控制六自由度机械臂和吸盘手爪分拣可分拣点的物体.本发明利用深度学习优异的特征提取能力自动学习散乱件是否可分拣的特征，能够有效应对频繁变更的零件种类、相互遮挡和分拣对象的不确定性。
-
公开(公告)号：CN108126914B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201711194494.1
申请日：2017-11-24
申请人： 上海发那科机器人有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的料框内散乱多物体机器人分拣方法，包括：在料框的范围内选取若干可分拣候选区域，将每一可分拣候选区域的图像和深度图输入CNN网络以判断是否为可分拣区域，将可分拣区域的中心记录为可分拣点；通过聚类算法选取较优的可分拣点，计算较优的可分拣点的法向量，并结合法向量、机器人的可达位置、料框的防碰撞剔除不合格的可分拣点；从剩余的可分拣点中随机选择一可分拣点，通过所选择的可分拣点的坐标和法向量控制六自由度机械臂和吸盘手爪分拣可分拣点的物体.本发明利用深度学习优异的特征提取能力自动学习散乱件是否可分拣的特征，能够有效应对频繁变更的零件种类、相互遮挡和分拣对象的不确定性。
-
-
-
-
-
-
搜索结果
7 条记录 (耗时 0.042 秒)
