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公开(公告)号：CN117260285A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311390956.2
申请日：2023-10-25
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司 , 中车齐齐哈尔车辆有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC分类号： B23P23/04 , B23K10/00 , B23Q3/06 , B23K37/047 , B23K37/00
摘要： 本发明公开了一种基于工业机器人的铸造浇冒口切割智能装备，包括六轴机器人、变位机、工件夹持装置、切割末端执行器、中控机、三维力控传感器及3D视觉识别相机；六轴机器人能够与切割末端执行器连接；工件夹持装置装夹工件后，变位机驱动其转动；切割末端执行器包括切割装置和等离子气刨机；3D视觉识别相机用于对工件进行扫描、测距并产生三维点云图，切换切割末端执行器对工件铸造余料的杂质进行加工；切割装置用于实现工件1mm残余切割剩余；等离子气刨机用于在通过3D视觉识别相机测量对比后，对1mm以下残余进行加工；三维力控传感器安装在主轴与切割末端执行器之间，本装备能够对杂质进行智能识别，保证工件铸造浇冒口切割精度和切割质量。
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公开(公告)号：CN117359627A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311390953.9
申请日：2023-10-25
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司 , 中车齐齐哈尔车辆有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
摘要： 本发明公开了一种基于机器人的铸造清理智能装备的控制方法，其包括：铸件自动上料装夹、程序自检并启动、视觉识别及路径规划、等离子气刨切割工序、视觉识别校验工序、圆角清理工序和打磨工序，通过快换盘抓取3D视觉相机、等离子气刨机、伸缩锉刀和强磨机分别实现了视觉测量、气刨切割、圆角清理和打磨工序，集成度较高，实现了利用机器人代替人工对铸件进行清理打磨，减少清理过程中对工作人员身体的伤害，满足铸件清理智能化、安全性和可靠性的要求。
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公开(公告)号：CN117450922A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311397449.1
申请日：2023-10-25
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
摘要： 本发明公开了一种铸造清理机器人3D视觉测量方法及测量系统，通过3D双目相机和数字光栅投影仪获取第1角度的待清理铸件的点云数据，并对3D双目相机对铸件进行拍摄时的相对运动路径进行记录，以此路径为基础，获取多个角度的点云数据，进行点云配准操作，得到完整点云数据；后将其划分为六个区域，获取每个区域对应的待清理部位的轮廓信息和位置信息；基于六个区域的轮廓信息进行曲面重建，得到待进行杂质清理的铸件的模型，获得最终的待清理部位的轮廓信息和位置信息，完成对待进行杂质清理的铸件的视觉测量。该检测方法不受光照等外界条件影响，检测结果的准确率高且工作效率高，能够对复杂结构的工件特征进行识别。
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公开(公告)号：CN117260728A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311390949.2
申请日：2023-10-25
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
摘要： 本发明公开了一种铸造件清理机器人智能工具调度控制系统，采用点云处理模块获取铸造工件的工件误差并传输至工具调度模块获取铸造工序所需加工工具序列；工艺参数选择模块根据加工工具序列匹配工艺参数；并采用运动规划模块获取加工轨迹路径；并将加工轨迹路径传输至机械臂控制模块；且通过机械臂控制模块的震动分析单元获取加工过程中的震动数据生成反馈信号，工艺参数选择模块根据反馈信号决策工艺参数或调用工具调度模块；工具调度模块基于风险评估与决策模型对反馈信号评估，并根据评估结果调用加工工具序列的工具或调用点云处理模块重新获取工件误差。通过自学习不断更新刀具调度模块，大大减少相机的调用次数，提高了铸造件的生产效率与相机的使用寿命。
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公开(公告)号：CN118823386A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410792175.4
申请日：2024-06-19
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
摘要： 本发明公开了一种基于工艺参数库的铸造件浇冒口等离子切割方法，包括：获取标准化作业特征向量和标准化现有特征向量；获取最优聚类数目，以获取最优聚类，进而获取作业聚类；获取作业特征描述符和现有特征描述符，以获取最优特征描述符匹配对集合；获取变换矩阵，以获取最优变换矩阵，进而获取待评估点云模型；获取综合相似度评分，基于设定的第一阈值和第二阈值，获取最终切割路径，根据最终切割路径完成对铸造件浇冒口的等离子切割。本发明找到满足相似度要求的现有点云模型所花费的时间较少且能够生成与铸造件的浇冒口匹配度较高的作业路径。
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公开(公告)号：CN117365168A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311391520.5
申请日：2023-10-25
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司
IPC分类号： E04H5/02 , E04D15/00 , E06B3/46 , E05F15/643
摘要： 本发明提供一种基于机器人的铸造清理智能装备安全防护装置，其包括：防护房和防护门，所述防护房设有作业区、加工区和工具区，所述作业区前侧设有所述加工区，所述作业区与所述加工区连通；所述作业区两侧设有工具区，所述防护门包括上料门、安全门和卷帘门，所述作业区与所述工具区之间设有所述卷帘门，所述工具区设有所述安全门，所述工具区通过所述安全门与外部连通，所述加工区设有所述上料门，加工时，所述卷帘门和所述上料门处于关闭状态，使所述加工区和所述作业区形成封闭空间。本发明将作业区和工具区隔离开，防止烟尘及杂质飞溅到工具处，造成工具损坏，保证铸造清理智能装备安全可靠运转，保证工作人员的安全。
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公开(公告)号：CN117415823A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311637121.2
申请日：2023-12-01
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器人的打磨力控末端执行器及控制方法，其包括过渡安装架、力控设备、过渡安装法兰、工具快换盘、工具过渡安装法兰以及强磨机，在机器人关节末端通过过渡安装架将力控设备、工具快换盘及强磨机连接在一起，力控设备负责接触力的采集用于对打磨路径的计算，工具快换盘能将末端执行设备进行快速更换，强磨机作为末端执行设备与铸件接触实现打磨清理，机器人接收打磨指令后，末端执行器根据不同打磨位置的控制策略进行相应的打磨清理，本发明针对车钩铸件的平面浇冒口和飞边毛刺清理等残留缺陷部分的打磨具有较好的精度控制及适应性，有效提高机器人打磨的智能化水平，提高打磨质量和打磨加工过程的效率。
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公开(公告)号：CN118492987A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410493217.4
申请日：2024-04-23
申请人： 中车科技创新(北京)有限公司 , 中车大连机车研究所有限公司
摘要： 本发明公开了一种铸造清理智能机器人自动产线，通过上料倍速链将待清理的铸件运送至上料工位，接着由搬运机器人将待清理的所述铸件搬运至等待进行作业的工作台；作业机器人上的3D视觉测量对待清理的铸件进行三维视觉测量，获取对待清理的铸件进行清理的加工路径；并由作业机器人通过所述末端执行设备，基于所述加工路径对待清理的所述铸件进行清理作业；搬运机器人将已经作业完毕的工作台上的清理完成的所述铸件搬运至所述下料倍速链，最后由码垛机器人进行搬运并码垛，以供现场作业人员后续使用。本发明的产线实现了待清理的铸件从上料、加工到下料的全自动加工，改变了清理工作环境差、劳动强度大、人工成本高、生产效率低、产品一致性差等问题，并且提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN117688462A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311702466.1
申请日：2023-12-12
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司
IPC分类号： G06F18/2411 , G06N3/0442 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G01R19/00 , G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种铸造件清理机器人的工具健康管理方法，通过采集铸造件清理机器人的机械臂末端的作用力信号与清理工具的电流信号；以获得清理工具使用总时长与清理工具健康评分；并采用清理工具图像采集策略对清理工具进行图像采集获取清理工具图像；对清理工具图像进行图像分割获得清理工具主体扫描图片和清理工具耗材扫描图片，以获得清理工具主体健康评分与清理工具耗材健康评分；根据清理工具健康评分、清理工具使用总时长、清理工具主体健康评分及清理工具耗材健康评分对清理工具进行健康决策评估获得清理工具健康评估结果，根据清理工具健康评估结果能更准确、更快速地评估工具的健康状态与耗材的使用情况，从而提高工作效率和降低维护成本。
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公开(公告)号：CN117670816A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311642073.6
申请日：2023-12-01
申请人： 中车大连机车研究所有限公司 , 中车科技创新(北京)有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的铸造清理机器人三维点云处理方法，采集待清理铸件的二维图像和三维点云数据，进而获得二维和三维数据样本集；并将二维三维数据样本集依次输入基于深度学习的卷积神经网络和PointNet++3D神经网络中进行自适应学习和训练获得两种神经网络深度学习模型；后续通过将两种神经网络模型获得结果进行对比，将准确率高的特征识别结果作为最终的输出。本发明公开了基于深度学习的铸造清理机器人三维点云处理方法使用卷积神经网络和PointNet++3D神经网络对铸件的二维和三维点云图像进行缺陷特征检测，最终实现快速准确的识别出铸件的缺陷特征，弥补了传统的卷积神经网络对二维图像中的缺陷检测的不足，提升了铸件缺陷特征识别的准确率。
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