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公开(公告)号：CN103439918B
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201310340703.4
申请日：2013-08-07
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G05B19/4097
摘要： 本发明公开了一种基于刀轨数据获得其加工误差的方法，包括以下步骤：获取CAD/CAM软件系统输出的刀轨数据，并对该刀轨数据进行预处理，以获得参与切削的切削轨迹数据，针对切削轨迹数据，采用三点圆弧法计算其中刀位点的弓高误差，对得到的所有刀位点的弓高误差取平均值，并将结果放大40%至60%，以得到刀具轨迹的加工误差。本发明能够打破对刀轨数据进行优化处理所面临的技术瓶颈，自动计算出一个合理的加工误差，为解决现有CAD/CAM软件系统输出刀轨数据存在的问题，如重复点、尖点以及点位信息分布不均匀等，以及由于数控编程人员参差不齐而导致严重影响刀具轨迹质量的问题，提供一个重要的参考依据。
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公开(公告)号：CN110125930B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910314549.0
申请日：2019-04-18
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制方法，获取机械臂当前状态下的作业场景图像，并根据运动指令向量的采样均值和初始方差，生成运动指令向量组；将其分别与作业场景图片进行结合，获取每个运动指令向量对应的可能性预测值；对运动指令向量对应的多个可能性预测值进行大小排序，获取至少一个最大可能性预测值对应的最佳运动指令向量；比较机械臂当前状态下抓取物体的可能性预测值与最佳运动指令向量的可能性预测值，确定抓取运动决策。本发明还公开了一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制系统。本发明技术方案，能够应用于工业机械臂分拣、上料，服务机械臂抓取等诸多机械臂应用领域，提供智能、稳定的抓取效果。
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公开(公告)号：CN104267664A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410436637.5
申请日：2014-08-29
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G05B19/19
CPC分类号： G05B19/19
摘要： 本发明公开了一种基于势能场梯度线的平面加工混合刀路生成方法，其利用势能场梯度线长度的变化趋势对加工区域分区，并在不同的加工区域分别产生单向行切刀路和螺旋刀路，包括：在平面加工区域生成一个虚拟势能场，得到一系列梯度线。从毛坯的拐角处出发，沿毛坯外边界采用基于梯度线长度的搜寻算法获得两种刀路区域的分界线的极限位置。通过引入比例因子(用单向行切刀路加工的区域占整个加工区域的比例)，在极限分界线基础上根据毛坯和叶片的具体形状决定两种刀路所占的比例，从而得到两种刀路的加工区域，分别在两个区域上产生单向行切刀路和螺旋刀路。与用单一刀路进行加工的方法比较，本发明产生的混合刀路切深更加均匀，加工效率更高。
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公开(公告)号：CN110919638A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911119480.2
申请日：2019-11-15
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： B25J9/02 , B25J9/16 , B25J11/00 , B07C5/34 , B07C5/36 , B24B19/00 , B24B41/06 , B24B47/22 , B24B49/02
摘要： 本发明属于智能制造领域，涉及一种3+4新构型双臂协作机器人加工系统，包括：工件夹持臂直线滑轨水平布置，工件夹持臂包括三个相互垂直的回转轴，其中一个回转轴竖直布置；工具夹持臂包括一个竖直回转轴和两个水平回转轴；工件夹持臂末端用于安装工件；工具夹持臂末端安装加工工具，用于对工件进行加工；机器人控制器用于控制工件夹持臂进行三转动一平动的4自由度运动，以及控制工具夹持臂进行3自由度转动，从而实现3+4双臂协作加工。本发明由三旋转一平动的工件夹持臂和三旋转的工具夹持臂组成3+4新构型双臂协作机器人，从而缩短运动链长度、提升系统刚度、保证加工精度，解决现有技术整体刚度及加工精度不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN110315396A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201810268885.1
申请日：2018-03-29
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： B24B1/00
摘要： 本发明属于工业机器人领域，并公开了一种基于大数据的工业机器人恒力磨抛方法，包括以下步骤：1)机器人运行数据采集：采用六维力传感器分别连接工业机器人和控制器，通过不断调节同一打磨轨迹的贴合程度，采集大量运行数据构成训练集；2)确定BP神经网络拓扑模型；3)根据步骤1)获得的运行数据对步骤2)所建立的BP神经网络拓扑模型进行训练；4)将训练好的BP神经网络拓扑模型运用到无传感器的工业机器人打磨实例中，获得工业机器人运行过程中的打磨力时域曲线，根据预设的打磨力阙值进行工业机器人轨迹调整，以便于获得恒力打磨效果。本发明可以重复路径微调的工作，这样就解决了磨抛生成效率低下，加工成本较高等问题。
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公开(公告)号：CN110125930A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910314549.0
申请日：2019-04-18
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制方法，获取机械臂当前状态下的作业场景图像，并根据运动指令向量的采样均值和初始方差，生成运动指令向量组；将其分别与作业场景图片进行结合，获取每个运动指令向量对应的可能性预测值；对运动指令向量对应的多个可能性预测值进行大小排序，获取至少一个最大可能性预测值对应的最佳运动指令向量；比较机械臂当前状态下抓取物体的可能性预测值与最佳运动指令向量的可能性预测值，确定抓取运动决策。本发明还公开了一种基于机器视觉和深度学习的机械臂抓取控制系统。本发明技术方案，能够应用于工业机械臂分拣、上料，服务机械臂抓取等诸多机械臂应用领域，提供智能、稳定的抓取效果。
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公开(公告)号：CN105425725B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201510903480.7
申请日：2015-12-09
申请人： 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
IPC分类号： G05B19/19
摘要： 本发明公开了一种离散刀具轨迹的曲线拟合方法，首先根据离散刀具轨迹建立拟合曲线，其次通过采样点将所述拟合曲线划分为多个采样区间，并通过计算多个采样区间内的最大弦高差，以及离散刀具轨迹到拟合曲线的距离，从而判断所述拟合曲线的最大弦高差是否超过加工系统的弦高差阈值，以及所述拟合曲线的光顺性是否满足加工系统的要求，然后根据检测结果对拟合曲线进行调整，最终建立具有满足加工系统误差以及光顺性要求的轨迹曲线。通过本发明，能高效率地全面检测拟合曲线上超过加工系统的误差阈值的区间，从而使得离散刀具轨迹的拟合曲线不仅能满足弦高差的精度要求，同时也满足光顺性要求，使得数控加工产品具有更高的精度以及更好的加工质量。
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公开(公告)号：CN103439918A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310340703.4
申请日：2013-08-07
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G05B19/4097
摘要： 本发明公开了一种基于刀轨数据获得其加工误差的方法，包括以下步骤：获取CAD/CAM软件系统输出的刀轨数据，并对该刀轨数据进行预处理，以获得参与切削的切削轨迹数据，针对切削轨迹数据，采用三点圆弧法计算其中刀位点的弓高误差，对得到的所有刀位点的弓高误差取平均值，并将结果放大40%至60%，以得到刀具轨迹的加工误差。本发明能够打破对刀轨数据进行优化处理所面临的技术瓶颈，自动计算出一个合理的加工误差，为解决现有CAD/CAM软件系统输出刀轨数据存在的问题，如重复点、尖点以及点位信息分布不均匀等，以及由于数控编程人员参差不齐而导致严重影响刀具轨迹质量的问题，提供一个重要的参考依据。
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公开(公告)号：CN110919638B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201911119480.2
申请日：2019-11-15
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： B25J9/02 , B25J9/16 , B25J11/00 , B07C5/34 , B07C5/36 , B24B19/00 , B24B41/06 , B24B47/22 , B24B49/02
摘要： 本发明属于智能制造领域，涉及一种3+4构型双臂协作机器人加工系统，包括：工件夹持臂直线滑轨水平布置，工件夹持臂包括三个相互垂直的回转轴，其中一个回转轴竖直布置；工具夹持臂包括一个竖直回转轴和两个水平回转轴；工件夹持臂末端用于安装工件；工具夹持臂末端安装加工工具，用于对工件进行加工；机器人控制器用于控制工件夹持臂进行三转动一平动的4自由度运动，以及控制工具夹持臂进行3自由度转动，从而实现3+4双臂协作加工。本发明由三旋转一平动的工件夹持臂和三旋转的工具夹持臂组成3+4构型双臂协作机器人，从而缩短运动链长度、提升系统刚度、保证加工精度，解决现有技术整体刚度及加工精度不足的技术问题。
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公开(公告)号：CN110315396B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810268885.1
申请日：2018-03-29
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： B24B1/00
摘要： 本发明属于工业机器人领域，并公开了一种基于大数据的工业机器人恒力磨抛方法，包括以下步骤：1)机器人运行数据采集：采用六维力传感器分别连接工业机器人和控制器，通过不断调节同一打磨轨迹的贴合程度，采集大量运行数据构成训练集；2)确定BP神经网络拓扑模型；3)根据步骤1)获得的运行数据对步骤2)所建立的BP神经网络拓扑模型进行训练；4)将训练好的BP神经网络拓扑模型运用到无传感器的工业机器人打磨实例中，获得工业机器人运行过程中的打磨力时域曲线，根据预设的打磨力阙值进行工业机器人轨迹调整，以便于获得恒力打磨效果。本发明可以重复路径微调的工作，这样就解决了磨抛生成效率低下，加工成本较高等问题。
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