时间: 2024-05-13 08:29:35 | 作者: 医疗产品注塑
近年来，强劲的市场需求及国家政策导向，推动装配式钢结构建筑得到普及和快速发展。
市场需求的迅速增加，对钢结构加工制造业提出了更加高的要求，如何提升生产效率、产品质量，降低生产所带来的成本、劳动强度，已成为行业内生产制造企业转变发展方式与经济转型亟须解决的焦点问题。
纵观目前国内建筑钢结构行业，行业标准不完善，导致建筑钢结构的构件生产，是完全的定制化生产。传统的建筑钢结构制造企业。
依然属于资源消耗型与劳动密集型企业，工作环境恶劣，生产方式传统，整体装备自动化、智能化水平不高。
原因是国内高端钢结构高端制造装备研发起步较晚，国外高端制造装备引进成本过高且不完全适用。
因此，研发完全自主知识产权的装配式钢结构人机一体化智能系统关键技术和核心制造装备，是行业内亟待攻克的难题。
本文在对国内外建筑钢结构加工制造业装备水平充分调研的基础上，借鉴国外先进的技术与理念，结合宝冶钢构生产实际需要，在生产的基本工艺路线中引入智能零件分拣中心概念。
系统利用机器视觉、工业机器人、边缘计算等先进的技术手段，对钢结构生产的全部过程中的节点板、加筋板等非标零件钢板进行自动识别、质检、分类拣选以及物流配送提出可行的解决方案。
建筑钢结构的构件加工制作的完整过程中，零件钢板加工及装配是重要工序之一，也是影响工程质量和进度的潜在风险因素。
数量庞大的零件生产、标识、质检及工序间的流转，作业面大，同时耗费了大量的人力物力。
本文研究的智能零件分拣中心，具有工序集中、占地小、效率高等特点，在产品质量有效管控的同时。
可实时跟踪成品零件的定向仓储、配送及消耗情况，能够大幅度的提高零件周转效率。
硬件设备部分主要由未识别零件上料系统、零件输送系统、零件扫描系统、分拣机器人系统、零件跟踪系统和控制管理系统六部分组成。
系统软件部分是智能零件分拣中心的中枢和大脑，部署在一台高性能的工业PC机上，完成运动设备的实时控制、生产数据采集分析以及业务层的数据收发。
PC端主控软件，主要由基础级控制系统软件、识别判定算法、人机交互软件三部分组成。
其中人机交互系统软件主要基于C#语言开发，采用开源ORM框架SqlSugar，框架优点简单易用、功能齐全、高性能、轻量级、服务齐全，提高了开发效率。
让更多开发工作倾向于业务逻辑的打磨，底层采用Emit动态创建数据绑定程序集进行缓存，缓存后的性能能够达到原生水平，与同类的框架相比，性能最高。
对数据库操作的速度适合分拣系统对于数据存储效率的要求，SqlSugar同时支持数据仓库和日志的功能，面向大业务拓展时依然有突出的性能。
系统接受生产计划单，操作人员按照生产计划从TEKLA或钢构制造执行系统导入生产计划数据—零件数据文件。
叉车司机通过车载移动终端接受任务信息，将待分拣零件托盘放到指定上料位置。
采集零件托盘点云数据并做多元化的分析，指挥工业机器人进行未识别零件的上料搬运作业。
扫描箱中的3D扫描仪在零件运送过程中进行高精度点云数据采集，系统提取轮廓和特征值后进行自动匹配识别。
识别后的零件实际尺寸数据与系统内的设计数据来进行对比分析，完成零件质量检查，判断零件是否合格。
机器人按照系统设定好的分拣策略分类拣选合格零件，不合格零件直接放入指定的料筐进行返工修复。
建筑钢结构零件板完全是非标定制，上料零件托盘内所承载的零件数量及规格具有不确定性，因此就需要采用机器视觉技术来辅助机械手完成零件搬运工作。
上料视觉系统由固定式钢结构支架（高度可自由调节）和工业3D相机组成，支架的安装高度由相机视野要求和料堆托盘尺寸计算求得。
工业3D相机扫描并识别指定位置的零件托盘，自主选择一个优先上料的零件钢板，提取相应的零件位置及高度信息，指挥机械手自动完成上料功能，将零件钢板搬运至输送皮带上料端，
3D相机的选择，需满足抗光性强、大视野、稳定可靠等条件，采用经济型TOF相机可满足本场景使用需求。
相机的安装高度与位置确定，采用九点标定法进行手眼标定，将工业机器人坐标系与相机坐标系统一。
零件运输系统由输送皮带、有钢检测传感器、伺服驱动电机及皮带被动测速装置组成，完成零件运输和零件移动速度跟踪功能。
零件放置在输送皮带上，通过传感器触发皮带机自动启动，输送皮带按照设定速度自动运送零件通过扫描箱。
输送过程中通过安装在扫描箱内的3D激光扫描仪获取零件三维点云数据，用于系统对零件的身份进行识别和尺寸测量。
（1）伺服驱动的皮带运输系统，零件扫描区域皮带支撑结构的特殊设计，保证扫描过程零件的速度稳定，姿态平稳。
（2）使用被动测速装置，对零件的真实运动速度进行精确跟踪，保证3D成像精度。
（3）输送皮带与扫描仪箱体分体式安装，结构独立，可降低设备震动对扫描精度的影响。
批量导入工作规划钢构件CAD模版，通过算法提取CAD模版的XLD（亚像素轮廓），以及边长、面积、周长、孔洞半径、孔洞数量等特征数据并存储。
（2）钢构零件在皮带机上匀速通过激光扫描相机，自动触发相机扫描和停止，得到零件的完整点云文件。（3）图像处理算法对零件的点云文件做处理，提取零件的边界轮廓、特征值、抓取点坐标等信息，与所有计划零件的图纸模板比对，匹配得到零件代号，并与构件的特征数据计算误差，进而判断是否合格。
（5）工业机器人接受料框号和抓取点坐标，将零件自动放入指定料框框内，实现钢结构零件分拣的自动控制。
分拣机器人系统关键技术，机械手控制管理系统实现在经过扫描系统机器视觉识别并进行质量判定后的零件钢板。
系统自动分配存放的料框编号，机械手根据零件抓取位置标定信息以及目的料框自动选择示教路径。
自动抓取零件运送至目的料框存放，机械手控制管理系统由以下几部分所组成：标准6轴机械手、横移轨道、夹具、机械手6+1轴控制管理系统软硬件等。
零件料框跟踪系统关键技术零件自动分拣系统，设置零件存放料架一套，共设置四十个料框存放位，料架的尺寸根据机械手及夹具的臂展规格进行设计。
料框货架40个存放位置和系统内所有料框分别粘贴内置芯片的RFID载码体。
料框存放位置和料框通过对RFID识别链接到料框跟踪系统，载码体通过手持终端和安装在人工叉车上的射频识别装置进行识别。
手持终端、载码体读写头及叉车移动端通过车间无线网络与控制管理系统进行数据通信。
在料框跟踪系统中操作员可以实时查看每个料框中零件的存放明细（空料框需由操作员通过手持终端以及平板电脑进行标记）。
通过料框跟踪系统，可以在全场生产或存放区域内对零件进行跟踪，方便零件的定向存取，同时也可以直观的展示零件的使用率及生产进度。
从分拣中心货架移除的料框，通过手持终端和叉车上的射频识别装置并配合安装在叉车上的平板电脑做定位跟踪。
用于完成所有设备传动自动化设备控制、完成视觉算法分析、完成第三方设备通信并完成与生产管理系统的协同。
现场叉车与运输皮带等执行机构上均设立远程站，远程站上有相关IO模块和通信模块。
让CPU分出的单独核心运行Runtime嵌入式实时系统，并以此作为基础级控制PLC。
在实时和非实时系统中搭建虚拟网桥，确保分拣算法指令对零件分拣皮带与机械手进行逻辑连锁控制的可靠通信。
APC910其余CPU核心运行Windows系统作为服务器，服务器中通过各类算法程序对分拣过程进行决策处理，由生产系统服务器为APC910下发生产任务。
本课题研发方向，基于钢结构生产制造业的行业痛点，深入分析行业特有的应用场景需求。
采用最前沿的新技术实现了系统架构创新、视觉算法创新等，达到国际先进国内领先水平。
系统架构创新用APC控制器代替传统的PLC+上位机模式，利用分核技术实现一机多用。
Automation PC控制器具备PLC的优点，稳定可靠，实时性高，与PLC相比，响应速度更快，保证了本系统各项技术指标的达成，容量和解决能力更强。
本系统选用APC 910控制器，作为总系统的控制和数据通信中心，提高了系统性能。
同时简化了系统的硬件组成，降低了系统维护难度，在钢结构加工制造业应用属于国内首创。
创新机器视觉零件匹配采用特征值和边界结合算法，与传统的三维直接匹配相比，减少了数据处理量，提高了匹配速度和正确率，保证了分拣的效率。
本次系统开发的识别匹配算法的执行速度在500 ms以内，能满足整体的性能要求。
通过本文对智能零件分拣中心的研究与实践，可以对建筑钢结构加工制作的完整过程中规格种类多、数量庞大的非标定制钢板零件。
解决了建筑钢结构加工制作的完整过程中零件人工标识、人工抽样质检及人工转运带来的诸多问题。
