焊接機器人基于大數據的云技術應用

  Robot Kit焊接程序軟件包提供了全新的、直觀的焊接程序編寫方法

目前，機器人已經成功的應用于焊接生產生產過程中了。但是，到目前為止卻只有在那些重復焊接的大規模生產過程中才能從機器人焊接中受益。由于費時費力精心設計的、符合焊接技術要求的產品結構和昂貴的專用焊接工裝是確保機器人高質量焊接的前提條件，所以在中小型企業中，介于它們的焊接生產批量不大、焊接件產品經常變化，因此大多數焊接任務都是利用手工焊接來完成的。

解決專業焊工短缺難題

高素質的焊接技工需要扎實的理論知識和多年的豐富經驗。如今，合格的焊工人才越來越少了，在高質量要求的焊接件生產中焊接技術工人的缺失更為嚴重。因此，研發人員將焊接任務和現有的專業技術知識都轉移到自動化的機器人焊接系統之中了，而為滿足中小型企業的生產需求，就需要焊接機器人系統具有更高的使用靈活性，以及具有以用戶為主導的生產模式。

為了實現這一目標，霍倫霍夫IPA生產技術和自動化研究所的研究人員就開發了一套專門針對焊接任務的、獨立于焊接機器人生產廠家的焊接機器人編程軟件Robot Kit。這套軟件實現了幾項創新;其中第 一個創新是軟件給機器人系統安裝了3D傳感器，設計了智能評估的算法語言，使其具有“能夠看到”的認知能力。這樣的焊接機器人系統能夠識別被焊接的零部件，“知道”其可能出現的位置和形狀誤差，并獨立的給自己提出修正焊接軌跡的建議。焊接機器人的操作者可以在圖形用戶界面中選擇和確認這些建議的執行順序;第二個創新是利用新開發的編程軟件可以編制無碰撞的焊接機器人程序，進而減輕焊接技工的編程負擔，使工作人員能夠全神貫注的關注于焊接生產過程。

如果產品型號出現了變化，利用這一軟件也可以輕松、快捷的重新編制焊接程序。為了能夠讓被焊接零部件自由的在焊接工作臺上移動，同時減少焊接專用夾具，焊接機器人系統中的3D傳感器可以準確的檢測被焊接零部件在工作臺上的位置，檢測精度達0.2 mm。這就能夠準確的采集到被焊接件的形位誤差，例如上一道零部件對接點焊時出現的偏差，在測得形位誤差之后，軟件系統就會自動的校正機器人的焊接軌跡和焊接參數，從而省略離線編程的手動二次示教編程。

在3D傳感器的幫助下可以自動的避免焊接軌跡的碰撞

基于大數據的云技術應用

由焊接機器人編程軟件生成的數據，例如焊接機器人運動軌跡、焊接件的形位誤差等都可以在云技術平臺中合并起來。云技術的應用也構成了利用大數據進行評估和過程優化的基礎，因為總是有一個‘“數碼影子”，即之前的產品和焊接過程虛擬的實時模型。

當前，霍倫霍夫IPA生產技術和自動化研究所的研究人員正在為兩家用戶企業開發這一焊接編程軟件的專用軟件模塊，這是歐盟項目Robott-NET八個試點項目中Autoweld項目中的一個部分。將于2019年年底結束的試點項目Autoweld的目標是：創建一個適合于整個歐洲地區中小型企業使用的、能夠共同開發、利用新的機器人技術的可持續發展的基礎平臺。屬于這一試點項目的技術包括了例如手持式解決方案，自主導航、人機協作和基于機器人的焊接技術。

霍倫霍夫IPA研究所在Autoweld試點項目中開發的焊接編程軟件模塊將集成到Delfoi公司的機器人焊接編程軟件中去，今年年底將在Picolo K+L公司的生產實踐中接受測試。Picolo K+L公司是一家生產汽車散熱水箱和運輸周轉箱的企業，由于該企業的產品批量相對較小、品種變化較大，因此大多數的產品原來都是手工焊接的。過去，在這樣的生產環境中使用機器人系統的經濟性不好，原因是焊接機器人生產廠家的編程語言太復雜，為了讓焊接機器人完成新零部件的焊接培訓編程人員的工作量很大。例如，一個新的、簡單零件的焊接機器人程序編制就需要90 min的時間，這在大批量生產過程中是合理的，但在Picolo公司常見的、只有20件到100件的小批量焊接生產中就不合理了。

降低了編程時的工作量

借助于霍倫霍夫IPA研究所全新設計開發的焊接軌跡識別算法語言和焊接件的3D識別技術，模塊在第 一階段的使用嘗試中就將原來90 min的編程時間縮短到了7 min。這一編程模塊也通過了中型企業Cedis Components公司的使用測試，在Cedis公司的測試中也明顯的縮短了焊接程序的編寫時間。基于這些充滿希望的測試結果，這一編程技術正在進行正式的生產應用開發。

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