一种货架横梁配件生产方法及焊接搬运加工中心技术

本发明专利技术公开了一种货架横梁配件生产方法及焊接搬运加工中心，涉及自动化生产技术领域，横梁配件包括端面为矩形的第一金属件和焊接固定于第一金属件二侧的第二金属件，生产方法方法包括步骤：初步焊接，形成第一结构件；二次焊接，形成第二结构件；初步打磨，形成第三结构件；二次打磨，形成第四结构件；喷涂，第三夹持机构将第三结构件输送至喷涂部，所述喷涂机器人对第四结构件进行喷涂，完成横梁配件的生产，相比于现有技术，本发明专利技术的方法可以提高横梁配件的生产效率。梁配件的生产效率。梁配件的生产效率。

【技术实现步骤摘要】
一种货架横梁配件生产方法及焊接搬运加工中心


[0001]本专利技术涉及自动生产加工
，尤其涉及到一种货架横梁配件生产方法及焊接搬运加工中心。

技术介绍

[0002]现有的货架大多为管件与支撑柱搭建的框架结构，货架所能承受重量大小区别与管件的材质和粗细，所以在需要货架承载较重重量时，需要使用较粗的钢条作为置物架中间的横梁，横梁的生产一般需要焊接装配，现在横梁的生产一般通过人工焊接，焊接的质量不稳定，且效率较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种货架横梁配件生产方法及焊接搬运加工中心，相比于现有技术，本专利技术的方法可以提高横梁配件的生产效率。
[0004]本专利技术公开一种货架横梁配件生产方法，通过焊接搬运加工中心执行，所述横梁配件包括端面为矩形的第一金属件和焊接固定于第一金属件二侧的第二金属件，其特征在于，所述焊接搬运加工中心包括依次布置的焊接部、打磨部和喷涂部，所述生产方法包括：
[0005]初步焊接：将第一金属件输送至焊接部的第一焊接区域，第一焊接区域的第一金属件的二侧输送第二金属件，使第二金属件接触第一金属件，形成垂直于地面的第一接触部、第二接触部，及平行于地面的第三接触部和第四接触部，第一焊接机械臂对第一接触部和第二接触部进行焊接，形成第一结构件；
[0006]二次焊接：焊接部包括滑轨和可以沿滑轨移动的夹持机构，夹持机构对第一结构件进行夹持，所述夹持机构包括可以沿滑轨移动的移动机构、一端转动连接移动机构的支撑臂，驱动支撑臂旋转的动力机构和在支撑臂另一端设置的夹具，所述夹具夹持第一结构件，动力机构驱动支撑臂旋转至与地面垂直，此时第二焊接机械臂对第三接触部和第四接触部进行焊接，形成第二结构件；
[0007]初步打磨：第二夹持机构将第二结构件输送至打磨部的第一打磨区域，对向设置的二个第一磨具对第一接触部和第二接触部进行打磨，形成第三结构件；
[0008]二次打磨：第二夹持机构将第三结构件输送至第二打磨区域，对向设置的二个第二磨具对第三接触部和第三接触部进行打磨，形成第四结构件；
[0009]喷涂：第三夹持机构将第三结构件输送至喷涂部，所述喷涂机器人对第四结构件进行喷涂，完成横梁配件的生产。
[0010]通过上述的生产方法，对第一金属件和第二金属件接触面的四周均进行焊接，焊接的质量较高，且对焊接过后的金属结构分多次打磨，进一步提高生产的横梁配件的质量，且还对横梁配件进行喷涂操作，进一步的对横梁配件进行保护。
[0011]其中，所述喷涂机器人喷涂的方法包括步骤：
[0012]步骤S10：通过双目相机获取钢结构的彩色图像，进行彩色图像预处理，并计算深
度图像；
[0013]步骤S20：根据彩色图像对钢结构所在的图像区域初步分割，得到区域D1；
[0014]步骤S30：对深度图像进行预处理，并根据所需的深度范围对深度图像进行区域分割，得到区域D2；
[0015]步骤S40：计算区域D1与D2的交区域D3，并将S30中预处理后的深度图像按D3进行裁剪，裁剪后剩余深度图像即为机器人作业能力范围内的有效钢结构深度图像。
[0016]优选地，步骤S10中，计算深度图像包括步骤：
[0017]步骤S11：使用双目相机采集彩色RGB通道图像，并根据双目相机标定参数将图像进行畸变校正与极线校正，得到校正后的左目图像LImage1与右目图像RImage1，再分别转化为灰度图像，灰度范围压缩至0至255，得到转换后的灰度图像LImage2和右目图像RImage2；
[0018]步骤S12：设计匹配代价函数，函数为
[0019][0020]其中，是梯度计算符号，I
L
(x,y)和I
R
(x,y)分别为左右图像位于坐标(x,y)处的灰度值；d是坐标(x,y)处的视差值；G1、G2和S分别为灰度权重、梯度权重和平滑因子；Ψ(x)＝kx
ε
+γ误匹配惩罚函数，用于减少误匹配对匹配代价的影响，其中k为线性惩罚系数，ε为取值0.5到1之间的柔化因子，γ为小正数；
[0021]步骤S13，使用V迭代路径的Multigrid方法，在LImage2与RImage2中逐点求解使E(x,y)达到最小值时的d
x,y
值，再以坐标(x,y)为像素点坐标、d
x,y
为灰度值、组成稠密视差图像DpImage；
[0022]步骤S14，根据相机内参和DpImage，根据三角原理逐点计算得到深度图像DtImage，该图像灰度值代表空间对应点与图像采集设备的实际距离。
[0023]优选地，所述步骤S20中，根据彩色图像对钢结构所在的图像区域初步分割包括以下步骤：
[0024]步骤S21，将步骤S11中校正后的LImage1进行形态学滤波，并进行HSV通道分离，分别得到Hue通道图像、Saturation通道图像和Value通道图像；
[0025]步骤S22，根据实际项目中不同光照环境下取样的钢结构表面图片，设计Hue和Saturation图像通道的阈值分割范围，分别记为[H
min
,H
max
]和[S
min
,S
max
]；
[0026]步骤S23，Saturation通道图像按阈值范围[S
min
,S
max
]进行分割，得到区域D2‑1；
[0027]步骤S24，Hue通道图像按区域D1‑1进行裁剪，并将剩余图像按阈值范围[H
min
,H
max
]进行分割，得到区域D1‑2，再将提取到的区域映射成二值图像；
[0028]步骤S25，利用形态学方法对上述二值图像进行处理，使用方形模板，先对二值图像进行开运算以去除二值图像中的孤立点并锐化边缘，再做闭运算填充二值图像内的细小孔洞；
[0029]步骤S26，将经过上述运算后的二值图像记为区域D1。
[0030]其中，所述第二夹持机构和/或第三夹持机构的结构包括机器人和连接机器人的夹持系统。
[0031]所述夹持系统包括：
[0032]支撑件，安装在所述机器人末端，所述支撑件上设置有呈直线的第一运动轨迹；
[0033]至少二个平行设置的夹臂，所述夹臂沿第一运动轨迹活动连接支撑件；
[0034]第一驱动设备，驱动所述夹臂沿所述第一运动轨迹运动；
[0035]限位设备，所述夹臂在同一高度均转动连接二个所述限位设备；
[0036]第二驱动设备，驱动所述限位设备在沿滑杆移动，所述滑杆与所述第一运动轨迹平行设置，所述限位设备呈“L”状设计。
[0037]其中，夹臂的内表面均设置有橡胶层，在夹持的过程中不易对金属件产生划痕，且增大夹持的摩擦，使用时，机器人将夹持机构运送到需要搬运的金属件的位置处，机器人可以选择五个运动辐的四轴机器本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种货架横梁配件生产方法，通过焊接搬运加工中心执行，所述横梁配件包括端面为矩形的第一金属件和焊接固定于第一金属件二侧的第二金属件，其特征在于，所述焊接搬运加工中心包括依次布置的焊接部(1)、打磨部(2)和喷涂部(3)，所述生产方法包括：初步焊接：将第一金属件输送至焊接部(1)的第一焊接区域，第一焊接区域的第一金属件的二侧输送第二金属件，使第二金属件接触第一金属件，形成垂直于地面的第一接触部、第二接触部，及平行于地面的第三接触部和第四接触部，第一焊接机械臂对第一接触部和第二接触部进行焊接，形成第一结构件；二次焊接：焊接部(1)包括滑轨和可以沿滑轨移动的夹持机构(11)，夹持机构(11)对第一结构件进行夹持，所述夹持机构(11)包括可以沿滑轨移动的移动机构(111)、一端转动连接移动机构(111)的支撑臂(112)，驱动支撑臂(112)旋转的动力机构(113)和在支撑臂(112)另一端设置的夹具(114)，所述夹具(114)夹持第一结构件，动力机构(113)驱动支撑臂(112)旋转至与地面垂直，此时第二焊接机械臂对第三接触部和第四接触部进行焊接，形成第二结构件；初步打磨：第二夹持机构将第二结构件输送至打磨部(2)的第一打磨区域，对向设置的二个第一磨具对第一接触部和第二接触部进行打磨，形成第三结构件；二次打磨：第二夹持机构将第三结构件输送至第二打磨区域，对向设置的二个第二磨具对第三接触部和第三接触部进行打磨，形成第四结构件；喷涂：第三夹持机构将第三结构件输送至喷涂部(3)，所述喷涂机器人对第四结构件进行喷涂，完成横梁配件的生产。2.如权利要求1所述的一种货架横梁配件生产方法，其特征在于，所述喷涂机器人喷涂的方法包括步骤：步骤S10：通过双目相机获取钢结构的彩色图像，进行彩色图像预处理，并计算深度图像；步骤S20：根据彩色图像对钢结构所在的图像区域初步分割，得到区域D1；步骤S30：对深度图像进行预处理，并根据所需的深度范围对深度图像进行区域分割，得到区域D2；步骤S40：计算区域D1与D2的交区域D3，并将S30中预处理后的深度图像按D3进行裁剪，裁剪后剩余深度图像即为机器人作业能力范围内的有效钢结构深度图像。3.如权利要求2所述的一种货架横梁配件生产方法，其特征在于，步骤S10中，计算深度图像包括步骤：步骤S11：使用双目相机采集彩色RGB通道图像，并根据双目相机标定参数将图像进行畸变校正与极线校正，得到校正后的左目图像LImage1与右目图像RImage1，再分别转化为灰度图像，灰度范围压缩至0至255，得到转换后的灰度图像LImage2和右目图像RImage2；步骤S12：设计匹配代价函数，函数为其中，是梯度计算符号，I
L
(x，y)和I
R
(x，y)分别为左右图像位于坐标(x，y)处的灰度值；d是坐标(x，y)处的视差值；G1、G2和S分别为灰度权重、梯度权重和平滑因子；Ψ(x)＝kx
ε
+γ误匹配惩罚函数，用于减少误匹配对匹配代价的影响，其中k为线性惩罚系数，ε为取值
0.5到1之间的柔化因子，γ为小正数；步骤S13，使用V迭代路径的Multigrid方法，在LImage2与RImage2中逐点求解使E(x，y)达到最小值时的d
x，y
值，再以坐标(x，y)为像素点坐标、d
x，y
为灰度值、组成稠密视差图像DpImage；步骤S14，根据相机内参和DpImage，根据三角原理逐点计算得到深度图像DtImage，该图像灰度值代表空间对应点与图像采集设备的实际距离。4.如权利要求3所述的一种货架...

【专利技术属性】
技术研发人员：章春华，
申请(专利权)人：浙江上虹货架有限公司，
类型：发明
国别省市：