如今,机器人越来越多地用于处理管道的焊接、弯曲、切割、分离、转移和存储。得益于人工智能和机器学习技术,机器人将变得更加灵活,较终将完全取代纯粹的重复机器人。 在跨流管成型中心领域,机器人也是重要模块。以机器人生产空调线为例。在开始弯曲之前,必须始终将管的一侧与管成型机结合使用,而另一侧在弯曲过程之后进行无屑切割,然后再进行成型。 如果需要,机器人随后将管子放入去毛刺设备中。两端都可以通过相机进行视觉监控。另外,机器人可以将管子放入贴标单元,然后在所有需要的位置进行标记,实际上完全不需要任何夹具装置。 使用带有旋转工作台的成型系统,可以将两个管子与法兰连接在一起。对于制造过程来说,这意味着高安全性、高产量和高质量。 机器人无疑已经证明了它们在管道成型中的价值。它们非常适合于制造弯曲零件。另一方面,机器人在机械加工中特别普遍,因为这涉及复杂的处理或操纵重零件。 机器人也是传统自动化很好的解决方案。即使没有足够的空间,也可以使用机器人通过手工钨极惰性气体(TIG)焊接。由于复杂几何形状中运动的精确性和可重复性,它还确保了高质量的焊缝成型。 机器人通常在焊接中非常普遍,但在TIG焊接中并不是特别如此。TIG几乎绝不与窄缝焊接或管地板接头焊接一起使用。这是由于行规要求造成的。 选择一种特定类型的机器人的基本标准是精度水平。即使在满负荷情况下,TIG焊接本身也要在5至10mm的范围内。 此外,使机器人易于编程并具有传感器非常重要,特别是对于智能跟踪而言。 创想智能机器人跟踪系统,将可靠性和质量放在了**位置。补偿焊接不准确性。可以与市面上包括kuka、安川、ABB、松下等机器人进行连接,并且操作简单。也支持TIG焊接形式。 由于成本压力不断增加、质量要求不变或缺乏人力资源,工业制造将越来越多地通过机器人+智能跟踪模式进行处理。 而且,这种潜力的终结还有很长的路要走。迄今为止,机器人主要执行重复性任务,并以一致的精度和可重复性水平进行工作。未来的要求将有所不同,尤其是在专业服务机器人领域。它们将需要变得更加灵活,这在机器学习中可能会有所帮助。
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需要对制造零件进行测量,以确保它们符合原始设计意图。现代制造技术允许设计具有许多关键尺寸的复杂零件。现代测量工具使用各种传感器来收集测量数据。计量软件分析测量数据,并通过数字和图形报告,使用户可以对零件设计和制造过程做出可靠的决策。 有多种用于测量的传感器,每种传感器都有用于测量特定特征类型的优势。一些计量工具提供一种传感器类型来进行数据收集。多传感器计量系统提供多种传感器技术来获取数据,从而提供
为了适应工业4.0发展趋势,机器视觉检测是必不可少的工业应用技术。机器视觉可以代替人类进行无疲劳、无差别、无限制的检测。机器视觉检测技术的分类有: (1)依照检测功用可区别:定位、缺陷检测、计数/遗失检测、尺度丈量。 (2)依照其装置的载体可分为:在线检测体系和离线检测体系。 (3)依照检测技能区别,一般有立体视觉检测技能、斑驳检测技能、尺度丈量技能、OCR技能等。 机器视觉检测在于自动检测瑕疵、
在金属制造业中,焊接是仅次于装配和机械加工的*三大产业。焊接过程中存在着强烈的热、烟尘和弧光,工作环境非常恶劣,对工人的体能消耗很大。据统计,工人实际焊接的时间不足其工作时间的30%,因而效率很低。因此,为了提高焊接质量,提高生产率,节省人力,很有必要实现焊接过程的自动化。 实现焊接过程的自动化关键是研制一套高效率的焊缝跟踪系统。焊缝跟踪,其功能是在焊接过程中自动检测并自动调节焊枪的位置,以便于始
一、照明 照明是影响机器视觉系统输入的重要因素,它直接影响输入数据的质量和应用效果。 光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定,如何使光能在一定的程度上保持稳定,是实践过程中急需要解决的问题。另一方面,环境光有可能影响图像的质量,所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。 照明系统按其照射方法可分为:背向照明、前向照明、结构光
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