CN109689309B - 用于涂覆机器人的优化方法及相应涂覆*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种计算涂覆机器人(1)的优化的移动路径的优化方法,所述优化方法包括以下步骤:使用路径点数据定义移动路径的相继的路径点,其中路径点数据定义施涂装置(7)在各个路径点处的空间位置和取向;针对移动路径的各个路径点计算可行的机器人配置,其中每个机器人配置都包括所有机器人轴(A1‑A7)的所有轴位置,至少一些路径点能够可选择地经由多个不同的机器人配置到达;分别对于各个路径点的不同的可行机器人配置计算与路径点相关的以及优选地与序列相关的品质值,使得每个机器人配置都分配有相应的品质值;以及针对各个路径点根据不同的可行的机器人配置的品质值选择可行的机器人配置中的一个。本发明还包括相应的涂覆***。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于计算在部件(例如,机动车辆车身部件)的待涂覆的部件表面之上引导施涂装置(例如旋转雾化器)的涂覆机器人(例如涂装机器人)的优化的移动路径的优化方法。本发明还涉及一种相应的涂覆***。
背景技术
在用于涂装机动车辆车身部件的现代涂装***中,通常使用例如图1所示的多轴涂装机器人1。涂装机器人1因此具有机器人基座2、可转动的机器人元件3、近端机械臂4、远端机械臂5、多轴机械手轴6和旋转雾化器7,这本身从现有技术中已知。在此可转动的机器人元件3能够绕竖直定向的第一机器人轴A1相对于机器人基座2旋转。近端机械臂4能够绕水平定向的第二机器人轴A2相对于可转动的机器人元件3旋转。远端机械臂5能够绕水平定向的第三机器人轴A3相对于近端机械臂4枢转。还应提及,在该示例性实施例中,机械手轴6具有三个机器人轴A4、A5和A6,以便实现旋转雾化器7的高机动性引导。还应提及,在该示例性实施例中,机器人基座2能够沿着一直线轴移动,该直线轴沿着机器人轴A7。
在操作期间,旋转雾化器7向要涂覆的部件上喷射涂料的喷涂射流,其中,喷涂射流具有朝向规划的涂料冲击点TCP(工具中心点)定向的喷涂射流轴线8。
还应提及,线性换色器9布置在远端机械臂5上,其本身从现有技术已知,并且因此不需进一步描述。在操作时,线性换色器9由盖覆盖,该盖在图中未示出,以能够示出线性换色器9。
在操作期间,涂装机器人1移动,使得规划的涂料冲击点TCP在部件(例如,机动车辆车身部件)的待涂装的部件表面上遵循预定的机器人路径B。图2以示意图的形式示出通过多个点P1-P6定义的机器人路径B,其中路径点P1-P6形成机器人路径B的航路点。在此重要的不仅是各个路径点P1-Pi的空间位置,而且还有旋转雾化器7以及进而的喷涂射流轴线8的取向。
在实际涂覆操作之前,机器人路径B通常是离线规划的,为此目的,例如,可以使用市场上可获得的商业名称为Process 和 CURVE的编程程序。在此,还可以由编程者输入附加信息,例如特定路径点处的期望的轴位置。这可以是有利的,以便在具有冗余的机器人中明确地指定特定点处的机器人配置。在此应提及,具有冗余的机器人是可以使用无限多的机器人配置到达具有所需取向的所需路径点的机器人,即,具有机器人轴A1-A7的轴位置的无限多的组合。
已知的离线编程方法非常复杂,特别是在具有冗余的机器人的情况下,因为需要手动输入很多信息项。此外,只要涂装机器人1的位置改变就总需要调整机器人路径B。
最终,因为编程品质取决于相应的程序员的经验和技巧,因此不能实现可重现的编程。
发明内容
因此本发明的目的是提供一种改善的用于涂覆机器人的优化方法。本发明的另一个目的是提供一种相应的涂覆***。
依据独立权利要求借助于根据本发明的优化方法以及借助于根据本发明的涂覆***实现该目的。
根据本发明的优化方法用于计算在待涂覆的部件表面之上引导施涂装置的涂覆机器人的优化的移动路径。
优选地,涂覆机器人是涂装机器人,如现有技术已知的且如上所述。然而,本发明同样也适用于优化其它类型的涂覆机器人的移动路径,所述其它类型的涂覆机器人例如用于施涂密封剂材料、阻尼材料、粘合剂或密封材料。
还应提及,根据本发明的优化方法在机动车辆车身部件的涂装中使用。然而本发明还可用于涂覆其它类型的部件,这对于本领域技术人员来说是显而易见的。
在根据本发明的优化方法的范围内,首先,根据现有技术,提供了移动路径,其中,期望的移动路径由用作移动路径的航路点的路径点限定。
首先,各个路径点的路径点数据至少部分地限定施涂装置在相应的路径点处的参考点(TCP:工具中心点)的空间位置。优选地,参考点是沿轴向位于旋转雾化器前方的特定间距处的规划的涂料冲击点。
然而其次,路径点数据还至少部分地限定施涂装置在相应的路径点处的相应的空间取向。
优选地,完全且明确地执行施涂装置在每个路径点处的空间位置和空间取向的规定,从而在每个路径点处清楚地限定了施涂装置(例如旋转雾化器)的空间位置和空间取向。
此外,根据本发明的优化方法下述方面对应于现有技术:针对移动路径的路径点中的每一个,计算可行的机器人配置。本发明中使用的术语“机器人配置”包含各个可移动机器人轴中的所有机器人位置的总和。因此在如图1所示的7轴涂装机器人中,每个机器人配置均包括7维向量,其中向量的各个分量指定各个轴位置。
本发明中使用的术语“机器人轴”考虑了机器人的***能力。这例如可涉及直线运动或旋转或枢转运动。
在此应注意,不仅可以通过单个的机器人配置,而且通常可以通过无限多不同的机器人配置来实现施涂装置的具有特定空间位置或特定空间取向的特定路径点,因为机器人通常具有冗余。这使得不同的机器人配置不同地适用于后来实现的机器人路径。
例如,可以想到特定的机器人配置导致机器人的外部轮廓与空间限制物(例如,室壁,其它机器人的外轮廓)之间的碰撞,因此是不适用的。
此外,可能会出现这样的情况:尽管机器人配置不会导致与空间限制物的碰撞,但它与空间限制物仅保持很小的间距,使得机器人的轻微位置变化就可能会导致与空间限制物的碰撞。
此外,还存在如下可能性:特定机器人配置维持相对于空间限制物的足够大的间距,使得无需担心碰撞。然而,在此出现如下可能性:在相继的路径点之间,需要轴位置的大幅度的改变,这会导致剧烈的机器人运动并增加相继的路径点之间所需的运动时间。
因此技术上不同的可行的机器人配置在其品质方面不同,其中,品质可由品质值表示。因此根据本发明的优化方法使得在各路径点处,针对每个可行的机器人配置,确定与路径点相关的品质值,使得能够比较不同的可行的机器人配置之间的品质。
在根据本发明的优化方法中,根据不同的可行的机器人配置的与路径点相关的品质值,针对各个路径点选择可行的机器人配置中的一个。从而,通常,选择对于相应的路径点而言具有最佳品质值的机器人配置。
已经提及,不同的可行的机器人配置在其相对于空间限制物的间距方面可能不同。因此与路径点相关的品质值的计算优选地还包括定义围绕涂覆机器人的干涉轮廓。例如,该干涉轮廓可表示涂覆室的围绕涂覆机器人的壁和底面的外轮廓。此外,干涉轮廓还可以表示相邻的涂覆机器人。还存在干涉轮廓表示相邻的操控机器人的外轮廓的可能性。最终,干涉轮廓还可表示要涂覆的部件或者运送部件通过涂装***的运送器。因此,干涉轮廓指定了空间限制物的外轮廓以便避免其间的碰撞。此外,优选地还限定涂覆机器人的外轮廓,这可通过涂覆机器人的CAD(计算机辅助设计)数据来实现。在此优选地一方面依据预定义的干涉轮廓,另一方面依据涂覆机器人的外轮廓,进行各机器人配置的品质值的计算,当然也考虑了涂覆机器人的所需空间位置和取向。
例如,各机器人配置的与路径点相关的品质值能够表明机器人配置的实现是否导致与干涉轮廓的碰撞。在该情况下,品质值是二进制的,因为其仅表明是否发生碰撞。
然而优选地,对于各机器人配置,与路径点相关的品质值表明涂覆机器人的外轮廓与周围干涉轮廓之间的最小间距。因此在该情况下,品质值是连续值,因为优选地连续计算间距。
此外,与路径点相关的品质值还可以表明机器人在相应的路径点中的可操纵性。低可操纵性意味着需要大的轴移动才能在TCP处产生小的移动。例如,这发生在工作空间的边缘或奇点区域中。在可能的情况下,应避免具有低可操纵性的机器人配置。
上面简要地提到,特定机器人配置对于机器人路径上的先前或后续的机器人配置而言可能是不合适的,因为例如必需机器人在相继的路径点之间的大幅度位移。因此,如果针对每个单独的路径点孤立地选择机器人配置,则通常是不令人满意的。相反,如果从可能的机器人配置中选择优化的机器人配置时也考虑相邻路径点,则是有益的。因此在根据本发明的优化方法中,优选地提出计算机器人配置的多个不同的可行序列,其中,在顺序执行相继的机器人配置时,涂覆机器人以相应的预定的空间位置和相应预定的空间取向沿着预定的移动路径引导施涂装置。在此优选地针对机器人配置的不同的可行序列计算与序列相关的品质值,使得每个序列相应地分配与序列相关的品质值。
之后,特别是依据与序列相关的品质值,从机器人配置的不同的可行序列中选择一序列。以该方式,例如,还能够实现当沿着机器人路径行进时,仅须以低的加速度稍微调整机器人。
从而与序列相关的品质值优选地还包括机器人配置的序列的相继的机器人配置之间所需的轴行进距离。在此从机器人配置的可行序列中选择最优的序列,使得相继的机器人配置之间所需的轴行进距离最小。
此外,与序列相关的品质值还可表现机器人配置的序列的相继的机器人配置之间所需的轴速度。在此从可行序列中选择机器人配置的最优序列,使得相继的机器人序列之间所需的轴速度最小。
此外,与序列相关的品质值还可表现机器人配置的序列的相继的机器人配置之间所需的轴加速度。在此从可行序列中选择最优序列,使得相继的机器人配置之间所需的轴加速度最小。
例如,与序列相关的品质值还可以表明序列中的路径点之间所需的施涂装置的旋转。
在此应提及,各个路径点的路径点数据必须仅针对施涂装置的喷涂轴线的取向限定施涂装置的空间取向,而不涉及施涂装置绕喷射轴的旋转。这是可行的,因为旋转雾化器的喷涂射流旋转对称,使得不必限定施涂装置相对于其喷涂射流轴线的旋转角度。
然而,替代地,存在下述可能性:各个路径点的路径点数据不仅对于施涂装置的喷射轴线的取向而且还对于施涂装置绕喷射轴的旋转,定义施涂装置的空间取向。如果施涂装置发射的喷涂射流不关于其喷射轴线旋转对称,则这是有益的。
还应注意,在本优化方法中,优选地,仅在预定的移动路径上优化用于将到来的路径点的机器人配置。然而,在先路径点的已经优化的机器人配置优选地不再优化,而是仅作为计算与序列相关的品质值的基础。因此,优化方法通常沿着各个路径点顺次进行,并且按顺序地优化用于每个路径点的机器人配置。
还应提及,本发明不仅要求保护上述根据本发明的优化方法。而是,本发明还要求保护一种相应的涂覆***,除了施涂装置(例如旋转雾化器)、涂覆机器人(例如涂装机器人)以及机器人控制***之外,涂覆***还具有计算机单元,其中,所述计算机单元执行上述优化方法,因此,可以参考以上描述。
附图说明
本发明的其它有利发展在从属权利要求中表征,或者参考附图,与本发明的优选示例性实施例的描述一起在下文更详细地描述。在附图中:
图1示出不是从现有技术已知的涂装机器人的透视图;
图2示出机器人路径的简化的示图;
图3示出阐明根据本发明的优化方法的流程图;
图4示出阐明根据图3所示的步骤S3的优化方法的流程图;
图5示出阐明图4中的步骤S3.2的流程图;
图6示出阐明图4中的步骤S3.4的流程图。
具体实施方式
现将参考图3描述根据本发明的优化方法。
在第一步骤S1中,首先定义旋转雾化器7的涂料冲击点TCP所遵循的移动路径B。各个路径点Pn在此由路径点数据定义,分别形成如下的矢量:
Pn=(XPn,YPn,ZPn,XRn,YRn,ZRn)。
该矢量的分量XPn、YPn、ZPn定义了相应的路径点Pn的空间位置。而分量XPn、YPn、ZPn定义了各路径点Pn处的旋转雾化器7和喷涂射流轴线8的相应的取向。
在下一步骤S2中,首先在此为将到来的机器人运动的优化选择第一路径点P1。
然后,在下一步骤S3中,通过循环,在第n个路径点处优化机器人位置(机器人配置),对此将进行详细描述。
然后在下一步骤S4中,通过循环,选择移动路径上的下一路径点。
在之后的步骤S5中,检查是否已经优化了所有路径点。如果是,则完成了优化方法。
现将参考图3更详细地描述步骤S3中的机器人位置(机器人配置)的优化。在图4的流程图中显示步骤S3中的各个方法步骤。
在第一步骤S3.1中,针对相应第n个路径点Pn,计算初始的M个可行机器人配置RKn,m。各机器人配置RKn,m在此包括相应路径点Pn处的机器人轴A1-A7的所有轴位置a1、...、a7,并且形成如下矢量:
RKn,m=(a1,...,a7)
然后,在之后的步骤S3.2中,针对M个可行的机器人配置RKn,m中的每一个,计算相应的与路径点相关的品质值PQn,m。
之后,在步骤S3.3中,针对第n个路径点Pn,计算M个可行序列Sn,m,其中各个序列相对于在先已经优化的机器人配置或者相对于之后仍需优化的机器人配置设置可行的机器人配置RKn,m,使得可以计算由此得到的机器人动力学。
在之后的步骤S3.4中,针对可行序列Sn,m中的每一个,计算与序列相关的品质值SQn,m。
然后,在最后的步骤S3.5中,特别是根据与路径相关的品质值PQn,m并且根据与序列相关的品质值SQn,m,针对相应的路径点选择最优的机器人配置RKn,OPT。
在图5的流程图中,更详细地示出了根据图4中的步骤S3.2计算与路径点相关的品质值PQn,m。
在第一步骤S3.2.1中,首先,指定干涉轮廓,干涉轮廓表示环境(例如室壁、室底、运送器等)的外轮廓,以使得能够防止碰撞。
此外,在步骤S3.2.2中,指定机器人轮廓,其表示涂装机器人1的外轮廓,这对于防止碰撞也是重要的。
然后在步骤S3.2.3中,对于当前机器人配置RKn,m,计算涂装机器人1的机器人轮廓与的干涉轮廓之间的最小间距dn,m。
此外,在步骤S3.2.4中,计算当前机器人配置RKn,m的可操纵性Wn,m。
然后在步骤S3.2.5中,特别是依据相对于干涉轮廓的最小间距dn,m并且依据可操纵性Wn,m,根据下列公式计算与路径点相关的品质值PQn,m:
PQn,m=f(dn,m,Wn,m)
图6示出为了计算与序列相关的品质值SQn,m而在图4的方法步骤S3.4后进行的各步骤。
在第一步骤S3.4.1中,计算机器人轴执行当前序列Sn,m时必须覆盖的最大轴行进距离sMAX。
在步骤S3.4.2中,计算执行当前序列Sn,m时的最大轴速度vMAX。
在步骤S3.4.3中,计算执行当前序列Sn,m时的最大轴加速度aMAX。
在步骤S3.4.5中,特别是根据下列公式由这些值计算针对当前序列Sn,m的与序列相关的品质值SQn,m:
SQn,m=f(sMAX,vMAX,aMAX)。
图7示出能够执行根据本发明的上述优化方法的根据本发明的涂装***的简化的示意性示图。
由此,除了上述涂装机器人1之外,涂装***还包括:机器人控制***10和编程设备11,该构造从现有技术已知并且因此不需进一步描述。
借助于编程设备11,指定机器人的期望的移动路径B。然而根据本发明的涂装***还包括计算机单元12,所述计算机单元12执行根据本发明的优化方法,并且由预定义的移动路径B计算优化的机器人序列SOPT,如上所述。在此,计算机单元12将预定义的干涉轮廓和涂装机器人1的外轮廓考虑在内。
在此应提及,计算机单元12可以可选地实现为单独的硬件部件或软件,其中,软件也可集成到例如机器人控制***10中。
本发明不限于上述优选示例性实施例。而是,也可有同样利用了本发明的概念并因此落入保护范围内的多种变型和衍生形式。特别地,本发明还要求独立于相应地引用的权利要求、特别是独立于主要权利要求的特征保护从属权利要求的主题和特征。
附图标记列表
1 涂装机器人
2 机器人基座
3 可转动的机器人元件
4 近端机械臂(“臂1”)
5 远端机械臂(“臂2”)
6 机械手轴
7 旋转雾化器
8 喷涂射流轴线
9 线性换色器
10 旋转控制***
11 编程设备
12 计算机单元
A1-A7 机器人轴
B 规划的机器人路径
P1-P6 路径点
TCP 规划的涂料冲击点(工具中心点)
Claims (13)
1.一种计算涂覆机器人(1)的优化的移动路径(B)的优化方法,所述涂覆机器人在待涂覆的部件表面之上引导施涂装置(7),所述优化方法包括以下步骤:
a)通过路径点数据定义移动路径(B)的相继的路径点(P1-P6),其中,对于各个路径点,路径点数据:
a1)首先至少部分地定义施涂装置(7)在相应路径点(Pn)处的参考点(TCP)、特别是涂料冲击点的空间位置(XPn、YPn、ZPn),以及
a2)其次至少部分地定义施涂装置(7)在相应路径点(Pn)处的空间取向(XRn、YRn、ZRn),以及
b)针对移动路径(B)的各个路径点计算可行的机器人配置,
b1)其中,每个机器人配置都包括所有机器人轴(A1-A7)的所有轴位置(a1-a7),以及
b2)至少一些路径点(P1-P6)相应地能够可选择地借助于多个不同的机器人配置来达到,
其中,所述优化方法包括以下步骤:
c)相应地分别针对各个路径点的不同的可行的机器人配置计算与路径点相关的品质值(PQn,m),从而将品质值(PQn,m)分配给各个机器人配置,以及
d)依据不同的可行的机器人配置的与路径点相关的品质值(PQn,m),针对各个路径点选择可行的机器人配置中的一个,
其中,计算与路径点相关的品质值包括以下步骤:
a)定义围绕涂覆机器人的干涉轮廓,b)定义涂覆机器人(1)的外轮廓,
以及
c)依据预定义的干涉轮廓并且依据涂覆机器人(1)的外轮廓计算针对各个机器人配置的品质值(PQn,m),
其特征在于,
a)针对各个机器人配置的与路径点相关的品质值(PQn,m)表明机器人配置的实现是否会导致与干涉轮廓的碰撞,和/或
b)与路径点相关的品质值(PQn,m)针对各个机器人配置表明涂覆机器人(1)的外轮廓与干涉轮廓之间的最小间距(dn,m)。
2.根据权利要求1所述的优化方法,其特征在于,
a)与路径点相关的品质值(PQn,m)表现涂覆机器人(1)在相应路径点(Pn)处的可操纵性,以及
b)可操纵性(Wn,m)表明涂覆机器人(1)在路径点(Pn)处能够采用不同的机器人配置的程度,从而在奇点机器人位置处的可操纵性(Wn,m)为零。
3.根据权利要求1或2所述的优化方法,其特征在于,所述优化方法包括以下步骤:
a)计算机器人配置的不同的可行序列(Sn,m),其中,在顺序执行机器人配置的序列(Sn,m)时,涂覆机器人(1)以相应的预定的空间位置和相应的预定的空间取向沿着预定的移动路径(B)引导施涂装置(7),
b)针对机器人配置的不同的可行序列,计算与序列相关的品质值(SQn,m),从而将与序列相关的品质值(SQn,m)分配给各个序列(Sn,m),以及
c)依据与序列相关的品质值(SQn,m)选择机器人配置的不同的可行序列(Sn,m)中的一个。
4.根据权利要求3所述的优化方法,
其特征在于,
a)与序列相关的品质值(SQn,m)表现机器人配置的序列的相继的机器人配置之间所需的轴行进距离(sMAX),以及
b)以使得相继的机器人配置之间所需的轴行进距离(sMAX)最小的方式选择机器人配置的可行序列(Sn,m)中的一个。
5.根据权利要求3所述的优化方法,
其特征在于,
a)与序列相关的品质值(SQn,m)表现机器人配置的序列(Sn,m)的相继的机器人配置之间所需的轴速度(vMAX),以及
b)以使得相继的机器人配置之间所需的轴速度(vMAX)最小的方式选择机器人配置的可行序列(Sn,m)中的一个。
6.根据权利要求3所述的优化方法,
其特征在于,
a)与序列相关的品质值(SQn,m)表现机器人配置的序列的相继的机器人配置之间所需的轴加速度(aMAX),以及
b)以使得相继的机器人配置之间所需的轴加速度(aMAX)最小的方式选择机器人配置的可行序列(Sn,m)中的一个。
7.根据权利要求3所述的优化方法,其特征在于,与序列相关的品质值(SQn,m)表明序列(Sn,m)中的路径点(P1-P6)之间要求的施涂装置(7)的旋转。
8.根据权利要求1、2和4至7中任一项所述的优化方法,其特征在于,
a)各个路径点的路径点数据仅对于施涂装置(7)的喷射轴线的取向定义施涂装置(7)的空间取向,而不涉及施涂装置(7)绕喷射轴线的旋转,或者
b)各个路径点的路径点数据不仅对于施涂装置(7)的喷射轴线的取向而且还对于施涂装置(7)绕喷射轴的旋转,定义施涂装置(7)的空间取向。
9.根据权利要求3所述的优化方法,其特征在于,
a)在预定的移动路径(B)上,仅优化将到来的路径点的机器人配置,以及
b)在先的路径点的已经优化的机器人配置能够不再被优化,而是仅作为计算与序列相关的品质值(SQn,m)的基础。
10.根据权利要求1所述的优化方法,其特征在于,所述干涉轮廓表示以下物体的外轮廓:
a1)涂覆室的围绕涂覆机器人(1)的壁和底面;
a2)相邻的涂覆机器人;
a3)相邻的操控机器人;
a4)待涂覆的部件。
11.一种用于借助根据前述权利要求中任一项所述的优化方法涂覆部件的涂覆***,所述涂覆***包括:
a)用于施涂涂覆剂的施涂装置(7)、特别是用于喷射涂料的旋转雾化器;
b)用于引导施涂装置(7)的具有冗余的多轴涂覆机器人(1);
c)用于控制涂覆机器人(1)使得施涂装置(7)沿着预定的移动路径(B)行进的机器人控制***(10),
c1)其中,通过用于多个相继的路径点(P1-P6)的路径点数据定义移动路径(B),
c2)其中,用于各个路径点(Pn)的路径点数据首先定义施涂装置(7)在相应路径点(Pn)处的空间取向,其次,定义施涂装置(7)在相应的路径点(Pn)处的参考点(TCP)、特别是涂料冲击点的空间位置;
d)用于针对移动路径(B)的各个路径点计算可行的机器人配置的计算机单元(12),
d1)其中,每个机器人配置都包括所有机器人轴(A1-A7)的所有轴位置(a1-a7),以及
d2)至少一些路径点(P1-P6)相应地能够可选择地借助于多个不同的机器人配置来达到,
其特征在于,
e)计算机单元(12)针对各个路径点的不同的可行的机器人配置中的每一个计算与路径点相关的品质值(PQn,m),从而将品质值(PQn,m)分配给各个机器人配置,
f)计算机单元(12)依据不同的可行的机器人配置的与路径点相关的品质值(PQn,m),针对各个路径点选择可行的机器人配置中的一个。
12.根据权利要求11所述的涂覆***,
其特征在于,
a)计算机单元(12)计算机器人配置的不同的可行序列(Sn,m),其中,在顺序执行机器人配置的序列(Sn,m)时,涂覆机器人(1)以相应预定的空间位置和相应预定的空间取向引导施涂装置(7),
b)计算机单元(12)针对机器人配置的不同的可行序列(Sn,m)计算与序列相关的品质值(SQn,m),从而将与序列相关的品质值(SQn,m)分配给各个序列(Sn,m),以及
c)计算机单元(12)依据与序列相关的品质值(SQn,m)选择机器人配置的不同的可行序列(Sn,m)中的一个。
13.根据权利要求11所述的涂覆***,
其特征在于,
所述涂覆***构造为用于涂装机动车辆车身部件的涂装***。
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