CN114193450B - 一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，包括：获取该作业区域物料加工对应的基本信息；对待加工物料基本信息进行采集；获取该双工位送料机器人各机械手物料夹取信息；分别对该双工位送料机器人各机械手夹取物料状态、作业路径信息、夹取物料放置信息进行检测；对该双工位送料机器人进行送料精准性分析与调控；本发明有效的解决了现有的送料机器人送料作业精准性分析调控方法无法实现对双工位送料机器人送料作业的精准性分析的问题，进而大大的提高了双工位送料作业机器人送料作业的精准性和稳定性。

Description

一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析 调控方法
技术领域
本发明属于机器人作业分析调控技术领域，涉及到一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法。
背景技术
随着制造行业的生产模式不断发展和更新，尤其在物料加工送料流程作业中，很多都采用了送料机器人来代替传统的人工送料，为了提高双工位送料机器人送料作业的精准性，需要对送料机器人送料作业的精准性进行分析和调控。
现有的送料机器人送料作业精准性分析和调控方法主要是对单工位送料机器人送料放置的精准性进行单一化的分析和调控，没有对双工位送料机器人送料作业流程进行分析和调控，因此，现有的送料机器人送料作业精准性分析调控方法还存在一定的弊端，一方面，现有的送料机器人送料作业精准性分析调控方法无法实现对双工位送料机器人送料作业的精准性分析，进而无法有效的提高双工位送料作业机器人的作业的稳定性，一方面，现有的送料机器人送料作业精准性分析调控方法无法有效的提高物料刨削加工的效率，另一方面，现有的送料机器人送料作业精准性分析调控方法无法有效的提高双工位送料作业机器人作业精准性分析结果的可靠性。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出针对刨削加工的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，实现了对建筑场地对应建筑垃圾的精准分类和回收；
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
本发明第一方面提供了一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、物料加工基本信息获取：所述物料加工基本信息获取用于获取该采集时间段该作业区域待加工物料对应的基本信息；
步骤二、物料基本信息采集：利用三维激光扫描仪对该物料存放区域对应的物料进行扫描拍摄，获取该物料存在区域内物料对应的三维立体图像，进而获取该物料存在区域内物料对应的对应的体积和形状；
步骤三、机械手夹取信息获取：所述机械手夹取信息获取用于获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取信息，其中，机械手物料夹取信息包括机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度；
步骤四、机械手夹取物料状态信息检测：所述机械手夹取物料状态检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态进行检测，进而该采集时间段获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息；
步骤五、机械手作业路径信息检测：所述机械手作业路径信息检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径信息；
步骤六、物料放置信息检测：所述物料放置信息检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的放置信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位机器人各机械手夹取物料对应的放置信息；
步骤七、机器人送料精准性分析：所述机器人送料精准性分析用于对该采集时间段该双工位送料机器人机械手对应的夹取信息、作业路径信息和物料放置信息进行分析；
步骤八、机器人远程作业调控：所述机器人远程作业调控用于当该双工位送料机器人某机械手需要调控时对该双工位送料机器人该机械手进行远程调控。
优选地，所述待加工物料对应的基本信息包括待加工物料对应的放置区域位置和待加工物料对应的材质。
优选地，所述机械手夹取物料状态信息包括若干物料状态检测单元，其分别用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息，其中，该双工位送料机器人各机械手夹取物料状态信息包括机械手夹取物料的振动频率和夹取物料对应的位移。
优选地，所述物料放置信息包括该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度、夹取物料放置对应的水平度和夹取物料与固定夹具之间的牢固性。
优选地，所述机械手作业路径信息检测通过利用该双工位送料机器人所在作业区域内的摄像头分别按照预设采集时间间隔对该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径进行图像采集，进而分别对该双工位送料机器人各机械手进对应式的检测点布设，并将检测点记为机械手检测点，进而根据该双工位送料机器人各机械手各采集时间段对应的图像，获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标。
优选地，所述双工位送料机器人对应的机械手夹取信息分析用于对该双工位机器人各机械手夹取信息进行初级精准性分析，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取信息，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度，进而统计该双工位送料机器人各机械手初级物料夹取精准影响系数。
优选地，所述双工位送料机器人对应的机械手夹取信息分析用于对该采集时间段该双工位机器人各机械手夹取信息进行终极精准性分析，获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取物料状态信息，进而对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取物料状态信息进行分析，统计该双工位机器人各机械手综合夹取精准性影响系数。
优选地，所述双工位送料机器人各机械手作业路径信息分析用于对各采集时间段该双工位送料机器人机械手对应的作业同步精准性进行分析，获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标，进而统计该双工位送料机器人作业路径综合同步性精准性影响系数。
优选地，所述物料放置信息分析用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的物料放置精准性进行分析，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度，夹取物料放置对应的水平度和夹取物料与固定夹具之间的牢固性，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的物料放置信息统计该双工位机器人各机械手综合放置精准性影响系数。
优选地，所述机器人送料精准性分析还用于对该双工位送料机器人对应的机械手夹取信息、作业路径信息和物料放置信息进行综合分析，进而统计该双工位送料机器人各机械手综合送料精准性影响系数，并将统计的该双工位送料机器人各机械手综合送料精准性影响系数与预设的该双工位送料机器人标准送料精准性影响系数进行对比，若该双工位送料机器人某机械手综合送料精准性影响系数小于该双工位送料机器人标准送料精准性影响系数，则将该双工位送料机器人对应的该机械手记为需调控机械手，进而获取该需调控机械手对应的物料夹取信息、物料放置信息和作业路径信息。
本发明的有益效果：
(1)本发明提供的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，通过对该双工位送料人各机械手对应的夹取信息、作业路径信息和物料放置信息进行详细的检测和细致的分析，有效的解决了现有的送料机器人送料作业精准性分析调控方法无法实现对双工位送料机器人送料作业的精准性分析，进而无法有效的提高双工位送料作业机器人的作业的稳定性的问题，大大的提高了物料刨削加工的效率，同时也有效的提高了双工位送料作业机器人作业精准性分析结果的可靠性。
(2)本发明通过对机械手夹取物料的状态信息进行检测，为该双工位送料机器人各机械手物料夹取精准性分析结果提供了有效的双重保障，进而大大提高了该双工位送料机器人各机械手物料夹取精准性分析结果的参考性。
(3)本发明在对机械手作业路径信息检测时，通过对该双工位送料机器人各机械手进行对应式检测点布设和获取各机械手检测点的位置坐标，直观的反应了该双工位作业机器人机械手作业路径的同步性，进而有效的提高了对该双工位作业机器人机械手作业同步精准性分析的效率。
本发明通过对该双工位送料机器人需调控的机械手进行远程作业调控，进而大大的提高了对该双工位送料机器人机械手调控的效率，同时也大大的降低了了双工位送料机器人作业故障的发生概率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法实施步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示，一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，该方法包括以下步骤：
步骤一、物料加工基本信息获取：所述物料加工基本信息获取用于获取该采集时间段该作业区域待加工物料对应的基本信息；
具体地，所述待加工物料对应的基本信息包括待加工物料对应的放置区域位置和待加工物料对应的材质。
本发明实施例通过获取物料加工的基本信息，为后续对该双工位送料机器人送料精准性分析提供了有效的数据铺垫。
步骤二、物料基本信息采集：利用三维激光扫描仪对该物料存放区域对应的物料进行扫描拍摄，获取该物料存在区域内物料对应的三维立体图像，进而获取该物料存在区域内物料对应的对应的体积和形状；
步骤三、机械手夹取信息获取：所述机械手夹取信息获取用于获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取信息，其中，机械手物料夹取信息包括机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度；
步骤四、机械手夹取物料状态信息检测：所述机械手夹取物料状态检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态进行检测，进而该采集时间段获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息；
具体地，所述机械手夹取物料状态信息包括若干物料状态检测单元，其分别用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息，其中，该双工位送料机器人各机械手夹取物料状态信息包括机械手夹取物料的振动频率和夹取物料对应的位移。
其中，所述物料状态检测单元包括位移传感器和振动传感器，所述位移传感器用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料位置物料对应的位移进行进行检测，所述振动传感器用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料位置物料对应的振动频率进行检测。
本发明实施例通过对机械手夹取物料的状态信息进行检测，为该双工位送料机器人各机械手物料夹取精准性分析结果提供了有效的双重保障，进而大大提高了该双工位送料机器人各机械手物料夹取精准性分析结果的参考性。
步骤五、机械手作业路径信息检测：所述机械手作业路径信息检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径信息；
具体地，所述机械手作业路径信息检测通过利用该双工位送料机器人所在作业区域内的摄像头分别按照预设采集时间间隔对该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径进行图像采集，进而分别对该双工位送料机器人各机械手进对应式的检测点布设，并将检测点记为机械手检测点，进而根据该双工位送料机器人各机械手各采集时间段对应的图像，获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标。
其中，所述双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标具体获取过程为：根据该双工位送料机器人各机械手各采集时间段对应的图像，将该图像记为机械手图像，进而获取该双工位送料机器人各机械手检点在各采集时间段机械手图像中的位置，并在该双工位送料机器人任选一点作为坐标原点建立直角坐标系，继而根据该双工位送料机器人各机械手检点在各采集时间段机械手图像中的位置，获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标。
其中，该双工位机器人两端机械手检测点为对应的关系。
本发明实施例在对机械手作业路径信息检测时，通过对该双工位送料机器人各机械手进行对应式检测点布设和获取各机械手检测点的位置坐标，直观的反应了该双工位作业机器人机械手作业路径的同步性，进而有效的提高了对该双工位作业机器人机械手作业同步精准性分析的效率。
步骤六、物料放置信息检测：所述物料放置信息检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的放置信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位机器人各机械手夹取物料对应的放置信息；
具体地，所述物料放置信息包括该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度、夹取物料放置对应的水平度和夹取物料与固定夹具之间的牢固性。
其中，夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度检测通过利用该作业工作台位置内的摄像头对该采集时间段该作业工作台位置进行图像采集，进而获取该作业工作台对应的图像，根据该作业工作台对应的图像，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度。
其中，所述作业工作台刨削刀具与其对应的待加工物料对应的高度表示该作业工作台刨削刀具所在平面与待加工物料放置位置所在平面之间的高度。
其中，所述物料放置水平度检测通过利用该作业工作台位置的水平仪对该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域进行检测，进而获取该作业工作台各物料放置区域对应的水平度；
其中，所述物料与固定夹具之间的牢固性检测通过利用x射线检测仪对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域物料与固定夹具之间对应的固定区域进行扫描拍摄，并将该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域物料与固定夹具之间的固定区域记为机械手放置物料检测区域，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手放置物料检测区域对应的射线胶片，进而按照固定夹具与物料在射线胶片中显示的灰度值的不同，将该采集时间段该双工位送料机器人各机械手放置物料检测区域对应的射线胶片分割为各夹具胶片和各物料胶片，获取各夹具胶片与各物料胶片之间缝隙区域对应的轮廓，进而获取各夹具胶片与各物料胶片对应缝隙区域的总面积，进而根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手放置物料检测区域射线胶片中各夹具胶片与各物料胶片对应缝隙区域的对应的总面积，进而统计该双工位送料机器人各机械手放置物料与固定夹具之间的牢固性。
其中，该双工位送料机器人各机械手放置物料与固定夹具之间的牢固性计算公式为
Figure BDA0003403303580000071
Gd表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手放置物料与固定夹具之间的牢固性，Md表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手放置物料检测区域射线胶片中各夹具胶片与各物料胶片对应缝隙区域的对应的总面积，M标准表示固定夹具与物料缝隙区域对应的标准面积，r表示固定夹具编号，r＝1，2。
本发明实施例通过对该双工位送料机器人的物料放置信息进行检测，进而有效的避免了因放置不精准而导致物料刨削加工意外安全事故的发生，大大的提高了物料作业加工的安全性和稳定性。
步骤七、机器人送料精准性分析：所述机器人送料精准性分析用于对该采集时间段该双工位送料机器人机械手对应的夹取信息、作业路径信息和物料放置信息进行分析；
具体地，所述双工位送料机器人对应的机械手夹取信息分析用于对该双工位机器人各机械手夹取信息进行初级精准性分析，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取信息，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度，进而统计该双工位送料机器人各机械手初级物料夹取精准影响系数。
其中，所述双工位送料机器人各机械手初级物料夹取精准影响系数具体统计过程包括以下步骤：
A1、根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取物料对应的夹取面，进而将该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的夹取面与其夹取物料对应的加工面对比，若该采集时间段该双工位送料机器人某机械手夹取物料对应的夹取面为加工面，进而将该双工位送料机器人该机械手物料夹取面精准性影响系数记为α，若该采集时间段该双工位送料机器人某机械手夹取物料对应的夹取面不为加工面，进而将该双工位送料机器人该机械手物料夹取面精准性影响系数记为ε；
A2、根据该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的三维立体图像，进而获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的重心位置，进而将该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的重心位置所在区域的中心点记为夹取参照检测点，同时将该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应夹取位置的中心点记为夹取位置检测点，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取位置检测点与其对应的夹取参照检测点之间的距离，并统计该双工位送料机器人各机械手物料夹取位置精准性影响系数。
其中，所述双工位送料机器人各机械手物料夹取位置精准性影响系数计算公式为
Figure BDA0003403303580000081
αd表示该采集时间段该双工位机器人第d个机械手物料夹取位置对应的精准性影响系数，Xd表示该采集时间段该双工位机器人第d个机械手夹取位置检测点与其对应的夹取参照检测点之间的距离，X标准表示机械手夹取位置检测点与其对应的夹取参照检测点之间的距离标准距离，d表示该双工位送料机器人机械手编号，d＝1，2。
A3、根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的三维立体图像，进而获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的体积，进而根据该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的材质，获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的密度，进而获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的重量，根据该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的重量获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料重量对应的标准夹取力度，将该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的物料夹取力度与该双工位送料机器人各机械手夹取物料重量对应的标准夹取力度进行对比，进而统计该双工位送料机器人各机械手物料夹取力度精准性影响系数。
其中，所述双工位送料机器人各机械手物料夹取力度精准性影响系数计算公式为
Figure BDA0003403303580000091
βd表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手物料夹取力度对应的精准性影响系数，Nd表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手对应的物料夹取力度，Nd标准表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手夹取物料重量对应的标准夹取力度。
A4、根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的体积，获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的标准夹取开合度，将该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的开合度与各机械手夹取物料对应的标准夹取开合度进行对比，进而统计该双工位送料机器人各机械手物料夹取开合度精准性影响系数。
其中，所述双工位送料机器人各机械手物料夹取开合度精准性影响系数计算公式为
Figure BDA0003403303580000092
δd表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手物料夹取开合度精准性影响系数，Kd表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手夹取物料时机械手对应的开合度，K标准表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手夹取物料对应的标准夹取开合度。
A5、根据统计的该双工位送料机器人各机械手物料夹取面精准性影响系数、该双工位送料机器人各机械手物料夹取位置精准性影响系数、该双工位送料机器人各机械手物料夹取力度精准性影响系数和该双工位送料机器人各机械手物料夹取开合度精准性影响系数，进而统计该双工位送料机器人各机械手初级物料夹取精准性影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003403303580000093
γd表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手对应的初级物料夹取精准性影响系数，χd表示该采集时间段该双工位送料机器人第d个机械手物料夹取面精准性影响系数，χ∈(α，ε)。
本发明所述公式中提到的影响系数均为正影响系数，例如：γd越大表示该双工位送料机器人各机械手初级物料夹取精准性越高，γd越小表示该双工位送料机器人各机械手初级物料夹取精准性越低，同理，后续所提到的影响系数公式均符合该规律。
具体地，所述双工位送料机器人对应的机械手夹取信息分析用于对该采集时间段该双工位机器人各机械手夹取信息进行终极精准性分析，获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取物料状态信息，进而对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取物料状态信息进行分析，统计该双工位机器人各机械手综合夹取精准性影响系数。
其中，所述双工位机器人各机械手夹取信息终极精准性分析具体过程为：获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料的振动频率和各机械手夹取物料对应的位移，将该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料的振动频率和各机械手夹取物料对应的位移分别与该双工位送料机器人机械手夹取物料的标准振动频率和各机械手夹取物料对应的标准位移进行对比，进而统计该双工位机器人各机械手综合夹取精准性影响系数，其计算公式为
Figure BDA0003403303580000101
λd表示该采集时间段该双工位机器人第d个机械手综合夹取精准性影响系数，fd，hd分别表示该采集时间段该双工位机器人第d个机械手夹取物料的振动频率、夹取物料的位移，f标准和h标准分别表示为该双工位送料机器人机械手夹取物料的标准振动频率和各机械手夹取物料对应的标准位移。
具体地，所述双工位送料机器人各机械手作业路径信息分析用于对各采集时间段该双工位送料机器人机械手对应的作业同步精准性进行分析，获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标，进而统计该双工位送料机器人作业路径综合同步性精准性影响系数。
其中，所述各采集时间段该双工位送料机器人机械手对应的作业同步精准性具体分析过程为：获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标，进而获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段在x轴方向的坐标和y轴方向的坐标，根据该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段在x轴方向的坐标，进而统计各采集时间段该双工位送料机器人各机械手检测点之间的间距，并将该间距记为机械手作业间距，将各采集时间段该双工位送料机器人机械手作业间距进行互相对比，进而统计该双工位送料机器人机械手作业间距精准性影响系数，同时将该双工位送料机器人各机械手检测点y轴方向坐标进行匹配对比，统计该双工位送料机器人机械手作业路径同步精准性影响系数，进而统计该双工位送料机器人作业路径综合同步性精准性影响系数。
其中，所述各采集时间段机械手作业间距计算公式为
Figure BDA0003403303580000111
Lt表示第t个采集时间段双工位送料机器人第1个机械手与第2个机械手之间的作业间距，xt-x′t表示第t个采集时间段该双工位送料机器人第1个机械手与第2个机械手在x轴方向坐标对应的差值。
其中，所述双工位送料机器人机械手作业间距精准性影响系数影响系数计算公式为
Figure BDA0003403303580000112
Figure BDA0003403303580000113
表示该双工位送料机器人机械手对应的作业间距精准性影响系数影响系数，Lt+1-Lt表示第t+1个采集时间段该双工位送料机器人机械手作业间距与第t个采集时间段该双工位送料机器人机械手作业间距之间的差值。ΔL标准表示该双工位送料机器人机械手作业间距对应的标准差值，t表示采集时间段编号，t＝1，2，...j，...m。
其中，所述统计该双工位送料机器人机械手作业路径同步精准性影响系数计算公式为
Figure BDA0003403303580000114
Figure BDA0003403303580000115
表示该双工位送料机器人机械手对应的作业路径同步精准性影响系数，yt-yt表示第t个采集时间段该双工位送料机器人第1个机械手与第2个机械手在y轴方向坐标对应的差值。Δy标准表示该双工位送料机器人机械手在y轴方向坐标对应的标准差值。
其中，所述双工位送料机器人作业路径综合同步性精准性影响系数计算公式为
Figure BDA0003403303580000124
ζd该双工位送料机器人作业路径综合同步性精准性影响系数。
具体地，所述物料放置信息分析用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的物料放置精准性进行分析，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度，夹取物料放置对应的水平度和夹取物料与固定夹具之间的牢固性，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的物料放置信息统计该双工位机器人各机械手综合放置精准性影响系数。
其中，所述双工位机器人各机械手综合放置精准性影响系数计算公式为
Figure BDA0003403303580000122
ψd表示该采集时间段该双工位机器人第d个机械手综合放置精准性影响系数，Hd，Pd，Gd分别表示该采集时间段双工位机器人第d个机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度、夹取物料放置对应的水平度、夹取物料与固定夹具之间的牢固性，H标准，P标准，G标准分别表示双工位机器人第d个机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的标准高度、夹取物料放置对应的标准水平度、夹取物料与固定夹具之间的对应的标准牢固性。
具体地，所述机器人送料精准性分析还用于对该双工位送料机器人对应的机械手夹取信息、作业路径信息和物料放置信息进行综合分析，进而统计该双工位送料机器人各机械手综合送料精准性影响系数，并将统计的该双工位送料机器人各机械手综合送料精准性影响系数与预设的该双工位送料机器人标准送料精准性影响系数进行对比，若该双工位送料机器人某机械手综合送料精准性影响系数小于该双工位送料机器人标准送料精准性影响系数，则将该双工位送料机器人对应的该机械手记为需调控机械手，进而获取该需调控机械手对应的物料夹取信息、物料放置信息和作业路径信息。
其中，所述双工位送料机器人各机械手综合送料精准性影响系数计算公式为
Figure BDA0003403303580000125
Jd表示该双工位送料机器人第d个机械手对应的综合送料精准性影响系数。
本发明实施例通过对该双工位送料人各机械手对应的夹取信息、作业路径信息和物料放置信息进行详细的检测和细致的分析，有效的解决了现有的送料机器人送料作业精准性分析调控方法无法实现对双工位送料机器人送料作业的精准性分析，进而无法有效的提高双工位送料作业机器人的作业的稳定性的问题，大大的提高了物料刨削加工的效率，同时也有效的提高了双工位送料作业机器人作业精准性分析结果的可靠性。
步骤八、机器人远程作业调控：所述机器人远程作业调控用于当该双工位送料机器人某机械手需要调控时对该双工位送料机器人该机械手进行远程调控。
具体地，所述机器人远程作业调控过程位：获取该双工位送料机器人该需调控机械手对应的物料夹取信息、物料放置信息和作业路径信息，根据该该双工位送料机器人该需调控机械手对应的物料夹取信息、物料放置信息和作业路径信息进行针对性的远程作业调控。
其中，在一个具体实施例中，当该双工位送料机器人该需调控机械手对应的物料夹取信息存在异常时，对该双工位送料机器人该该需调控机械手对应的物料夹取指令进行更新和调控。
本发明实施例通过对该双工位送料机器人需调控的机械手进行远程作业调控，进而大大的提高了对该双工位送料机器人机械手调控的效率，同时也大大的降低了了双工位送料机器人作业故障的发生概率。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
步骤一、物料加工基本信息获取：所述物料加工基本信息获取用于获取采集时间段作业区域待加工物料对应的基本信息；
步骤二、物料基本信息采集：利用三维激光扫描仪对物料存放区域对应的物料进行扫描拍摄，获取该物料存在区域内物料对应的三维立体图像，进而获取该物料存在区域内物料对应的体积和形状；
步骤三、机械手夹取信息获取：所述机械手夹取信息获取用于获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取信息，其中，机械手物料夹取信息包括机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度；
步骤四、机械手夹取物料状态信息检测：所述机械手夹取物料状态检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态进行检测，进而该采集时间段获取该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息；
步骤五、机械手作业路径信息检测：所述机械手作业路径信息检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径信息；
步骤六、物料放置信息检测：所述物料放置信息检测用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的放置信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位机器人各机械手夹取物料对应的放置信息；
步骤七、机器人送料精准性分析：所述机器人送料精准性分析用于对该采集时间段该双工位送料机器人机械手对应的夹取信息、作业路径信息和物料放置信息进行分析；
步骤八、机器人远程作业调控：所述机器人远程作业调控用于当该双工位送料机器人某机械手需要调控时对该双工位送料机器人该机械手进行远程调控。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述待加工物料对应的基本信息包括待加工物料对应的放置区域位置和待加工物料对应的材质。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述机械手夹取物料状态信息包括若干物料状态检测单元，其分别用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息进行检测，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的状态信息，其中，该双工位送料机器人各机械手夹取物料状态信息包括机械手夹取物料的振动频率和夹取物料对应的位移。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述物料放置信息包括该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度、夹取物料放置对应的水平度和夹取物料与固定夹具之间的牢固性。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述机械手作业路径信息检测通过利用该双工位送料机器人所在作业区域内的摄像头分别按照预设采集时间间隔对该双工位送料机器人各机械手对应的作业路径进行图像采集，进而分别对该双工位送料机器人各机械手进对应式的检测点布设，并将检测点记为机械手检测点，进而根据该双工位送料机器人各机械手各采集时间段对应的图像，获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标。
6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述双工位送料机器人对应的机械手夹取信息分析用于对该双工位机器人各机械手夹取信息进行初级精准性分析，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取信息，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手物料夹取力度、夹取面、夹取位置和夹取开合度，进而统计该双工位送料机器人各机械手初级物料夹取精准影响系数。
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述双工位送料机器人对应的机械手夹取信息分析用于对该采集时间段该双工位机器人各机械手夹取信息进行终极精准性分析，获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取物料状态信息，进而对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手对应的夹取物料状态信息进行分析，统计该双工位机器人各机械手综合夹取精准性影响系数。
8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述双工位送料机器人各机械手作业路径信息分析用于对各采集时间段该双工位送料机器人机械手对应的作业同步精准性进行分析，获取该双工位送料机器人各机械手检测点各采集时间段对应的位置坐标，进而统计该双工位送料机器人作业路径综合同步性精准性影响系数。
9.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述物料放置信息分析用于对该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的物料放置精准性进行分析，进而获取该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料放置区域与刨削刀具之间的高度，夹取物料放置对应的水平度和夹取物料与固定夹具之间的牢固性，根据该采集时间段该双工位送料机器人各机械手夹取物料对应的物料放置信息统计该双工位机器人各机械手综合放置精准性影响系数。
10.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的双工位机器人送料作业精准性智能分析调控方法，其特征在于：所述机器人送料精准性分析还用于对该双工位送料机器人对应的机械手夹取信息、作业路径信息和物料放置信息进行综合分析，进而统计该双工位送料机器人各机械手综合送料精准性影响系数，并将统计的该双工位送料机器人各机械手综合送料精准性影响系数与预设的该双工位送料机器人标准送料精准性影响系数进行对比，若该双工位送料机器人某机械手综合送料精准性影响系数小于该双工位送料机器人标准送料精准性影响系数，则将该双工位送料机器人对应的该机械手记为需调控机械手，进而获取该需调控机械手对应的物料夹取信息、物料放置信息和作业路径信息。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB587499A (en) * 1944-11-13 1947-04-28 Claude Henry Hay Improvements in and relating to jigs and work holders for feeding work pieces in drilling and like machines
US5752695A (en) * 1996-04-08 1998-05-19 Eastman Kodak Company Film sample positioning apparatus
JPH10291178A (ja) * 1997-04-18 1998-11-04 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 作業経路追従式ロボットマニピュレータの教示データ修正方法
CN103753585A (zh) * 2014-01-10 2014-04-30 南通大学 一种基于视觉图像分析的机械手及抓紧力智能调节方法
WO2018010373A1 (zh) * 2016-07-13 2018-01-18 福建工程学院 打磨抛光机器人工件夹持的自动纠偏方法
CN108161669A (zh) * 2018-02-01 2018-06-15 北京华航唯实机器人科技股份有限公司 一种基于机器人的流水线式打磨抛光工作站
CN110757454A (zh) * 2019-10-12 2020-02-07 广州中国科学院先进技术研究所 一种双机器人协同旋转的路径规划方法和装置
CN110789774A (zh) * 2019-11-16 2020-02-14 苏州杰纳机器人科技有限公司 一种汽车发动机油缸振动上料装置
CN113510711A (zh) * 2021-08-02 2021-10-19 武汉轻派壳子数码有限公司 一种基于人工智能的工业机器人动作执行监测调控方法及云监测调控平台

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102014008108A1 (de) * 2014-06-02 2015-12-03 Liebherr-Verzahntechnik Gmbh Vorrichtung zum automatisierten Entnehmen von in einem Behälter angeordneten Werkstücken

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB587499A (en) * 1944-11-13 1947-04-28 Claude Henry Hay Improvements in and relating to jigs and work holders for feeding work pieces in drilling and like machines
US5752695A (en) * 1996-04-08 1998-05-19 Eastman Kodak Company Film sample positioning apparatus
JPH10291178A (ja) * 1997-04-18 1998-11-04 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 作業経路追従式ロボットマニピュレータの教示データ修正方法
CN103753585A (zh) * 2014-01-10 2014-04-30 南通大学 一种基于视觉图像分析的机械手及抓紧力智能调节方法
WO2018010373A1 (zh) * 2016-07-13 2018-01-18 福建工程学院 打磨抛光机器人工件夹持的自动纠偏方法
CN108161669A (zh) * 2018-02-01 2018-06-15 北京华航唯实机器人科技股份有限公司 一种基于机器人的流水线式打磨抛光工作站
CN110757454A (zh) * 2019-10-12 2020-02-07 广州中国科学院先进技术研究所 一种双机器人协同旋转的路径规划方法和装置
CN110789774A (zh) * 2019-11-16 2020-02-14 苏州杰纳机器人科技有限公司 一种汽车发动机油缸振动上料装置
CN113510711A (zh) * 2021-08-02 2021-10-19 武汉轻派壳子数码有限公司 一种基于人工智能的工业机器人动作执行监测调控方法及云监测调控平台

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于EtherCAT的三次元高速多工位送料机械手控制***设计与实现;陈健等;《机床与液压》;20160315;第44卷(第05期);第127-134页 *

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