CN205862210U - 制造***和制造机器人 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了制造***和制造机器人。本申请涉及用于测试制造机器人的***、方法和装置。制造机器人可以是用于对计算设备外壳的表面执行特定精加工操作的精加工机器人。为了确定制造机器人是否精确,可以将传感器附接到机器人以确定机器人在诸如测试样品或设备外壳之类的表面上的路径。来自传感器的数据可以与机器人的理论的或编程的路径相比较,以确定制造机器人的偏差数据。偏差数据此后可以用于为制造机器人确定精确度度量。一旦为多个制造机器人收集了多个精确度度量,就可以选择具有最佳精确度度量的制造机器人来执行特定制造操作。
Description
技术领域
所述实施例总体上涉及评级并提高制造机器人的精确度。具体而言,本实施例涉及基于制造机器人的工具偏离预定操作路径多少来确定精确度度量。
背景技术
设备制造可以是涉及一系列的工具的复杂的过程,每个工具都相当大地影响某些制造过程的结果。在设备制造期间,每个工具都可以由不同机器人控制,并且每个机器人可以由不同公司提供。因此,一些机器人在执行某些操作时比其它机器人更精确。令人遗憾的是,使用多种机器人的设备制造商可能不知道机器人之间的这些操作差异,并且可能不注意地继续使用某些机器人。此外,考虑到许多公司可以理解地会宁愿推销其自己的机器人设计,依赖于不同机器人制造公司来提供与其各自机器人的精确度有关的无偏反馈可能证明是无效的。
发明内容
本文描述了涉及用于测试和控制制造机器人的***、方法和装置的多个实施例。在一些实施例中,阐述了一种制造***。制造***可以包括包含工具和传感器的制造机器人。工具可以被配置为遵循操作路径,并且传感器可以被配置为提供指示工具相对于操作路径的位置的信号。制造***可以进一步包括与制造机器人通信的反馈计算机。反馈计算机可以被配置为:(i)基于信号计算所述工具与所述操作路径的偏差,(ii)基于所计算的偏差计算精确度度量,及(iii)基于所述精确度度量调整工具的操作路径。制造***还可以包括与传感器和反馈计算机通信的数据获取计算机。数据获取计算机可以被配置为将来自传感器的信号转换为用于反馈计算机的测量数据。传感器可以是线性可变差动变压器(LVDT)或激光传感器。反馈计算机可以包括存储器,该存储器被配置为存储与工具多遍通过操作路径对应的偏差数据。可以由反馈计算机基于来自位置传 感器的信号确定工具的位置,并且可以由反馈计算机基于操作路径与工具的位置之间的比较来计算精确度度量。
在其它实施例中,阐述了一种用于评估制造机器人的操作精确度的机器人测试***。机器人测试***可以包括位置传感器,其被配置为输出用于指示制造机器人的工具相对于操作路径的位置的信号。机器人测试***还可以包括连接到位置传感器的计算机。计算机可以(i)基于来自位置传感器的信号计算制造机器人的工具与操作路径的偏差,及(ii)基于偏差为制造机器人计算精确度度量。机器人测试***还可以包括与传感器和计算机通信的数据获取模块。数据获取模块可以将来自传感器的信号转换为距离测量,用于计算机计算精确度度量。计算机可以进一步被配置为存储对应于不同制造机器人的多个精确度度量。制造机器人可以被配置为在由计算机计算精确度度量之前,操纵工具多次通过操作路径。计算机可以存储操作路径并基于工具与操作路径的偏差修改操作路径。另外,制造机器人可以是被配置为执行一个或多个不同的精加工流程的加工机器人。
在另外的其它实施例中,阐述了一种制造机器人。制造机器人可以包括具有用于按照操作路径对部件表面操作的工具的机械臂。制造机器人还可以包括位置传感器,其附接到制造机器人并被配置为输出对应于从位置传感器到部件表面的距离的信号。制造机器人可以进一步包括与机械臂和位置传感器通信的计算机。计算机可以被配置为存储操作路径,并当来自位置传感器的信号指示工具偏离操作路径时修改操作路径。制造机器人的工具可以是砂磨工具、磨削工具、钻孔工具、蚀刻工具或切削工具。制造机器人的位置传感器可以是线性可变差动变压器(LVDT)或激光传感器。制造机器人的计算机可以被配置为存储对应于部件的多个不同表面的多条操作路径。
在其它实施例中,阐述了一种计算设备。计算设备可以包括被配置为接收对应于从位置传感器到部件表面的距离的第一信号的输入组件。计算设备还可以包括存储器,该存储器被配置为存储用于制造机器人的操作路径,制造机器人具有按照操作路径对部件表面执行操作的工具。计算设备可以进一步包括处理器,该处理器被配置为基于在输入组件处接收的第一信号来计算制造机器人的工具与操作路径的偏差。计算设备的处理器还可以基于偏差修改操作路径。计算设备还可以包括输出组件,该输出组件被配置为基于由处理器修改的操作 路径向制造机器人提供第二信号以控制制造机器人。另外,计算设备可以包括连接到输入组件并被配置为将来自位置传感器的输出转换为第一信号的数据获取模块。
从以下的详细说明结合附图,本发明的其它方面和优势会变得显而易见,附图通过示例的方式示出了所述实施例的原理。
附图说明
通过以下的详细说明结合附图会更易于理解本公开内容,在附图中相似的参考标记标明相似的结构要素。
图1A和1B示出了制造机器人的透视图,该制造机器人用于对生产线上的设备组件执行制造有关的操作。
图2示出了用于评级不同制造机器人的精确度的机器人测试***的***图。
图3A和3B示出了根据本文所述的实施例的制造机器人的工具可以沿其行进的操作路径的透视图。
图4示出了用于测试制造机器人以产生精确度度量的方法。
图5示出了用于基于制造机器人的工具与操作路径的测得偏差来补偿该工具的操作路径的方法。
图6和7示出了提供在制造机器人的测试期间制造机器人的工具可能如何偏离预期操作路径的示例的曲线图。
图8和9示出了提供可以如何基于工具与操作路径的测得偏差来补偿制造机器人的工具的操作路径的示例的曲线图。
具体实施方式
在以下的详细说明中参考了附图,附图构成说明的一部分,并且其中通过示例的方式显示了根据所述实施例的具体实施例。尽管足够详细地描述了这些实施例以使得本领域技术人员能够实践所述实施例,但会理解,这些示例不是限制性的;这样可以使用其它实施例,并且在不脱离所述实施例的精神和范围的情况下可以做出改变。
所述实施例涉及用于确定并提高制造机器人的精确度的测试方法。许多制造机器人在执行为之设计的某些功能时会表现出缺陷。例如,被设计为遵循围 绕设备外壳的表面的某一操作路径的制造机器人并非每次都同样地遵循该操作路径。可以测量并汇编与操作路径的偏差以便为制造机器人推导出精确度度量并补偿制造机器人的操作路径。可以为多个制造机器人汇编精确度度量,以便确定哪个制造机器人应当用于特定制造过程。
可以基于计算设备的一个或多个特征产生制造机器人被分级到的操作路径。例如,计算设备可以包括外壳,其可以是由制造机器人执行的操作的主体。为了对外壳执行操作,制造机器人可以接收对应于操作路径的指令,用于围绕外壳操纵制造机器人的工具。指令可以基于设备产生的数据,设备扫描外壳以创建三维数据并且此后基于三维数据确定用于制造机器人行进的路线。在一些实施例中,测试样品用作产生三维数据的基础。测试样品可以是具有多个表面的刚性部件,其被设计为包括制造机器人可以对其操作的计算设备的外壳的一个或多个特征。例如,测试样品可以是三维部件,其具有类似于诸如移动电话的设备的弯曲边沿的弯曲边沿。另外,测试样品可以包括类似于诸如笔记本电脑或平板电脑的设备的斜削边(chamfered edge)的斜削边。应注意,设备的任何其它物理特征可以被设置在测试样品上,并用作制造机器人的操作路径的基础。
每个制造机器人的测试都可以由测试***来执行,该测试***包括制造机器人、位置传感器、数据获取模块和用于分析来自数据获取模块的数据的反馈计算机。制造机器人可以是任何机器人,诸如包括机械臂和附接到机械臂的工具的加工机器人。工具可以是任何适合的工具,包括但不限于砂磨工具、磨削工具、钻孔工具、蚀刻工具和/或切削工具。由于在制造机器人偏离预期操作路径时这种工具会损坏部件表面,因此使用可以精确地遵循操作路径的制造机器人是重要的。可以使用位置传感器测试机器人的精确度,位置传感器可以附接到机械臂以确定位置传感器、制造机器人或工具与部件表面之间的距离。位置传感器可以是适合于确定距离的任何传感器。例如,位置传感器可以是使用激光来确定激光传感器与部件表面之间的距离的激光传感器。来自激光传感器的信号可以提供给数据获取模块,用于将信号转换为测量数据。在测试***的一些实施例中,位置传感器可以是线性可变差动变压器(LVDT)。LVDT可以包括物理地触碰部件表面以确定制造机器人与部件表面之间的距离的机构。例如,LVDT可以包括球和弹簧部件,其通过在球滑过纹理的表面时压缩弹簧的方式 而操作。响应于振荡,电压信号从LVDT被提供给数据获取模块,以便数据获取模块确定制造机器人与部件表面之间的距离。
可以基于制造机器人的工具一遍或多遍通过在测试样品的表面或其它部件表面周围的操作路径来为制造机器人推导出精确度度量。操作路径可以对应于制造机器人的工具或位置传感器与部件表面的理想或理论距离,并且由位置传感器提供的数据可以是位置传感器或工具与部件表面的实际距离。可以确定理论距离与实际距离之间的差值,并将其用于创建偏差值。偏差值此后可以用于为制造机器人产生精确度度量,并补偿制造机器人的操作路径。例如,可以针对制造机器人的工具一遍或多遍通过操作路径来求偏差值的平均值,并且最终平均值可以用于为制造机器人确定精确度度量。此外,由于测试样品可以包括类似于多个设备的表面的表面,精确度度量还可以指示制造机器人对特定设备执行的操作的精确性。另外,可以基于偏差值来补偿制造机器人的操作路径,以使得尽管偏离了操作路径制造机器人也可以执行更精确的操作。可以在补偿操作路径后计算精确度度量,作为即使在补偿后仍计量制造机器人的精确度的方式。
以下参考图1A-9来讨论这些及其它实施例;然而,本领域技术人员会容易理解,本文关于这些附图给出的详细说明仅是为了说明目的,并不应解释为限制本公开内容的范围。
图1A示出了制造机器人102的透视图,该制造机器人102用于对生产线104上的设备组件110执行制造有关的操作。制造机器人102可以是用于制造计算设备的一个或多个组件的任何适合类型的机器人。例如,制造机器人102可以是机械加工机器人、蚀刻机器人、焊接机器人和/或任何其它基于工具的机器人。工具106可以附接在制造机器人102的末端,用于对设备组件110执行制造操作。工具106可以是焊接工具、砂磨工具、蚀刻工具、磨削工具、抛光工具、钻孔工具、激光工具和/或用于对设备组件110执行制造操作的任何其它工具。设备组件110可以是诸如计算设备的外壳之类的计算设备的任何部分。为了测试制造机器人102的精确度,传感器108可以附接到制造机器人102。传感器108可以附接在制造机器人102的工具106附近,以便精确地确定工具106是否保持在设备组件110上或附近的正确位置处。可以依据为某设备组件110产生的操作路径来确定正确位置。操作路径可以是基于由连接到制造机器人102 的计算机存储的数据集的。通过使用扫描设备来扫描设备组件110或包括设备组件110的特征的测试样品可以产生数据集。工具106和传感器108此后可以遵循操作路径112,如图1B所示的,该图提供了制造机器人102按照操作路径112操作的透视图。随着工具106和传感器108遵循操作路径112,传感器108可以收集与工具106和/或制造机器人102遵循操作路径112的精确程度有关的数据。此后可以由连接到传感器108的计算机处理数据,以便为制造机器人102确定偏差数据和精确度度量。精确度度量可以是可指示设备执行得如何的级别或等级的任何形式的信息。例如,精确度度量可以包括指示制造机器人的性能的级别的一个或多个字母和/或数字。
图2示出了用于评级并提高不同制造机器人的精确度的机器人测试***202的***图。机器人测试***202可以包括传感器210,其用于收集对应于机器人204与机器人204的工具设计为对其操作的部件表面之间的距离的数据。传感器210可以是任何类型的传感器,包括但不限于接近传感器、激光传感器、诸如线性可变差动变压器(LVDT)的接触传感器、电容性传感器、超声波传感器和/或光传感器。传感器210可以连接到数据获取模块208,其可以从传感器210聚集数据并将数据转换为可以进一步被分析以便形成与机器人204的精确度有关的度量的形式。例如,传感器210可以输出可以由数据获取模块208接收的电流和/或电压信号。来自传感器210的信号此后可以转换为数据获取模块208可用的数据。取决于数据获取模块208的设定,可以以静态或可变速率采样来自传感器210的信号。数据获取模块208可以是与连接到机器人204的反馈计算机206分离的计算设备。可替换地,数据获取模块208可以是在反馈计算机206或分离的设备内操作的软件应用。数据获取模块208可以使用机器人204移动所花费的时间和来自传感器210的电压和/或电流信号来确定机器人204的工具与部件表面的距离。一旦数据获取模块208已经将来自传感器210的数据转换为可以由反馈计算机206分析的形式,就可以将数据从数据获取模块208发送到反馈计算机206。反馈计算机206可以存储来自数据获取模块208的数据用于分析。例如,可以将数据与机器人204的操作路径相比较,以确定机器人204的工具偏离操作路径的量,如本文所述的。此外,反馈计算机206可以控制机器人204的工具的操作,并且因此指导工具多次完成操作路径。换句话说,反馈计算机206可以指导机器人204操纵工具多次通过操作路径,以使得传感 器210可以针对操作路径的每次完成来收集距离数据。对应于编程的操作路径与距离数据之间的差值的偏差数据可以对多次完成求平均值。偏差数据的平均值此后可以用作为机器人204产生精确度度量的基础。例如,如果平均值相对较低,则精确度度量就可以为高,指示机器人204是精确的机器人。可替换地,如果平均值相对较高,则精确度度量就可能为低,指示机器人204不是精确的机器人。也可以由反馈计算机206使用偏差数据以修改制造机器人的操作路径,以便补偿制造机器人的基于操作路径的不精确性。以此方式,即使制造机器人的工具可能没有精确地遵循制造操作的原始操作路径,也可以补偿原始操作路径以使得制造机器人仍成功地完成制造操作。使用由传感器210收集的测量和由反馈计算机206计算的偏差数据,在制造操作期间可以连续地补偿操作路径。补偿的路径可以由反馈计算机206存储并在随后的制造操作中结合制造机器人和相应的部件表面使用。
图3A和3B示出了根据本文所述的实施例的制造机器人的工具可以沿其行进的操作路径的透视图。具体而言,图3A示出了可以是操作路径304的基础的设备外壳306的透视图。操作路径304可以由数据来表示,该数据可以存储在诸如反馈计算机206的计算设备的存储器中。可以使用扫描设备外壳306以产生对应于设备外壳306的三维(3D)数据的扫描设备来产生数据。此后可以分析3D数据,并取块于要对设备外壳306执行的操作,3D数据可以提供用于产生对应于操作路径304的数据的基础。类似地,图3B示出了可以是操作路径308的基础的测试样品310的透视图。测试样品310可以包括对应于设备的表面的任意数量的表面。例如,测试样品的表面可以对应于显示器设备的弯曲表面、键盘的表面、设备的斜削表面、和/或可以由制造机器人对其操作的设备的任何其它表面。以此方式,可以为测试样品310的每个表面产生任意数量的操作路径,并且使用测试样品310可以为制造机器人产生一个或多个精确度度量。每个精确度度量都可以对应于制造机器人的工具多好地遵循对应于设备表面的操作路径。因此,通过测试制造机器人的工具遵循从测试样品310产生的操作路径的能力,可以产生对应于多个设备表面的精确度度量。结果,从利用测试样品310测试产生的精确度度量可以用于确定和/或分级制造机器人对多个设备表面操作得如何。在一些实施例中,当制造机器人偏离操作路径304或308时,可以补偿或者以其它方式修改操作路径304或308,如本文所述的。以此方式, 尽管在遵循操作路径304或308时经历了不精确,但是制造机器人可以更精确地执行与操作路径304或308相关的制造操作。
图4示出了用于测试制造机器人以产生精确度度量的方法400。方法400可以由任何***或设备执行,包括但不限于,机器人测试***202、反馈计算机206、数据获取模块208和/或适合于分析测试数据的任何其它装置或设备。方法400可以包括从连接到制造机器人的传感器接收信号的步骤402。信号可以是电压或电流信号,并且传感器可以是适合于计量对象与传感器的接近度的任何类型的传感器。另外,传感器可以机械地连接到制造机器人或与制造机器人分离。方法400可以进一步包括将信号转换为距离数据的步骤404。距离数据可以与用于测量距离的任何单位相关联,单位可以是诸如米、英寸和/或用于测量距离的任何其它适合的单位。可以基于从制造机器人、传感器和/或测试样品的校准推导出的信息将信号转换为距离数据。方法400还可以包括产生对应于制造机器人的工具或传感器与操作路径的偏差的偏差数据的步骤406。偏差数据可以对应于制造机器人的工具或位置传感器偏离制造机器人或位置传感器的编程的操作路径多少。例如,如果操作路径包括直线并且工具偏离直线,工具偏离直线的量可以包括在偏差数据中。方法400可以进一步包括基于偏差数据为制造机器人计算精确度度量的步骤408。例如,在制造机器人一次或多次完成操作路径时或之后可以分析偏差数据。偏差数据的分析可以包括求偏差数据的平均值,换算偏差数据,对偏差数据求和,或者适合于将偏差数据转换为可以从其搜集到精确度的度量的任何其它运算。
图5示出了用于基于制造机器人的工具与操作路径的测量的偏差来补偿制造机器人的工具的操作路径的方法500。方法500可以由任何***或设备执行,包括但不限于,机器人测试***202、反馈计算机206、数据获取模块208和/或适合于分析测试数据的任何其它装置或设备。方法500可以包括为制造机器人的工具存储操作路径的步骤502。方法500还可以包括从连接到制造机器人的传感器接收信号的步骤504。制造机器人可以是任何类型的制造机器人,包括本文所述的那些。另外,传感器可以是任何类型的传感器,包括本文所述的传感器任意一种。方法500还可以包括将信号转换为距离数据的步骤506。信号可以是电压信号和/或电流信号,并且距离数据可以与测量单位相关联,用于计量制造机器人的工具或传感器与部件表面之间的距离。方法500可以进一步包括基 于距离数据产生对应于制造机器人的工具与操作路径的偏差的偏差数据的步骤508。在步骤510,可以基于偏差数据补偿或以其它方式修改工具的路径。通过基于偏差数据补偿工具的路径,制造机器人将会更精确地完成与原始操作路径相关联的制造操作。换句话说,如果制造机器人的工具离操作路径第一距离,那么在工具遵循操作路径的随后时间期间,工具可以离操作路径小于第一距离的第二距离。在完成步骤510后方法500可以可选地返回到步骤504,如图5的虚线所示的。可以基于得到的偏差数据为制造机器人计算精确度度量,如本文所述的。由于精确度度量是基于制造机器人遵循补偿的路径的能力的,所以精确度度量将会更精确地评定制造机器人遵循操作路径的能力。
图6示出了提供在制造机器人的测试期间制造机器人的工具会如何偏离工具的预期操作路径的示例的曲线图。另外,图7示出了示出如何随时间608跟踪偏差数据以便为被测试的制造机器人产生精确度度量的曲线图。偏差数据还可以用于补偿制造机器人的工具的操作路径,如本文进一步论述的。图6示出了制造机器人或传感器与用于制造机器人的工具的操作路径的理论偏差604和实际偏差606的曲线图。理论偏差可以是恒定值,诸如零或任何其它恒定值。工具可以是砂磨工具或抛光工具,并且工具可以停留在距要对其操作的部件表面的一定距离602,以使得工具会以一定量的压力压靠于部件表面。这个距离可以至少部分地由操作路径来限定。随着工具借助制造机器人的移动而完成操作路径,可以由附接到制造机器人的传感器来测量工具或传感器与操作路径的实际偏差606。实际偏差606的移动平均值704可以随时间706而确定,并且此后用于补偿工具的操作路径和/或计算精确度度量。例如,在制造机器人一次或多次完成操作路径后,移动平均值704的最终值可以是精确度度量。在一些实施例中,可以基于被测试的制造机器人的数量来换算或调整移动平均值704以创建精确度度量,并且因此,可以将唯一的精确度度量分配给被测试的每个制造机器人。
图8示出了制造机器人的工具或者附接到制造机器人的传感器与用于测试制造机器人的操作路径的理论偏差806和实际校正偏差804的曲线图。实际校正偏差804对应于制造机器人被提供了对应于补偿操作路径的信号时制造机器人的工具与操作路径的偏差。例如,操作路径可以指示工具或制造机器人应离开部件表面的距离,并且这个距离可以是理论偏差806。当制造机器人上的传感 器确定传感器或工具已经偏离了理论偏差806时,可以由与制造机器人和传感器通信的计算机产生补偿操作路径。补偿操作路径可以由制造机器人使用来调整制造机器人的操作路径,并且从而校正制造机器人与原始操作路径的将来的偏差。例如,如图8所示的,随着将补偿操作路径用于控制制造机器人,制造机器人的实际校正偏差804随时间808而趋向于理论偏差806。被测试的制造机器人的精确度度量可以是基于实际校正偏差804的,以便分级或评级能够使用反馈信号来校正它们的操作路径的制造机器人。如图9的曲线图所示的,可以根据制造机器人一次或多次完成操作路径来计算实际校正偏差804随时间906的移动平均值904。移动平均值904的最终值此后可以用作被测试的制造机器人的精确度度量的基础。在按照本文所述的一个或多个实施例已经测试了多个制造机器人后,可以基于其各自的精确度度量比较每个制造机器人。当将制造机器人用于特定过程时,可以为该特定过程选择具有最佳精确度度量的制造机器人。
可以分离地或任意组合地使用所述实施例的各个方面、实施例、实现方式或特征。所述实施例的各个方面可以由软件、硬件或硬件与软件的组合来实施。所述实施例还可以体现为用于控制制造操作的计算机可读介质上的计算机可读代码,或用于控制生产线的计算机可读介质上的计算机可读代码。计算机可读介质是可以存储此后由计算机***读取的数据的任何数据储存设备。计算机可读介质的示例包括只读存储器、随机存取存储器、CD-ROM、HDD、DVD、磁带和光数据储存设备。计算机可读介质还可以分布在网络耦合的计算机***上,以使得以分布式方式存储并执行计算机可读代码。
为了解释,前述说明使用了特定名称来提供对所述实施例的透彻理解。但对于本领域技术人员,显然,这些特定细节不是为了实践所述实施例所必需的。因而,为了示出与说明的目的而呈现了具体实施例的前述说明。它们并非旨在是穷举性的或者将所述实施例限定为公开的严格形式。对于本领域普通技术人员,显然,鉴于以上教导可能存在许多修改和变化。
Claims (11)
1.一种制造***,包括:
制造机器人,所述制造机器人包括工具和传感器,其中,所述工具被配置为遵循操作路径并且所述传感器被配置为提供指示所述工具相对于所述操作路径的位置的信号;以及
反馈计算机,所述反馈计算机与所述制造机器人通信,所述反馈计算机被配置为:(i)基于所述信号计算所述工具与所述操作路径的偏差,(ii)基于所计算的偏差计算精确度度量,及(iii)基于所述精确度度量调整所述工具的所述操作路径。
2.根据权利要求1所述的制造***,进一步包括:
数据获取计算机,所述数据获取计算机与所述传感器和所述反馈计算机通信,所述数据获取计算机被配置为将来自所述传感器的所述信号转换为用于所述反馈计算机的测量数据。
3.根据权利要求1所述的制造***,其中,所述传感器是线性可变差动变压器LVDT。
4.根据权利要求1所述的制造***,其中,所述传感器是激光传感器。
5.根据权利要求1所述的制造***,其中,所述反馈计算机包括存储器,所述存储器被配置为存储与工具多遍通过所述操作路径对应的偏差数据。
6.根据权利要求1所述的制造***,其中,由所述反馈计算机基于来自所述传感器的所述信号来确定所述工具的所述位置。
7.一种制造机器人,包括:
机械臂,所述机械臂包括用于按照操作路径对部件表面操作的工具;
位置传感器,所述位置传感器附接到所述机械臂并被配置为输出对应于从 所述位置传感器到所述部件表面的距离的信号;以及
计算机,所述计算机与所述机械臂和所述位置传感器通信,所述计算机被配置为存储所述操作路径,并当来自所述位置传感器的所述信号指示所述工具偏离所述操作路径时修改所述操作路径。
8.根据权利要求7所述的制造机器人,其中,所述工具是砂磨工具、磨削工具、钻孔工具、蚀刻工具或切削工具。
9.根据权利要求7所述的制造机器人,其中,所述位置传感器是线性可变差动变压器LVDT。
10.根据权利要求7所述的制造机器人,其中,所述位置传感器是激光传感器。
11.根据权利要求7所述的制造机器人,其中,所述计算机进一步被配置为存储对应于部件的多个不同表面的多条操作路径。
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Cited By (2)
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CN107745378A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-02 | 泰州市兴氟高分子材料有限公司 | 一种大功率机械手智能学习控制方法 |
CN110226182A (zh) * | 2017-01-24 | 2019-09-10 | 川崎重工业株式会社 | 机器人的交易***以及交易方法 |
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Cited By (4)
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---|---|---|---|---|
CN110226182A (zh) * | 2017-01-24 | 2019-09-10 | 川崎重工业株式会社 | 机器人的交易***以及交易方法 |
CN110226182B (zh) * | 2017-01-24 | 2022-08-16 | 川崎重工业株式会社 | 机器人的交易***以及交易方法 |
CN107745378A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-03-02 | 泰州市兴氟高分子材料有限公司 | 一种大功率机械手智能学习控制方法 |
CN107745378B (zh) * | 2017-10-31 | 2021-07-13 | 浙江江工自动化设备有限公司 | 一种大功率机械手智能学习控制方法 |
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GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20170104 Termination date: 20211221 |