книги / Системы очувствления и адаптивные промышленные роботы

Угол ориентации <р детали можно определить по следующим фор­ мулам (рис. 8.5):

а угол у', на который необходимо развернуть захват, определяется

В настоящее время в промышленности широкое распространение получили детали, выполненные из немагнитных токопроводящих материалов (латуни, меди, алюминия, серебра и т. п.), которые штампуются из ленты. Для подачи подобных деталей на последу­ ющие технологические позиции необходимо обеспечить их ориента­ цию. Задачу ориентации таких деталей можно решать с помощью переменного магнитного поля. Эффект ориентирования .достигается в результате взаимодействия внешнего переменного магнитного поля с индуцированным в детали полем вихревых токов.

Переменное высокочастотное электромагнитное поле может быть использовано для ориентации деталей по слабовыраженным геоме­ трическим признакам (мелкая резьба, выточки, прорези, углубле­ ния и т. п.), по внутренним и скрытым особенностям, по физическим и механическим свойствам материалов, из которых изготовлена деталь. При оснащении электромагнитного ориентирующего устрой­ ства адаптивной системой можно определить также тип и ориента­ цию детали.

Немагнитные токопроводящие детали могут иметь электродина­ мические аналоги. Светлые зоны аналогов соответствуют более вы­ сокой эквивалентной электрической проводимости, а темные — по­ ниженной. При прочих равных условиях переменное магнитное поле оказывает большее силовое воздействие па светлые участки аналога, чем на темные.

В качестве примера можно указать адаптивную систему опреде­ ления положения и ориентации немагнитных токопроводящих де­ талей, прошедших первичную ориентацию в вибробункере. Из вибро­ бункера детали, имеющие слабовыраженные геометрические при­ знаки ориентации, могут перемещаться в одном из нескольких возможных положений. Датчик системы очувствления может быть выполнен в виде индуктивных катушек. Число и положение датчиков

222

выбирают согласно определенному алгоритму. При подходе детали к одному из датчиков происходит опрос датчиков, снимается сигнал, соответствующий наличию или отсутствию металла иод датчиками.. Полученный код дешифруется дешифратором, на i-й шине которого появляется сигнал, соответствующий *-му положению детали. При попадании детали в межполюсное пространство включенного элек­ тромагнита происходит срыв колебаний, и электромагнит подклю­ чается к генератору переменного тока в режиме сильных токов. При этом деталь однозначно ориентируется в отводящий лоток. Если необходимо осуществлять сортировку деталей, то число элек­ тромагнитов и отводящих лотков необходимо увеличить, а электро­ магниты подключать с соответствующей задержкой.

Для нормальной работы системы необходимо создать переменное магнитное поле в зазоре электромагнитов, обеспечить их своевремен­ ное включение в режиме слабых токов и переключение в режим сильных токов и отключение. Периодическое отключение электро­ магнитов, т. е. их функционирование в импульсном режиме, зна­ чительно снижает потребляемую мощность и уменьшает нагрев электромагнитов.

Для обеспечения ориентации детали в зазоре требуется создать необходимое воздействие электромагнита на деталь. Сила воздей­ ствия поля на деталь равна

'г = -$ -5 Л (» .> .

где В 0 — индукция магнитного поля в зазоре, тл; р0 — магнитная

и определяется по формуле со* —- ap0cod2, где а — удельная электри­ ческая проводимость материала, Ом^-м*1; со — частота магнитного поля, с*1; d — толщина детали, м.

Силовое воздействие на деталь увеличивается с ростом частоты поля. При достижении со* = 50 рост частоты не сопровождается заметным возрастанием силы F, однако увеличивается разогрев детали вихревыми токами. Поэтому оптимальное значение со* сле­ дует выбирать исходя пз допустимого нагрева детали во время ориентирования.

Производительность рассмотренной системы составляет 120— 300 деталей в минуту.

8.3. Адаптивные роботы для адресования деталей на конвейере

Иллюстрацией роботизированной системы для адресования дета­ лей на конвейере может служить конвейерно-складской робото­ технический комплекс ПО «Кировский завод». Этот комплекс вклю­ чает следующие основные элементы: подвесные склады-накопители деталей; главный транспортный конвейер; посты загрузки деталей

2^3

Рис. 8.6. Структурная схема ло­ гического распознавании дета­ лей на подвесном толкающем конвейере

из механического цеха и посты разгрузки де­ талей на главный сбо­ рочный конвейер; об­ гонные пути для созда­ ния резервного потока деталей; систему учета и адресования деталей; управляющий вычисли­ тельный комплекс.

Для автоматизации функций учета и адре­ сования деталей имеется информационно-измери­ тельная система наблю­ дения за грузопотоками и система автоматичес­ кого распознавания и идентификации деталей.

Первая из этих си­ стем — оптико-электронная система очувствления — состоит из узко­ направленных осветителей (источников света) и соответствующих им фотоприемников, между которыми перемещается распознаваемая

ФСД-Г1. Лампы и фоторезисторы шарнирно закреплены на спе­ циальных направляющих, что позволяет легко изменять их место­

характеризующих распознаваемую деталь. Набор значений призна­ ков х (со) = 1(со)|^=[ есть код (образ) детали. Значения всех признаков %ъ ..., | 7 измеряются одновременно при строго определен­ ном положении сцепа 2 с деталью 3 относительно информационно­ измерительной системы источники света — фотоприемники. Это по­ ложение регистрируется с помощью специального датчика сцепа, подающего сигнал сначала на считывание признаков, а затем на отключение источников света (до прихода следующей детали). Время кодирования каждой детали не превышает 0,1 с. Кодирование,

224

распознавание и идентификация деталей происходят в процессе их движения, т. е. без остановки конвейера.

Адаптивный логический распознаватель 5 (дешифратор) работает следующим образом. При совпадении кода детали, перемещающейся по конвейеру, с эталонным кодом деталей определенного класса формируется номер этого класса. Причем в качестве эталонных кодов классов используются семиразрядные двоичные коды соот­ ветствующих деталей, предварительно снятые при номинальном (идеальном) режиме работы конвейера. Поэтому в номинальном режиме (т. е. при правильном подвесе деталей на сцепе и при от­ сутствии их колебаний) такой дешифратор обеспечивает безошибочное рас познавание деталей.

Однако в производственных условиях часто наблюдаются зна­ чительные отклонения от номинального режима. В подобных слу­ чаях точность работы дешифратора значительно снижается. Основной причиной отказов и погрешностей являются разного рода непред­ сказуемые перемещения деталей в «поле зрения» информационно­ измерительной системы. В этих условиях возникает необходимость адаптации к производственным возмущениям. Поэтому был разра­ ботан более совершенный автомат адаптивного распознавания, обла­ дающий свойством инвариантности по отношению к указанным выше непредсказуемым перемещениям деталей. Адаптивный автомат ра­ ботает в двух режимах: режиме обучения (или дообучения) и режиме принятия решений. В режиме обучения формируется обучающая выборка, по которой строится то или иное решающее правило. В ре­ жиме принятия решений это правило используется для автоматиче­ ского распознавания деталей.

В производственных условиях обучающая выборка формирова­ лась путем кодирования деталей из разных классов с помощью предикатов-признаков (со), £2 (<*>), •••> £7 (w)» снимаемых инфор­ мационно-измерительной системой, с обязательным указанием, к ка­ кому классу такая деталь принадлежит. По результатам наблюдения (кодирования) этих деталей сначала была сформирована выборка из 42 элементов. Причем относительно каждого элемента была

Анализ полученной выборки показал, что вследствие непредска­ зуемых результатов для ряда элементов, принадлежащих разным классам, значения всех семи признаков совпадают. Этот факт говорит о том, что классы в семимерном пространстве признаков пересе­ каются, поэтому при окончательном формировании обучающей выборки из числа «пересекающихся» элементов выбирались те, для которых вероятность (частота встречаемости) наибольшая. В ре­

225

зультате была получена новая обучающая выборка из 32 непересекакяцихся элементов. По этой выборке строилось оптимальное логическое решающее правило, реализуемое автоматом распознавания.

Оптимально решающее правило строится в виде дизъюнкции конъюнкций от исходных признаков-предикатов. Задается критерий качества каждой анализируемой конъюнкции, вычисляемой непо­ средственно на обучающей выборке. На k -м шаге рассматривается каждая конъюнкция (к — 1)-го ранга, построенная на предыдущем шаге. По этим конъюнкциям строятся новые конъюнкции k -то ранга путем присоединения к ним ранее не использованных признаков' предикатов и их отрицаний. Среди полученных таким образом конъ­ юнкций отбирается наилучшая (в смысле заданного критерия каче­ ства) конъюнкция. Далее процесс повторяется, пока не сработает правило остановки алгоритма.

Согласно критерию Байеса, для каждой анализируемой конъ­ юнкции вычисляются апостериорные вероятности классов и выби­ рается та конъюнкция, для которой эта вероятность максимальна. Если апостериорная вероятность принимает значение 1, то это означает, что соответствующая конъюнкция характеризует элементы данного класса. Такая конъюнкция запоминается как элемент искомого решающего правила, называемый элементарным решающим правилом. Как только синтезированные элементарные решающие правила охарактеризуют все элементы обучающей выборки, алго­ ритм останавливается (прекращает работу). В результате получается логическое решающее правило последовательного характера, без­ ошибочно распознающее элементы обучающей выборки.

Оптимальное логическое решающее правило характеризуется двумя параметрами — рангом и сложностью. Ранг — это максималь­ ный ранг элементарных решающих правил. Он лимитирует число необходимых измерений предикатов-признаков. Сложность N — это общее число используемых в решающем правиле признаков. Ясно, что чем меньше значения параметров г и N, тем предпочтительнее (при прочих равных условиях) решающее правило.

Оптимальное логическое решающее правило может быть графи­ чески представлено в виде бинарного дерева решений, называемого оптимальным распознающим графом. Каждое элементарное реша­ ющее правило изображается ветвью этого графа, предикат-при­ знак — узлом, а код класса — листом с соответствующим номером. Из каждого узла исходят два ребра, соответствующие возможным значениям данного признака.

В режиме распознавания сначала измеряется признак, соответ­ ствующий узлу первого уровня (ранга). Далее по ребру, отвеча­ ющему полученному значению признака, осуществляется переход к узлу второго уровня (ранга) и измерение соответствующего при­ знака. Процесс «раскрытия» узлов продолжается до тех пор, пока

226

с целью их классификации и учета, но и идентификации деталей определенного типа.

Схема синтеза оптимальных идентифицирующих правил анало­ гична описанной выше. Эти правила также могут быть представлены в виде ориентированного графа того же типа, что и распознавающий граф. Отличительной чертой идентифицирующего графа является то, что все листья относятся к одному классу. Совокупность иден­ тифицирующих графов удобно представлять в виде орбитального графа-фрейма классов. На нулевой орбите этого графа распола­ гаются листья с указанием номеров классов. На первой орбите размещаются узлы первого уровня идентифицирующих графов, на второй орбите — узлы второго уровня и т. д.

Процесс идентификации класса по графу сводится к последова­ тельному раскрытию его узлов-признаков. На первом шаге вычис­ ляется значение признака-предиката, отвечающего первому узлу. Если это значение соответствует исходящему из узла ребру, то следует измерить значение признака, отвечающего узлу второй орбиты, к которому ведет данное ребро, и т. д. Таким образом, если удастся дойти до конца какой-либо ветви, то происходит идентифи­ кация соответствующего класса. Если ребро, соответствующее вы­ численному значению очередного признака, отсутствует, то это означает, что исследуемый объект данному классу не принадлежит.

При испытании автоматов распознавания и идентификации сна­ чала по обучающей выборке, содержащей 32 элемента, были по­ строены оптимальные логические решающие и идентифицирующие правила. Их графическое представление дано на рис. 8.7 и 8.8 соответственно.

Основные параметры синтезированного распознающего графа таковы: ранг г — 6, сложность N — 21. Он обеспечивает безошибоч­ ное распознавание обучающей выборки. Этим же свойством обладает и идентифицирующий граф. Его параметры (по классам деталей)

227

Рис. 8.8. Оптимальные графы классов деталей

Рис. 8.9. Схема конвейерно-складского комплекса с встроенными автоматами распознавания и идентификации деталей

Роз гр уз ха

Загрузка

228

щей выборке, и их добавили к прежней выборке. В ре­

зультате была получена «новая» обучающая выборка, состоящая из 45 элементов. В число этих элементов вошел и существенно новый элемент, отвечающий коду «пустой сцеп», образующий XII класс.

По полученной таким образом расширенной обучающей выборке вновь строились «дообученные» распознающие и идентифицирующие графы. Преимуществом «дообученных» распознающих и идентифи­ цирующих графов является их инвариантность практически к любым возможным преобразованиям деталей. Вследствие этого они обеспе­ чивают высокую точность распознавания и идентификации деталей.

Оптимальные распознающие и идентифицирующие графы и отве­ чающие им логические решающие и идентифицирующие правила допускают простую программную и аппаратурную реализацию. Поэтому они были реализованы сначала в виде программы для микроЭВМ «Электроника-60», а затем аппаратурно — на базе логи­ ческих элементов (типа И, ИЛИ, НЕ).

Схема конвейерно-складского робототехнического комплекса с встроенными адаптивными автоматами распознавания и иденти­ фикации изображена на рис. 8.9. Этот комплекс работает следующим образом. При появлении деталей из механического цеха автомат распознавания /, установленный перед окрасочной камерой 2, сначала их классифицирует, а затем посылает соответствующий сигнал в управляющий вычислительный комплекс (УВК). Последний оперативно выбирает нужную программу окраски и задает требуемый режим работы окрасочной камеры. Окрашенные детали поступают далее на подвесные склады-накопители 5, а оттуда, по мере необ­ ходимости, на главный транспортный конвейер 4. Здесь детали вновь классифицируются (с помощью автомата распознавания 5), и УВК вырабатывает соответствующий сигнал на коммутатор пере­

229

ключения стрелок (веток) конвейера. Этот коммутатор подключает дополнительные приводы тех стрелок, которые обеспечивают пере­ вод деталей на нужные ветки. Среди веток конвейера предусмотрена и резервная ветка, привод которой возвращает деталь для повтор­ ного распознавания. При поступлении деталей на подвесные складынакопители, связанные с главным сборочным конвейером, автоматы идентификации адресуют их в соответствующие накопители. Каждый такой накопитель служит для хранения деталей от одного до трех классов. Одновременно с идентификацией осуществляется подсчет деталей каждого класса, поступивших на посты разгрузки главного сборочного конвейера 6.

Адаптированный конвейерно-складской комплекс позволяет (благодаря использованию автоматов распознавания и идентифика­ ции) оптимизировать процесс доставки деталей на главный сбороч­ ный конвейер. При этом высокая точность распознавания и иденти­ фикации деталей позволяет сократить остановки главного сборочного конвейера и тем самым повысить его производительность.

8 .4 / Контрольно-измерительные роботы

Контрольно-измерительные роботы находят все более широкое применение в металлургической, радиоэлектронной, приборостро­ ительной, станкостроительной и других отраслях промышленности как эффективное средство измерения и контроля качества изделий. Они обеспечивают измерение параметров по заданной программе и открывают возможность для полной автоматизации различных процессов производства и технологии. Особенно перспективно при­ менение контрольно-измерительных роботов в гибких автомати­ зированных производствах как подсистем контроля и управления качеством. Как у нас в стране, так и за рубежом эти роботы широко применяют для особо точного измерения геометрических характе­ ристик деталей сложной конфигурации.

Многие контрольно-измерительные роботы представляют собой модификацию станков с ЧПУ, у которых режущий инструмент заменен измерительной головкой (щупом). Типичная измерительная головка имеет три степени подвижности, соответствующие декарто­ вым осям координат робота.

В качестве примера можно указать роботы ВЕ-155 и УИМ-28. Робот-ВЕ-155 представляет собой универсальную автоматизирован­ ную машину для высокоточных измерений с погрешностью не более 0,01 мм. Измерительная головка может перемещаться в трех орто­ гональных направлениях со скоростью 2—6 м/мин. Для управления исполнительными приводами используется унифицированный комплекс, в состав которого входят микроЭВМ типа СМ-1, устройства ввода и вывода информации на перфоленте, алфавитно-цифровой дисплей, устройства цифровой индикации результатов измерений, измерительный усилитель и блоки сервоуправления электрическими приводами,

230

Программа измерений записывается на перфоленту и обеспечивает автоматическое наведение измерительной головки па нужные эле­

В роботе УИМ-28 перемещение измерительного щупа обеспечи­ вается перемещением кареток вдоль направляющих, параллельных трем координатным осям. Оператор, поворачивая ручки задатчиков перемещений, формирует программу наведения щупа, т. е. программ­ ное движение. Затем эта программа в виде «уставок» подается на

управления с обратной связью по линейному перемещению каретки, угловой скорости вала двигателя и току якоря. Высокая точность измерений обеспечивается благодаря использованию в качестве датчиков линейных перемещений лазерных интерферометров с раз­ решающей способностью порядка 0,2 мкм.

Для полной автоматизации процесса измерений создан цифровой автомат адаптивного управления программным движением.

Процесс автоматического программирования движений изме­ рительного щупа осуществляется следующим образом. На первом (предварительном) этапе по чертежу детали определяется мини­ мальное число точек, подлежащих измерению, и уточняются место и способ крепления детали, тип измерительного щупа, форма про­ токола измерений и т. п. Измеряемые точки нумеруются на чертеже (в порядке наведения на них щупа) и кодируются их координатами (в системе координат детали). На втором этапе по этим данным строится программа наведения щупа. При этом центр измерительной головки наводится на выбранную точку детали, заданную ее коор­ динатами. В момент соприкосновения щупа с деталью происходит автоматическое считывание измеряемых координат.

В состав системы адаптивного управления входят блок управле­ ния памятью, один — два модуля ПЗУ, двухразрядные наращива­ емые модули арифметико-логического устройства, четыре — пять регистров. Бы:тродействие арифметико-логического устройства в конвейерном режиме составляет 0,1 мкс на микрокоманду, сло­ жение модулей 32-разрядных чисел в ПЗУ выполняется за 0,1 мкс, умножение — за 2 мкс.

Быстродействие мультимикропроцессорного автомата адаптив­ ного управления позволяет не только полностью автоматизировать процесс наведения измерительного щупа, но и гарантирует высокое качество переходных процессоров при неопределенности и непред­ сказуемом дрейфе параметров роботов типа УИМ-28.

Использование адаптивного управления дает возможность по­ высить производительность контрольно-измерительных роботов I е менее чем на 20 %, улучшить качество их управления, увеличить точность и надежность измерительных операций, полностью автома­ тизировать процесс наведения измерительного щупа и тем самым облегчить работу человека-оператора.

231