项目目标

本项目致力于研究以下内容：

1、 利用视觉传感器进行视觉伺服反馈控制的运动控制问题

2、 利用神经网络提取焊接工艺特征，提高神经网络算法的性能；

3、 工业大数据在智能焊接领域的深度应用。

项目背景

目前，工业机器人在汽车、电子、金属制品、塑料及化工产品等行业已经得到了广泛的应用。随着性能的不断提升，以及各种应用场景的不断明晰，2014年以来，工业机器人的市场规模正以年均8.3%的速度持续增长。工业机器人智能柔性焊接具有效率高、动作灵活的特点，利用焊接机器人替代人工焊接，可有效降低人工依赖，提高自动化程度，实现更高的生产效率。工业机器人主要采取示教方式进行编程，完成示教后，机器人按照预先示教编写的程序沿固定路径运动。在大规模实际生产中，由于工件尺寸误差、焊接过程热变形、工装不稳定等因素，可能导致焊缝轨迹、焊缝特征与实际焊接参数不吻合，从而降低焊接质量甚至导致焊接失败。  

项目特色和创新点

利用视觉伺服结合神经网络进行伺服控制，传统伺服控制一般利用位置传感器获取反馈信息，位置传感器一般安装在关节位置。为了减少传动链带来的传动误差积累，研究如何直接从机械臂末端图像传感器获取伺服位置信息，计算反馈误差用于伺服控制，使用混合人工神经网络算法体系运行图像特征识别，针对工业实用应用构建专家系统。

项目成果

1. 本项目正在有序进行中，已完成智能焊接工作站架构设计，机械臂及运动控制模块均已调试完成。

2. 完成了视觉识别神经网络的模块初步搭建，通过测试，识别率良好。

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3. 完成相关控制理论分析，已投稿sci论文一篇。 已提交项目相关专利申请4件（发明专利2件，专利申请号：202011133901.X，202011133921.7，实用新型专利2件，实用新型申请号：202120454453.7，202120467724.2）。