0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
会员中心
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

航空复杂曲面工件泓川科技激光位移测量机器人自动定位打磨系统实施过程解析

光学测量传感器 来源:光学测量传感器 作者:光学测量传感器 2025-05-04 09:56 次阅读
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

在航空发动机关键部件制造中,复杂曲面工件的高精度打磨对定位技术提出了极高要求。本文基于中国科学院沈阳自动化研究所等单位的科研成果,详细解析 “激光位移测量机器人自动定位打磨系统” 的工程实施过程,涵盖从硬件搭建、算法开发到现场验证的全流程技术要点。

一、系统硬件平台搭建:构建精密测量与加工基础

(一)核心硬件配置与集成

工业机器人系统
选用 KUKA KR600 R2830 六轴机器人(重复定位精度 ±0.08mm,负载 600kg),末端通过定制刚性连接装置(刚度≥50N/μm)安装LTP150 激光位移传感器(量程 ±40mm,重复精度 1.2μm)。传感器采用 M12 17 芯接插件与机器人控制柜通信,支持 TCP/IP 和 RS485 双模式,确保高速数据传输(采样频率 50kHz)。

工件定位工装
设计三工位精密旋转工作台(定位精度 ±5″),台面均布 3 组伺服驱动定位夹紧滑块(行程 ±20mm,分辨率 1μm),每个滑块集成气动吸盘(吸力≥500N)和高精度直线导轨(直线度 ±5μm/m)。滑块呈 120° 对称分布,通过三角形几何约束实现工件径向(X/Y 轴)和角向(θ 轴)的解耦调整。

辅助设备集成

配置快换工具系统(换刀时间≤15 秒),支持传感器与砂带机工具头(接触力控制 ±5N)的自动切换。

搭建工控机控制柜,集成西门子 PLCCPU 1516TF-3 PN/DP)和研华工业主板,通过 EtherCAT 总线同步控制机器人、旋转台及滑块伺服电机(控制周期≤1ms)。

(二)硬件标定与坐标系对齐

传感器外参标定
使用三坐标测量机(精度 ±1μm)采集传感器测量坐标系与机器人基坐标系的转换关系,通过九点法标定求解旋转矩阵 R(误差≤0.01°)和平移向量 T(误差≤20μm),建立公式:P基坐标​=R⋅P传感器​+T

工作台基准校准
通过激光跟踪仪(精度 ±5μm)测量旋转工作台中心,调整其与机器人基坐标系的 Z 轴同轴度(偏差≤±10μm),确保工件旋转中心与理论加工坐标系对齐。

二、软件系统开发:从数据采集到智能控制

(一)测量分析软件核心模块

数据采集模块

支持 “机器人联动扫描” 与 “定点触发采样” 两种模式,针对回转体工件设计螺旋线扫描路径(层间距 0.5mm,采样点密度 1 点 /°),避免型面干涉。

集成噪声滤波算法:对原始测量数据(含高斯噪声 σ=5μm)进行中值滤波(窗口大小 5×5)和滑动平均(n=10),确保有效数据信噪比≥40dB。

偏差计算模块

径向偏差求解:采用 Kasa 迭代拟合算法,将圆周等分点(n≥72)的极坐标数据(θᵢ, δᵢ)转换为平面坐标(Xᵢ, Yᵢ),通过最小二乘法拟合圆心(Xc, Yc),计算公式如下:{Xi​=(R+δi​)cosθi​Yi​=(R+δi​)sinθi​​
拟合精度通过残差平方和(SSE≤10μm²)实时验证。

角向偏差检测:在工件基准点(如 0° 位置)设置定位销块,传感器沿切线方向测量实际与理想销块的弦长差 λ,通过 φ=λ/R(R 为工件半径)计算角向偏差,分辨率达 0.0001°。

运动控制模块

基于三角形几何关系推导三滑块移动量:⎩⎨⎧​M1​=Xc​tan30°−Yc​M2​=M1​/sin30°−Xc​/cos30°M3​=M1​/sin30°+Xc​/cos30°​
采用 “先退后进” 策略(滑块先退回 5mm 释放空间,再按计算量移动),避免调整过程中工件与夹具干涉。

(二)控制软件流程设计

全自动定位流程(图 1):

plaintext

工件型号输入 → 工装预定位(滑块移动至理论位置) → 机器人扫描圆周特征(72点,耗时120s) → 偏差计算(径向ΔX/ΔY、角向φ) → 滑块自动调整(单轴运动速度5mm/s,调整时间≤90s) → 二次测量验证(精度达标则进入加工,否则重复调整)


安全机制

设置硬件限位(滑块行程 ±20mm)和软件阈值(径向偏差 > 1mm 或角向偏差 > 0.5° 时报警)。

传感器集成激光关闭功能,避免加工阶段(砂带机工作时)的粉尘干扰,通过外部 IO 信号实现 “测量 - 加工” 模式切换。

三、关键实施步骤:从实验室到生产线

(一)典型工件预处理

以某型发动机钛合金机匣(直径 350mm,叶片型面曲率半径 20-100mm)为例:

毛坯定位:通过工件三维数模生成初始定位点云,导入测量软件生成预扫描路径。

夹具适配:根据工件外形定制定位销块(材料为硬质铝合金,表面粗糙度 Ra≤0.4μm),确保传感器测量光束垂直于销块切线方向(角度偏差≤±1°)。

(二)仿真验证与参数优化

四工位仿真测试MATLAB/Simulink 环境):

构建含 10mm 径向偏差和 1° 角向偏差的虚拟工件,模拟传感器扫描过程,注入高斯噪声(σ=2μm)和温度漂移(ΔT=10℃,补偿量 8μm)。

结果:径向定位误差从 ±10mm 降至 ±8μm,角向偏差检测误差≤±0.0002°,验证算法鲁棒性。

实际加工参数调试

打磨工具:选用 60# 砂带(接触轮直径 50mm,硬度邵氏 80A),加工速度 800mm/s,接触压力 30N(通过力传感器实时反馈调整)。

路径规划:针对叶片前缘(曲率半径 25mm)采用五轴联动插补,步长 0.2mm,确保刀轴矢量与型面法向夹角≤15°,避免过切。

(三)现场加工与精度闭环

首件调试流程

测量阶段:机器人以 50mm/s 速度扫描工件外圆,采集 72 个点(耗时 120s),生成偏差报告(图 2)。

调整阶段:三滑块同步运动(最大位移 12mm),调整后二次测量显示径向偏差从 + 0.32mm/-0.28mm 降至 + 0.015mm/-0.012mm,角向偏差从 + 0.8° 降至 + 0.0012°。

加工阶段:砂带机按修正后的加工程序(角向补偿 - 0.0012°)打磨,单次加工时间 5.5 小时,较人工打磨效率提升 45%。

精度检测与反馈
使用 ZEISS 三坐标测量机对 10 个关键型面点进行检测,结果显示:

径向尺寸公差从 ±0.3mm 缩至 ±0.015mm,满足设计要求(±0.02mm)。

表面粗糙度 Ra 从 1.2μm 降至 0.18μm,达到航空部件镜面打磨标准(Ra≤0.2μm)。

四、实施难点与解决方案

(一)复杂型面测量干涉问题

问题:叶片根部等凹腔区域易遮挡传感器光束,导致数据缺失。

方案:开发自适应路径规划算法,根据工件三维模型预计算传感器视角,在遮挡区域自动增加测量点(密度提升至 2 点 /°),并通过曲面拟合补全缺失数据(补点误差≤±5μm)。

(二)加工现场环境干扰

问题:打磨粉尘(粒径≤5μm)和机床振动(振幅≤10μm)影响测量精度。

方案

传感器集成气帘保护装置(气压 0.3MPa),实时吹扫镜头表面粉尘。

采用动态滤波算法,在振动频率(55Hz)处设置陷波滤波器,将振动噪声影响降低 90% 以上。

(三)多工位快速切换

问题:不同型号工件定位销块位置差异大,传统手动切换耗时(≥30 分钟)。

方案:建立工件参数数据库,包含各型号的定位点坐标、滑块初始位置、传感器扫描路径等,通过扫码枪读取工件二维码自动加载对应参数,切换时间缩短至 8 分钟。

五、实施效果与工程价值

(一)核心技术指标

项目 实施前(人工定位) 实施后(系统自动定位) 提升幅度
径向定位精度 ±0.5mm ±15μm 33 倍
角向定位精度 ±1° ±0.001° 1000 倍
单工件加工时间 8-10 小时 5.5 小时 45%
产品良率 85% 98% 15%

(二)工程应用意义

打破技术壁垒:突破国外对复杂曲面精密加工设备的垄断,实现航空关键部件打磨技术的自主可控。

柔性制造支撑:通过参数化配置,兼容多型号工件(直径 100-500mm,曲率半径≥10mm),满足航空发动机小批量多品种的生产需求。

质量追溯体系:测量与加工数据实时存档(存储周期≥5 年),支持 ISO 26262 功能安全标准,为航空部件全生命周期管理提供数据基础。

六、总结与展望

本系统的实施过程深度融合了激光测量、机器人控制、精密机械设计等多学科技术,通过 “测量 - 计算 - 调整 - 加工” 的全闭环控制,解决了航空复杂曲面工件的定位难题。未来可进一步拓展以下方向:

多传感器融合:集成视觉传感器(检测表面缺陷)和超声传感器(测量壁厚),构建全要素检测加工一体化系统。

数字孪生应用:通过实时采集的工件位置数据,在虚拟空间镜像加工过程,提前预测定位误差并优化调整策略。

无人化生产线:与 AGV 物流系统、智能仓储对接,实现从工件上料、定位、加工到检测的全流程无人化操作,推动航空制造向智能化转型。


审核编辑 黄宇

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 机器人
    +关注

    关注

    213

    文章

    30579

    浏览量

    219436
  • 激光
    +关注

    关注

    21

    文章

    3578

    浏览量

    69081
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二维码

扫码添加小助手

加入工程师交流群

    评论

    相关推荐
    热点推荐

    高精度机器人控制的核心——基于 MYD-LT536 开发板的精密运动控制方案

    算法与 C++ 实时模块开发; - 可作为控制核心部署在高精度测量机器人激光切割机械臂、协作机械臂、AGV导航车等系统中; - 具备机器人动态补偿算法与误差校正方案运行环境,为“高
    发表于 11-14 15:48

    工业智能制造中,如何精准测量复杂曲面

    *附件:三坐标扫描测头精准测量复杂曲面的技术逻辑解读.pdf 案例1:人形机器人摆线轮扫描检测 摆线轮作为精密减速器的核心部件,其齿形轮廓与啮合精度直接影响传动效率与寿命。使用CP5
    发表于 11-14 11:10

    协作机器人打磨市场何时迎来爆发

    只用不到1N轻微的力将机械臂在两点之间轻松拖动,协作机器人便能轻松在复杂曲面工件上像水蛇一般柔顺舞动,将工件
    的头像 发表于 10-23 11:04 541次阅读

    复杂曲面零件的光学三维扫描测量逆向 - 激光三维扫描仪

    摘要 复杂曲面零件(如航空发动机叶片、汽车覆盖件、模具型腔等)因曲面连续性强、曲率变化大,对逆向测量的精度与细节还原要求极高。本文以
    的头像 发表于 09-10 14:18 586次阅读
    <b class='flag-5'>复杂</b><b class='flag-5'>曲面</b>零件的光学三维扫描<b class='flag-5'>测量</b>逆向 - <b class='flag-5'>激光</b>三维扫描仪

    科技LTH系列万分二线性度高精度高速激光位移传感器产品手册

    这份资料是无锡科技有限公司的 LTH 系列高精度激光位移传感器产品手册,主要介绍该系列传感器的型号、特点、规格等内容,以下是具体介绍:产品定位
    发表于 06-28 16:24 1次下载

    创想智控激光焊缝跟踪适配安机器人双机协同自动焊接变压器油箱

    我国的制造业正在逐步迈入智能化、自动化的时代,焊接过程的精准度与效率成为衡量生产水平的重要标准。针对变压器油箱等结构复杂、焊接精度要求高的工件,创想智控
    的头像 发表于 06-24 13:54 387次阅读
    创想智控<b class='flag-5'>激光</b>焊缝跟踪适配安<b class='flag-5'>川</b><b class='flag-5'>机器人</b>双机协同<b class='flag-5'>自动</b>焊接变压器油箱

    详细介绍机场智能指路机器人的工作原理

    机场智能指路机器人主要依靠感知系统定位系统、导航系统、智能交互系统和运动
    发表于 05-10 18:26

    【「# ROS 2智能机器人开发实践」阅读体验】视觉实现的基础算法的应用

    的本质是解决“鸡与蛋”问题:机器人需要地图来定位,又需要准确定位来构建地图。书中从前端(传感器数据处理)和后端(位姿优化)两个层面解析了SLAM的算法逻辑。
    发表于 05-03 19:41

    【启扬方案】基于RK3588的建筑测量机器人应用解决方案

    建筑业作为国民经济的重要组成部分,随着国家政策和建筑行业的智能化需求的增长,建筑测量机器人作为新兴技术代表,正逐步成为提升建筑业生产效率、保障施工安全、降低人工成本的关键力量。建筑测量机器人具备
    的头像 发表于 03-06 17:25 683次阅读
    【启扬方案】基于RK3588的建筑<b class='flag-5'>测量机器人</b>应用解决方案

    HC16-15-485激光位移传感器 奥泰斯CD22/西克ODmini平替方案

    精密测量新标杆:HC16-15-485激光位移传感器 作为工业自动化领域的革新力作,
    的头像 发表于 02-13 10:21 804次阅读
    <b class='flag-5'>泓</b><b class='flag-5'>川</b>HC16-15-485<b class='flag-5'>激光</b><b class='flag-5'>位移</b>传感器 奥泰斯CD22/西克ODmini平替方案

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】2.具身智能机器人的基础模块

    具身智能机器人的基础模块,这个是本书的第二部分内容,主要分为四个部分:机器人计算系统,自主机器人的感知系统,自主
    发表于 01-04 19:22

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】2.具身智能机器人大模型

    引入GPT这样的大模型后,情况发生了根本性的变化。只需提供适当的提示词以及封装好的机器人函数库,大模型便能灵活地生成控制代码,极大地简化了开发过程,并提高了自动化水平。 此外,大模型凭借强大的推理能力
    发表于 12-29 23:04

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】1.初步理解具身智能

    重要。 书中还详细介绍了支持具身智能机器人的核心技术系统,包括自主机器人计算系统、感知系统定位
    发表于 12-28 21:12

    【「具身智能机器人系统」阅读体验】+初品的体验

    解决许多技术的和非技术的挑战,如提高智能体的自主性、处理复杂环境互动的能力及确保行为的伦理和安全性。 未来的研究需要将视觉、语音和其他传感技术与机器人技术相结合,以探索更加先进的知识表示和记忆模块,利用强化学习进一步优化决策过程
    发表于 12-20 19:17

    《具身智能机器人系统》第1-6章阅读心得之具身智能机器人系统背景知识与基础模块

    物理交互纳入智能系统的核心要素。 第3章是探讨机器人计算系统。这一章节详细阐述了自主机器人的软硬件架构。计算系统需要满足
    发表于 12-19 22:26