为了解决柔性夹具夹取异形零件过程中工件与夹具相对位置具有不确定性的难题,提出基于机器视觉的机器人装配位姿在线校正算法.通过图像预处理及零件表面特征提取,建立工件位姿向量.通过系统建模、误差分析及函数拟合,将工件位姿校正量分解为原始位姿差、旋转引入位姿差及残余位姿差三部分,将三部分位姿差进行线性组合作为零件位姿误差补偿量反馈给机器人,以引导机器人完成装配.为了验证算法的有效性,以涡旋式汽车空调压缩机动盘装配为例,设计机器人手眼装配系统进行实验.实验结果表明,该系统能够保证校正后的零件位姿与目标位姿角度偏差和x及y方向位置偏差分别小于0.6°和0.6 mm,平均装配时间小于20 s,实验过程中装配成功率达到99.67％.

在汽车总成零件生产过程中需要不停地对零件尺寸进行总成检具的检测,针对很多汽车零件工厂在使用总成检具时,采用人工的方式上料与固定基准点造成的生产效率低、产品质量不稳定及可靠性差的问题,设计一种全自动总成检具的机械手上料装置.根据机械原理和工艺设计要求把装置的爪头设计为多滑块夹紧机构,并利用无杆气缸提供动力,能够很好地实现总成检具的全自动精确上料定位.在设计过程中,利用SolidWorks对装置的零件进行建模并装配成一个完整的上料机械手臂,最后通过对机械爪连杆机构形变量进行有限元应力分析.使用合金钢屈服应力效果好,该总成检具上料装置与常用的单侧多细棒夹紧装置相比能够更加稳定、效率高、载荷能力强,并以可靠的速度将零件上料至固定的基准点.

设计了一种全自动热镦机床链条式分离上料装置,使大量倒人进料口的毛坯工件按照一定的顺序和方向排列,并按照一定的生产节奏送入夹具.使用表明:该装置与目前常用的振动盘式上料机相比,噪声小、可靠性高,具有较好的实用价值.

社会的飞速发展使得新时期高校学生管理工作变得比以往更加复杂.本文基于"破窗理论"研究大学生校园活动中出现的各种不良现象及产生的影响,分析了校园"破窗效应"的诱发因素,提出了相应的预防措施.