1 Introduction
As intelligent equipment, spray painting robots can
improve the efficiency and quality of spraying operations,
meanwhile reduce labor costs[1]. However, for traditional
spray painting robots, artificial teaching is often used to
accomplish spraying tasks and the resulting performance of
spray trajectory rely heavily on experiences of workers,
which make it difficult to ensure optimization of spraying
quality. The artificial teaching process often takes a long
time, and during this stage the robot cannot be used in the
production. Moreover, workers are exposed in toxic and
hazardous environments. All above defects will restrict the
usage of spray painting robots[2].
In order to solve the problems of traditional spray
painting robots, researchers began to explore off-line
programming technology of spray painting robots[3-5].
Through modeling virtual robots and workshops, advanced
algorithms for spray path planning are used to optimize,
simulate and verify the resulting trajectories visually, thus
optimal trajectories are generated without participation of
real robots, which can improve the quality and efficiency of
spray painting production. Klein, Goodman and Suh etc.
proposed the general framework to solve off-line
programming of automatic spraying, and painting
trajectories for planar and planar-approximated surfaces are
planned[3, 6, 7]. Antonio etc. adopted double Cauchy curve
as the coating distribution model and generated trajectories
aiming at optimizing the coating uniformity[8]. Arikan etc.
proposed the method of generating spray trajectory based on
the coating model of beta curves[9]. Atkar etc. explored
approaches of modeling and planning the trajectory for
spraying guns with electrostatic rotating bell atomizers, and
generated optimized spray trajectories by calculating the
Gaussian curvature of workpiece surface[5, 10]. Chen and
1 บทนำเป็นอุปกรณ์อัจฉริยะหุ่นยนต์สเปรย์ภาพวาดสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพของการดำเนินการฉีดพ่นในขณะที่ลดค่าใช้จ่ายแรงงาน[1] แต่สำหรับแบบดั้งเดิมหุ่นยนต์พ่นสี, การเรียนการสอนเทียมมักจะถูกนำมาใช้เพื่อบรรลุผลงานการฉีดพ่นและผลการดำเนินงานที่เกิดจากวิถีสเปรย์ขึ้นอยู่กับประสบการณ์ของผู้ใช้แรงงานอย่างหนัก, ซึ่งทำให้ยากที่จะให้แน่ใจว่าการเพิ่มประสิทธิภาพของการฉีดพ่นที่มีคุณภาพ กระบวนการเรียนการสอนเทียมมักจะใช้เวลานานเวลาและในระหว่างขั้นตอนนี้หุ่นยนต์ที่ไม่สามารถนำมาใช้ในการผลิต นอกจากนี้คนงานที่ได้รับการเปิดเผยในที่เป็นพิษและสภาพแวดล้อมที่เป็นอันตราย ข้อบกพร่องทั้งหมดข้างต้นจะ จำกัดการใช้งานของหุ่นยนต์พ่นสี [2]. เพื่อที่จะแก้ปัญหาของสเปรย์แบบดั้งเดิมหุ่นยนต์ภาพวาด, นักวิจัยเริ่มที่จะสำรวจออฟไลน์เทคโนโลยีการเขียนโปรแกรมหุ่นยนต์พ่นสี[3-5]. ผ่านการสร้างแบบจำลองหุ่นยนต์เสมือนจริง และการฝึกอบรมขั้นสูงขั้นตอนวิธีการในการวางแผนเส้นทางการสเปรย์ที่ใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการจำลองและตรวจสอบวิถีที่เกิดสายตาทำให้ลูกทีมที่ดีที่สุดจะถูกสร้างขึ้นโดยไม่ต้องมีส่วนร่วมของหุ่นยนต์จริงซึ่งสามารถปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของการผลิตพ่นสี ไคลน์กู๊ดแมนและพ้ม ฯลฯที่นำเสนอกรอบทั่วไปที่จะแก้ปัญหาปิดสายการเขียนโปรแกรมการฉีดพ่นอัตโนมัติและภาพวาดไบร์ทสำหรับภาพถ่ายและพื้นผิวระนาบ-ห้วงที่มีการวางแผน[3, 6, 7] อันโตนิโอ ฯลฯ นำมาใช้เส้นโค้งคู่ Cauchy เป็นรูปแบบการกระจายของสารเคลือบผิวและลูกทีมสร้างเป้าหมายในการเพิ่มประสิทธิภาพการเคลือบผิวสม่ำเสมอ [8] Arikan ฯลฯที่นำเสนอวิธีการในการสร้างวิถีสเปรย์ขึ้นอยู่กับรูปแบบการเคลือบเส้นโค้งเบต้า [9] Atkar ฯลฯ การสำรวจวิธีการสร้างแบบจำลองและการวางแผนเส้นทางการเคลื่อนที่สำหรับการฉีดพ่นด้วยไฟฟ้าสถิตปืนหมุนatomizers ระฆังและสร้างที่ดีที่สุดไบร์ทสเปรย์โดยการคำนวณเสียนโค้งของพื้นผิวชิ้นงาน[5, 10] เฉินและ
การแปล กรุณารอสักครู่..
