JPH04310360A - ばり取りロボット制御方法 - Google Patents
ばり取りロボット制御方法Info
- Publication number
- JPH04310360A JPH04310360A JP7279491A JP7279491A JPH04310360A JP H04310360 A JPH04310360 A JP H04310360A JP 7279491 A JP7279491 A JP 7279491A JP 7279491 A JP7279491 A JP 7279491A JP H04310360 A JPH04310360 A JP H04310360A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- burr
- tool
- robot
- deburring
- controller
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Constituent Portions Of Griding Lathes, Driving, Sensing And Control (AREA)
- Grinding And Polishing Of Tertiary Curved Surfaces And Surfaces With Complex Shapes (AREA)
- Finish Polishing, Edge Sharpening, And Grinding By Specific Grinding Devices (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は機械加工品あるいは鋳物
のばり取りなどの作業を指令信号に従って行なう工業用
のロボットに係り、特に、視覚により認識したばりの形
状情報をもとに熟練作業者と同等以上の精度でばりを取
るロボット制御方式に関する。
のばり取りなどの作業を指令信号に従って行なう工業用
のロボットに係り、特に、視覚により認識したばりの形
状情報をもとに熟練作業者と同等以上の精度でばりを取
るロボット制御方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ばり取りは典型的な悪環境下作業
のため、産業用ロボットによる自動化が進められており
、力フィードバック制御を用いたばり取りロボット（産
業用ロボット利用技術講習会テキスト、昭和６２年１２
月、第５２頁から第５６頁で論じられている。
のため、産業用ロボットによる自動化が進められており
、力フィードバック制御を用いたばり取りロボット（産
業用ロボット利用技術講習会テキスト、昭和６２年１２
月、第５２頁から第５６頁で論じられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は、対象
ワークのばり発生の可能性のある所定の経路を予めロボ
ットに教示しておき、経路上のばりを力センサにより感
知して、その力情報により、ソフトウェア上でコンプラ
イアンス定数（例えば、ばね定数，粘性定数など）を変
更して力フィードバック制御を行なうものである。しか
し、機械加工品等の比較的小さな単純形状のばり取りに
は十分適用可能であるが、鋳物等の鋳肌面の大きなばり
（高さ５ｍｍ，幅２ｍｍ）は、従来技術では仕上げ制度
±０．３ｍｍ以下におさえることがむつかしく、又、鋳
物に特有なみきり面に生じる堰などは長さが１０〜２０
ｍｍ程度で不規則にかつワーク毎に異なるため経路教示
に多大の時間（数十分）を要する。
ワークのばり発生の可能性のある所定の経路を予めロボ
ットに教示しておき、経路上のばりを力センサにより感
知して、その力情報により、ソフトウェア上でコンプラ
イアンス定数（例えば、ばね定数，粘性定数など）を変
更して力フィードバック制御を行なうものである。しか
し、機械加工品等の比較的小さな単純形状のばり取りに
は十分適用可能であるが、鋳物等の鋳肌面の大きなばり
（高さ５ｍｍ，幅２ｍｍ）は、従来技術では仕上げ制度
±０．３ｍｍ以下におさえることがむつかしく、又、鋳
物に特有なみきり面に生じる堰などは長さが１０〜２０
ｍｍ程度で不規則にかつワーク毎に異なるため経路教示
に多大の時間（数十分）を要する。
【０００４】本発明の目的は、比較的大きな鋳物ばりを
効率よく取るためのばり形状認識によるフィードバック
制御手段を与えることである。
効率よく取るためのばり形状認識によるフィードバック
制御手段を与えることである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明はロボットにばり形状認識を行う視覚センサ
を装備し、このばり形状情報と力センサからのツール反
力さらに、ツールの回転数，送り速度とから、ロボット
動作情報を生成して、ばりをロボットが見ながら、ばり
の形状に応じてばり取り条件及び加工条件を実時間で変
化させて、ツールの押圧，送り速度，回転数等の制御を
行なう。又、ばり取り経路の創成は予め、ワークのＣＡ
Ｄ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ
）データからばり発生個所の稜線を抽出しさらに、みき
り面のような稜線以外に発生する堰の位置情報をＮＣ（
ＮｕｗｍｅｒｉｃａｌＣｏｎｔｒｏｌ）データとして、
教示しておくことにより実現される。
に、本発明はロボットにばり形状認識を行う視覚センサ
を装備し、このばり形状情報と力センサからのツール反
力さらに、ツールの回転数，送り速度とから、ロボット
動作情報を生成して、ばりをロボットが見ながら、ばり
の形状に応じてばり取り条件及び加工条件を実時間で変
化させて、ツールの押圧，送り速度，回転数等の制御を
行なう。又、ばり取り経路の創成は予め、ワークのＣＡ
Ｄ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ
）データからばり発生個所の稜線を抽出しさらに、みき
り面のような稜線以外に発生する堰の位置情報をＮＣ（
ＮｕｗｍｅｒｉｃａｌＣｏｎｔｒｏｌ）データとして、
教示しておくことにより実現される。
【０００６】
【作用】まず、ばり取りロボットのコントローラには、
外部のローカルエリアネットワークと接続されたワーク
ステーションでワークの設計図面情報から、稜線（線分
）を抽出するソフトウェアにより変換されたばり発生位
置の特定データが送られる。それと共に、別途作成され
たみきり面に於けるばり発生位置のデータが送られる。
外部のローカルエリアネットワークと接続されたワーク
ステーションでワークの設計図面情報から、稜線（線分
）を抽出するソフトウェアにより変換されたばり発生位
置の特定データが送られる。それと共に、別途作成され
たみきり面に於けるばり発生位置のデータが送られる。
【０００７】一方、ロボットの手首に取付けられた視覚
センサは、ワークの稜線に沿って監視しながらばり形状
（ばり幅と高さ）のパターンデータをコントローラに送
出する。コントローラでは、このばり形状に基づいて、
ばり取り計画を立てる。たとえば、ばり形状が大きい場
合は何回か繰返して動作させるトライ回数やツールの種
類，加工条件を選定して、ロボット駆動情報を生成し、
ばり取り動作を指令する。
センサは、ワークの稜線に沿って監視しながらばり形状
（ばり幅と高さ）のパターンデータをコントローラに送
出する。コントローラでは、このばり形状に基づいて、
ばり取り計画を立てる。たとえば、ばり形状が大きい場
合は何回か繰返して動作させるトライ回数やツールの種
類，加工条件を選定して、ロボット駆動情報を生成し、
ばり取り動作を指令する。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の実施例を図１に基づいて説明
する。ばり取りロボットコントローラ１はロボット３の
握持しているツール６の回転数又は速度制御及びツール
６全体をワーク７に押しつける機構の送り速度制御を行
なう。又、コントローラには外部のローカルエリアネッ
トワーク１２に接続されたワークステーション１３で作
成された設計図面情報から、ばり発生箇所の稜線（線分
）を抽出して得たＮＣデータが送られる。それと共に、
鋳物のみきり面に於けるばり発生の位置情報データが送
られる。コントローラ１はＮＣデータ及び位置データに
基づき、ロボット３の座標原点からの移動距離（経路）
を演算して、ツール６の動作指令を出力する。
する。ばり取りロボットコントローラ１はロボット３の
握持しているツール６の回転数又は速度制御及びツール
６全体をワーク７に押しつける機構の送り速度制御を行
なう。又、コントローラには外部のローカルエリアネッ
トワーク１２に接続されたワークステーション１３で作
成された設計図面情報から、ばり発生箇所の稜線（線分
）を抽出して得たＮＣデータが送られる。それと共に、
鋳物のみきり面に於けるばり発生の位置情報データが送
られる。コントローラ１はＮＣデータ及び位置データに
基づき、ロボット３の座標原点からの移動距離（経路）
を演算して、ツール６の動作指令を出力する。
【０００９】一方、ロボット３の手首に取付けられた視
覚センサ５はワーク７の稜線上のばり８の大きさを検出
する。ばりの検出は図２に示すように稜線に対して垂直
方向にレーザビームをスキャンし、一走査毎に例えばば
り位置Ａ，Ｂに対するばりの高さｈ及び幅ｄ（又は面積
Ｓ）の断面形状をパターン１，２のように検出する。画
像処理ユニット１０では各パターンの鋳肌面を基準とし
てばりの大きさ（ｈ，ｄ，Ｓなど）を求め、ばり形状情
報をコントローラ１及びファジーコントローラ１１に送
出する。次に、ファジーコントローラ１１は、力センサ
のツール反力とばり形状情報とから、ファジー推論し、
ツールの回転数Ｒ及び送り速度Ｖの目標値を各々演算し
出力する。ファジー推論のルールは、例えば、図３のよ
うに、ツール反力とばり形状の程度（大，中，小）によ
り決定される。ルールの一例として、「もし、ばりパタ
ーンが大きくかつ、ツール反力が大きければ、ツール回
転数をずっと早くし、かつ、ツールの送り速度を適度と
する。」といった九組のルールから、ツールの回転数を
送り速度の目標値を定量的に示める。その方法としては
各メンバシップ関数からの適合度により求まる最もらし
さを示すメンバシップ関数を合成して、その重心から容
易に得られる。
覚センサ５はワーク７の稜線上のばり８の大きさを検出
する。ばりの検出は図２に示すように稜線に対して垂直
方向にレーザビームをスキャンし、一走査毎に例えばば
り位置Ａ，Ｂに対するばりの高さｈ及び幅ｄ（又は面積
Ｓ）の断面形状をパターン１，２のように検出する。画
像処理ユニット１０では各パターンの鋳肌面を基準とし
てばりの大きさ（ｈ，ｄ，Ｓなど）を求め、ばり形状情
報をコントローラ１及びファジーコントローラ１１に送
出する。次に、ファジーコントローラ１１は、力センサ
のツール反力とばり形状情報とから、ファジー推論し、
ツールの回転数Ｒ及び送り速度Ｖの目標値を各々演算し
出力する。ファジー推論のルールは、例えば、図３のよ
うに、ツール反力とばり形状の程度（大，中，小）によ
り決定される。ルールの一例として、「もし、ばりパタ
ーンが大きくかつ、ツール反力が大きければ、ツール回
転数をずっと早くし、かつ、ツールの送り速度を適度と
する。」といった九組のルールから、ツールの回転数を
送り速度の目標値を定量的に示める。その方法としては
各メンバシップ関数からの適合度により求まる最もらし
さを示すメンバシップ関数を合成して、その重心から容
易に得られる。
【００１０】図４は、ばり形状の特徴を示すメンバシッ
プ関数を示す。又図５は、ばり形状によるツール回転数
Ｒと送り速度Ｖのメンバシップ関数を示す。ファジーコ
ントローラ１１は、コントローラ１内のソフトウェアに
よってもあるいは市販されている１チップ化されたハー
ドウェアによっても容易に実現され、又、推論ルールは
メモリ内で容易に書きかえ可能なため、熟練作業者のば
り取りノウハウをルールの形で容易にロボットに取入れ
ることができる。以上の動作はハードウェアファジーコ
ントローラを使用すれば、１ルール当り数十μｓ〜数百
μｓで実現できるため、視覚で認識したばり座標に対し
、ツールの制御を順次繰返して実行することにより、実
時間でワークのばり発生箇所のばり取りが行なえる。 又視覚センサからの取付位置は必ずしも、同一ロボット
の同一腕でなくともよい。
プ関数を示す。又図５は、ばり形状によるツール回転数
Ｒと送り速度Ｖのメンバシップ関数を示す。ファジーコ
ントローラ１１は、コントローラ１内のソフトウェアに
よってもあるいは市販されている１チップ化されたハー
ドウェアによっても容易に実現され、又、推論ルールは
メモリ内で容易に書きかえ可能なため、熟練作業者のば
り取りノウハウをルールの形で容易にロボットに取入れ
ることができる。以上の動作はハードウェアファジーコ
ントローラを使用すれば、１ルール当り数十μｓ〜数百
μｓで実現できるため、視覚で認識したばり座標に対し
、ツールの制御を順次繰返して実行することにより、実
時間でワークのばり発生箇所のばり取りが行なえる。 又視覚センサからの取付位置は必ずしも、同一ロボット
の同一腕でなくともよい。
【００１１】
【発明の効果】本発明によれば、比較的大きな鋳物ばり
取り作業を視覚を用いて、計画的に、効率よく実時間で
行なうことが可能なため、重筋作業の解消や手作業では
多大な時間を要するばり取り作業時間の軽減ができ、熟
練作業者と同等以上の精度でばり取りが行なえる。
取り作業を視覚を用いて、計画的に、効率よく実時間で
行なうことが可能なため、重筋作業の解消や手作業では
多大な時間を要するばり取り作業時間の軽減ができ、熟
練作業者と同等以上の精度でばり取りが行なえる。
【図１】本発明の一実施例を示すブロック図、
【図２】
検出ばりパターンの例の説明図、
検出ばりパターンの例の説明図、
【図３】ファジー推論
ルールの説明図、
ルールの説明図、
【図４】ばり形状のメンバシップ関数
の説明図、
の説明図、
【図５】ツール回転数Ｒと送り速度Ｖのメン
バシップ関数の説明図。
バシップ関数の説明図。
１…コントローラ，２…モータドライバ，３…ロボット
，４…力センサ，５…視覚センサ，６…ツール，７…ワ
ーク，８…ばり，９…機構モニタインタフェース，１０
…画像処理ユニット，１１…ファジーコントローラ，１
２…ローカルエリアネットワーク，１３…ワークステー
ション，１４…リンクアダプタ。
，４…力センサ，５…視覚センサ，６…ツール，７…ワ
ーク，８…ばり，９…機構モニタインタフェース，１０
…画像処理ユニット，１１…ファジーコントローラ，１
２…ローカルエリアネットワーク，１３…ワークステー
ション，１４…リンクアダプタ。
Claims (1)
- 【請求項１】ばり形状を検出する視覚センサ及び画像処
理装置を備え、ツールの反力を力センサにより検出して
、ばり幅とその高さあるいは面積の情報からツールの回
転数及び送り速度をファジー推論してロボット制御を行
なうことを特徴とするばり取りロボットの制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7279491A JPH04310360A (ja) | 1991-04-05 | 1991-04-05 | ばり取りロボット制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7279491A JPH04310360A (ja) | 1991-04-05 | 1991-04-05 | ばり取りロボット制御方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04310360A true JPH04310360A (ja) | 1992-11-02 |
Family
ID=13499655
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7279491A Pending JPH04310360A (ja) | 1991-04-05 | 1991-04-05 | ばり取りロボット制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04310360A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010105157A (ja) * | 2008-11-03 | 2010-05-13 | General Electric Co <Ge> | 翼研磨のための視覚フィードバック |
| US10150200B2 (en) | 2016-05-26 | 2018-12-11 | Fanuc Corporation | Grinding robot system |
| JP2022519838A (ja) * | 2019-02-05 | 2022-03-25 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | シナリオによる塗装補修処理 |
| CN115519313A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-12-27 | 江苏中科云控智能工业装备有限公司 | 基于视觉辅助的去毛刺机器人工作站 |
-
1991
- 1991-04-05 JP JP7279491A patent/JPH04310360A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010105157A (ja) * | 2008-11-03 | 2010-05-13 | General Electric Co <Ge> | 翼研磨のための視覚フィードバック |
| US10150200B2 (en) | 2016-05-26 | 2018-12-11 | Fanuc Corporation | Grinding robot system |
| JP2022519838A (ja) * | 2019-02-05 | 2022-03-25 | スリーエム イノベイティブ プロパティズ カンパニー | シナリオによる塗装補修処理 |
| US12275038B2 (en) | 2019-02-05 | 2025-04-15 | 3M Innovative Properties Company | Paint repair process by scenario |
| CN115519313A (zh) * | 2022-08-31 | 2022-12-27 | 江苏中科云控智能工业装备有限公司 | 基于视觉辅助的去毛刺机器人工作站 |
| CN115519313B (zh) * | 2022-08-31 | 2023-06-02 | 江苏中科云控智能工业装备有限公司 | 基于视觉辅助的去毛刺机器人工作站 |
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