关键词:
机电一体化
精密零件清洗
深度学习
智能控制
摘要:
空间精密零件在使用前需要进行表面清洁的预处理工作。目前预处理过程依靠超声波清洗机人工完成。为了提高清洗过程的自动化程度,减少人工参与产生的问题等,本课题设计以超声波清洗机为核心的空间精密零件预处理装备,结合智能控制技术实现预处理工艺全流程自动化。根据空间精密零件预处理要求,为完成大小两种零件的清洗处理,对预处理装备进行机械结构设计,使用D-H参数对六自由度机械臂进行动力学分析,求解其工作半径。空间精密零件预处理装备能够实现清洗烧杯与零件清洗篮子抓取搬运、清洗溶剂加注、清洗溶剂废液收集、烧杯洁净清洗、零件超声波清洗和零件风干功能。预处理装备的控制系统由上位机系统和下位机系统组成。下位机控制系统硬件平台,由西门子ET200SP PLC、V90伺服系统、机械臂和传感器组成。利用伺服电机直线模组和机械臂配合实现多工位清洗烧杯与零件清洗篮子的抓取搬运工作。利用蠕动泵和溶剂称重传感器实现清洗溶剂的高精度加注,并实现烧杯清洗。为防止机械振动对称重精度的影响,采用均值滤波算法对模拟量数据进行滤波处理,保证清洗溶剂加注量满足精度要求。在西门子TIA软件上对PLC进行硬件组态、通讯设置,完成下位机控制程序开发。上位机智能控制系统系统,通过Qt采用C++语言开发,实现装备清洗工艺选择、机械臂点动控制、工位图像识别检测、参数设置和运行状态显示,通过工业平板实现人机交互。工位图像识别检测基于深度学习技术,采用YOLOv5s神经网络目标检测算法,使用8000张图片经过300 epoch将目标检测网络训练至收敛,在置信度阈值为0.5的情况下,准确率达到了92.4%。通过图像采集实现工位识别和定位,解决溶剂可能出现滴溅时,使用光电传感器带来的安全问题。上位机通过TCP网络通讯,基于Modbus协议,实现下位机控制。对机械装备和控制系统软硬件进行安装调试,经现场实验验证表明,本文研究内容满足实际应用的需求,有效减少人力成本,提高清洗效率,具有一定的工程实际应用价值。