工业机器人芯片_工业机器人芯片分拣论文

工业机器人芯片分拣技术是智能制造领域的重要研究方向，结合了工业机器人、机器视觉和自动化控制等多项技术。以下是该领域的主要研究成果和发展趋势：

一、系统构成与工作原理

基于工业机器人与机器视觉的芯片分拣系统通常由工业机器人、控制系统、机器视觉检测组件、芯片原料盘和芯片装配单元组成。典型系统采用ABB的桌面型小负载串联关节六自由度机器人IRB120，具有小巧灵活的特点。其工作原理为：芯片放置在原料盘凹槽处，机器人抓取后通过机器视觉检测，将结果传递给工业机器人，机器人根据程序设定将合格芯片安装到PCB板指定位置。

二、关键技术研究

1. 机器视觉技术：机器视觉技术用摄像机和计算机模拟人类视觉功能，广泛应用于电子电器、航天等领域。在芯片分拣中，视觉系统需解决三维景物描述和识别问题，通过视觉算法对生产线上的机械工件进行识别和定位。

2. 控制系统设计：工业机器人控制系统以机器人为核心，由机器人本体、控制系统、驱动及传感器组成。主控单元负责运动学计算、运动规划及插补计算，将指令传输到执行机构。开放式控制系统成为研究重点，需满足接口标准化、模块化等要求。

3. 目标物体检测：3D视觉技术相比传统2D图像增加了信息，对物体描述更全面，不受尺度、旋转及光照影响，能获取物体的6DOF信息。Kinect等传感器可获取物体表面三维数据，用于目标识别与分类。

三、应用案例与系统实现

1. 芯片分拣系统：漳州高新职业技术学校设计的系统采用工业机器人、机器视觉检测和PLC等组件，实现复制式、可定制化生产，减少工人重复劳动。机器人通过控制器与机器视觉、PLC通讯完成检测和安装控制。

2. 智能分拣机器人：有研究设计全向运载式智能分拣机器人，创新性地将智能分拣和运载功能结合，采用麦克纳姆轮实现全向运载，通过视觉识别模块识别物流包裹形状和位置信息。

3. SCARA机器人应用：基于MFC架构的SCARA工业机器人采用"PC+运动控制卡"技术方案，具有4个关节（3个旋转关节和1个移动关节），适用于平面运动的分拣作业。

四、发展趋势

1. 智能化发展：工业机器人不断向智能化方向发展，学习、强化学习等技术被应用于机械臂控制，结合注意力机制、多模态学习等方法提升性能。

2. 开放式控制系统：工业机器人开放式控制系统的研究成为重点，需满足不同设备通过总线或以太网连接到同一网络平台，形成综合控制系统。

3. 人机协作：机-机协作和人-机协作成为研究热点，包括同构/异构机器协作以及人与机器配合工作模式的优化。

当前研究仍面临一些挑战，如复杂环境下目标物体的精准识别、分拣效率与精度的平衡、系统柔性化设计等问题，这些都将成为未来工业机器人芯片分拣技术研究的重点方向。