精密装配机器人系列编程：KUKA KR 3 AGILUS_（13）.复杂装配任务的案例分析

工作环境设置：

• 确定机器人工作区域的大小和布局。

• 安装必要的夹具和输送装置，确保零件的准确输送和定位。

零件识别与定位：

• 使用视觉传感器识别和定位齿轮零件。

• 通过力传感器检测齿轮的装配状态，确保装配过程中无误。

装配路径规划：

• 根据齿轮的结构和装配要求，规划机器人的装配路径。

• 优化路径以减少装配时间，提高生产效率。

视觉传感器集成：

• 使用KUKA VisionSensor模块进行零件识别和定位。

• 代码示例：

  # 导入KUKA VisionSensor模块

  from kuka.vision import VisionSensor

  # 初始化视觉传感器

  vision_sensor = VisionSensor(camera_ip="192.168.1.100", camera_port=5000)

  # 捕捉图像并进行处理

  image = vision_sensor.capture_image()

  gear_position = vision_sensor.detect_gear(image)

  # 输出齿轮位置

  print("Detected gear position:", gear_position)

力传感器集成：

• 使用KUKA ForceSensor模块检测装配过程中的力反馈。

• 代码示例：

  # 导入KUKA ForceSensor模块

  from kuka.sensors import ForceSensor

  # 初始化力传感器

  force_sensor = ForceSensor(sensor_ip="192.168.1.101", sensor_port=5001)

  # 检测装配过程中的力反馈

  force = force_sensor.read_force()

  while force < 10.0: # 假设10.0N是装配完成的阈值

  force = force_sensor.read_force()

  # 调整装配位置和力度

  robot.adjust_position_and_force()

路径规划与优化：

• 使用KUKA PathPlanner模块进行路径规划。

• 代码示例：

  # 导入KUKA PathPlanner模块

  from kuka.path_planner import PathPlanner

  # 初始化路径规划器

  path_planner = PathPlanner(robot_model="KR 3 AGILUS")

  # 定义起始和目标位置

  start_position = [0, 0, 0, 0, 0, 0]

  target_position = [100, 100, 100, 0, 0, 0]

  # 规划路径

  path = path_planner.plan_path(start_position, target_position)

  # 优化路径

  optimized_path = path_planner.optimize_path(path)

  # 输出优化后的路径

  print("Optimized path:", optimized_path)

环境配置：

• 确保机器人和传感器的位置正确。

• 检查夹具和输送装置的安装。

初始测试：

• 进行视觉传感器和力传感器的初步测试，确保其正常工作。

• 代码示例：

  # 测试视觉传感器

  test_image = vision_sensor.capture_image()

  test_gear_position = vision_sensor.detect_gear(test_image)

  print("Test gear position:", test_gear_position)

  # 测试力传感器

  test_force = force_sensor.read_force()

  print("Test force:", test_force)

路径执行：

• 机器人根据优化后的路径进行装配。

• 代码示例：

  # 执行优化后的路径

  for position in optimized_path:

  robot.move_to(position)

  force = force_sensor.read_force()

  if force > 10.0: # 超过阈值则停止

  break

最终检查：

• 检查装配的齿轮是否符合要求。

• 代码示例：

  # 检查装配结果

  final_gear_position = vision_sensor.detect_gear(image)

  if final_gear_position == target_position:

  print("Gear assembly completed successfully.")

  else:

  print("Gear assembly failed.")

工作环境设置：

• 确定机器人工作区域的大小和布局。

• 安装必要的夹具和输送装置，确保线束的准确输送和定位。

线束识别与定位：

• 使用视觉传感器识别和定位线束零件。

• 通过力传感器检测线束的插入状态，确保装配过程中无误。

装配路径规划：

• 根据线束的结构和装配要求，规划机器人的装配路径。

• 优化路径以减少装配时间，提高生产效率。

视觉传感器集成：

• 使用KUKA VisionSensor模块进行线束识别和定位。

• 代码示例：

  # 导入KUKA VisionSensor模块

  from kuka.vision import VisionSensor

  # 初始化视觉传感器

  vision_sensor = VisionSensor(camera_ip="192.168.1.102", camera_port=5002)

  # 捕捉图像并进行处理

  image = vision_sensor.capture_image()

  harness_position = vision_sensor.detect_harness(image)

  # 输出线束位置

  print("Detected harness position:", harness_position)

力传感器集成：

• 使用KUKA ForceSensor模块检测线束插入过程中的力反馈。

• 代码示例：

  # 导入KUKA ForceSensor模块

  from kuka.sensors import ForceSensor

  # 初始化力传感器

  force_sensor = ForceSensor(sensor_ip="192.168.1.103", sensor_port=5003)

  # 检测线束插入过程中的力反馈

  force = force_sensor.read_force()

  while force < 5.0: # 假设5.0N是插入完成的阈值

  force = force_sensor.read_force()

  # 调整插入位置和力度

  robot.adjust_position_and_force()

路径规划与优化：

• 使用KUKA PathPlanner模块进行路径规划。

• 代码示例：

  # 导入KUKA PathPlanner模块

  from kuka.path_planner import PathPlanner

  # 初始化路径规划器

  path_planner = PathPlanner(robot_model="KR 3 AGILUS")

  # 定义起始和目标位置

  start_position = [0, 0, 0, 0, 0, 0]

  target_position = [200, 200, 200, 0, 0, 0]

  # 规划路径

  path = path_planner.plan_path(start_position, target_position)

  # 优化路径

  optimized_path = path_planner.optimize_path(path)

  # 输出优化后的路径

  print("Optimized path:", optimized_path)

环境配置：

• 确保机器人和传感器的位置正确。

• 检查夹具和输送装置的安装。

初始测试：

• 进行视觉传感器和力传感器的初步测试，确保其正常工作。

• 代码示例：

  # 测试视觉传感器

  test_image = vision_sensor.capture_image()

  test_harness_position = vision_sensor.detect_harness(test_image)

  print("Test harness position:", test_harness_position)

  # 测试力传感器

  test_force = force_sensor.read_force()

  print("Test force:", test_force)

路径执行：

• 机器人根据优化后的路径进行装配。

• 代码示例：

  # 执行优化后的路径

  for position in optimized_path:

  robot.move_to(position)

  force = force_sensor.read_force()

  if force > 5.0: # 超过阈值则停止

  break

最终检查：

• 检查装配的线束是否符合要求。

• 代码示例：

  # 检查装配结果

  final_harness_position = vision_sensor.detect_harness(image)

  if final_harness_position == target_position:

  print("Harness assembly completed successfully.")

  else:

  print("Harness assembly failed.")

工作环境设置：

• 确定机器人工作区域的大小和布局。

• 安装必要的夹具和输送装置，确保轴销的准确输送和定位。

轴销识别与定位：

• 使用视觉传感器识别和定位轴销零件。

• 通过力传感器检测轴销的装配状态，确保装配过程中无误。

装配路径规划：

• 根据轴销的结构和装配要求，规划机器人的装配路径。

• 优化路径以减少装配时间，提高生产效率。

视觉传感器集成：

• 使用KUKA VisionSensor模块进行轴销识别和定位。

• 代码示例：

  # 导入KUKA VisionSensor模块

  from kuka.vision import VisionSensor

  # 初始化视觉传感器

  vision_sensor = VisionSensor(camera_ip="192.168.1.104", camera_port=5004)

  # 捕捉图像并进行处理

  image = vision_sensor.capture_image()

  pin_position = vision_sensor.detect_pin(image)

  # 输出轴销位置

  print("Detected pin position:", pin_position)

力传感器集成：

• 使用KUKA ForceSensor模块检测轴销装配过程中的力反馈。

• 代码示例：

  # 导入KUKA ForceSensor模块

  from kuka.sensors import ForceSensor

  # 初始化力传感器

  force_sensor = ForceSensor(sensor_ip="192.168.1.105", sensor_port=5005)

  # 检测轴销装配过程中的力反馈

  force = force_sensor.read_force()

  while force < 8.0: # 假设8.0N是装配完成的阈值

  force = force_sensor.read_force()

  # 调整装配位置和力度

  robot.adjust_position_and_force()

路径规划与优化：

• 使用KUKA PathPlanner模块进行路径规划。

• 代码示例：

  # 导入KUKA PathPlanner模块

  from kuka.path_planner import PathPlanner

  # 初始化路径规划器

  path_planner = PathPlanner(robot_model="KR 3 AGILUS")

  # 定义起始和目标位置

  start_position = [0, 0, 0, 0, 0, 0]

  target_position = [150, 150, 150, 0, 0, 0]

  # 规划路径

  path = path_planner.plan_path(start_position, target_position)

  # 优化路径

  optimized_path = path_planner.optimize_path(path)

  # 输出优化后的路径

  print("Optimized path:", optimized_path)

环境配置：

• 确保机器人和传感器的位置正确。

• 检查夹具和输送装置的安装。

初始测试：

• 进行视觉传感器和力传感器的初步测试，确保其正常工作。

• 代码示例：

  # 测试视觉传感器

  test_image = vision_sensor.capture_image()

  test_pin_position = vision_sensor.detect_pin(test_image)

  print("Test pin position:", test_pin_position)

  # 测试力传感器

  test_force = force_sensor.read_force()

  print("Test force:", test_force)

路径执行：

• 机器人根据优化后的路径进行装配。

• 代码示例：

  # 执行优化后的路径

  for position in optimized_path:

  robot.move_to(position)

  force = force_sensor.read_force()

  if force > 8.0: # 超过阈值则停止

  break

最终检查：

• 检查装配的轴销是否符合要求。

• 代码示例：

  # 检查装配结果

  final_pin_position = vision_sensor.detect_pin(image)

  if final_pin_position == target_position:

  print("Pin assembly completed successfully.")

  else:

  print("Pin assembly failed.")

工作环境设置：

• 确定机器人工作区域的大小和布局。

• 安装必要的夹具和输送装置，确保轴承的准确输送和定位。

轴承识别与定位：

• 使用视觉传感器识别和定位轴承零件。

• 通过力传感器检测轴承的装配状态，确保装配过程中无误。

装配路径规划：

• 根据轴承的结构和装配要求，规划机器人的装配路径。

• 优化路径以减少装配时间，提高生产效率。

视觉传感器集成：

• 使用KUKA VisionSensor模块进行轴承识别和定位。

• 代码示例：

  # 导入KUKA VisionSensor模块

  from kuka.vision import VisionSensor

  # 初始化视觉传感器

  vision_sensor = VisionSensor(camera_ip="192.168.1.106", camera_port=5006)

  # 捕捉图像并进行处理

  image = vision_sensor.capture_image()

  bearing_position = vision_sensor.detect_bearing(image)

  # 输出轴承位置

  print("Detected bearing position:", bearing_position)

力传感器集成：

• 使用KUKA ForceSensor模块检测轴承装配过程中的力反馈。

• 代码示例：

  # 导入KUKA ForceSensor模块

  from kuka.sensors import ForceSensor

  # 初始化力传感器

  force_sensor = ForceSensor(sensor_ip="192.168.1.107", sensor_port=5007)

  # 检测轴承装配过程中的力反馈

  force = force_sensor.read_force()

  while force < 12.0: # 假设12.0N是装配完成的阈值

  force = force_sensor.read_force()

  # 调整装配位置和力度

  robot.adjust_position_and_force()

路径规划与优化：

• 使用KUKA PathPlanner模块进行路径规划。

• 代码示例：

  # 导入KUKA PathPlanner模块

  from kuka.path_planner import PathPlanner

  # 初始化路径规划器

  path_planner = PathPlanner(robot_model="KR 3 AGILUS")

  # 定义起始和目标位置

  start_position = [0, 0, 0, 0, 0, 0]

  target_position = [250, 250, 250, 0, 0, 0]

  # 规划路径

  path = path_planner.plan_path(start_position, target_position)

  # 优化路径

  optimized_path = path_planner.optimize_path(path)

  # 输出优化后的路径

  print("Optimized path:", optimized_path)

环境配置：

• 确保机器人和传感器的位置正确。

• 检查夹具和输送装置的安装。

• 代码示例：

  # 测试视觉传感器

  test_image = vision_sensor.capture_image()

  test_bearing_position = vision_sensor.detect_bearing(test_image)

  print("Test bearing position:", test_bearing_position)

  # 测试力传感器

  test_force = force_sensor.read_force()

  print("Test force:", test_force)

初始测试：

• 进行视觉传感器和力传感器的初步测试，确保其正常工作。

• 代码示例：

  # 测试视觉传感器

  test_image = vision_sensor.capture_image()

  test_bearing_position = vision_sensor.detect_bearing(test_image)

  print("Test bearing position:", test_bearing_position)

  # 测试力传感器

  test_force = force_sensor.read_force()

  print("Test force:", test_force)

路径执行：

• 机器人根据优化后的路径进行装配。

• 代码示例：

  # 执行优化后的路径

  for position in optimized_path:

  robot.move_to(position)

  force = force_sensor.read_force()

  if force > 12.0: # 超过阈值则停止

  break

最终检查：

• 检查装配的轴承是否符合要求。

• 代码示例：

  # 检查装配结果

  final_bearing_position = vision_sensor.detect_bearing(image)

  if final_bearing_position == target_position:

  print("Bearing assembly completed successfully.")

  else:

  print("Bearing assembly failed.")

视觉传感器：

• 用于零件的准确识别和定位，确保机器人能够正确地抓取和放置零件。

• 集成KUKA VisionSensor模块，通过图像处理技术实现高精度识别。

力传感器：

• 用于检测装配过程中的力反馈，确保装配的无误和零件的完好。

• 集成KUKA ForceSensor模块，通过实时力反馈调整装配位置和力度。

路径规划与优化：

• 使用KUKA PathPlanner模块进行路径规划，确保机器人能够按照预定路径进行装配。

• 通过优化路径减少装配时间，提高生产效率。

环境配置：

• 确保机器人和传感器的位置正确，避免碰撞和误识别。

• 检查夹具和输送装置的安装，确保零件的准确输送。

初步测试：

• 在实际装配之前进行视觉传感器和力传感器的初步测试，确保其正常工作。

• 通过测试调整传感器参数，提高识别和检测的准确性。

路径执行：

• 机器人根据优化后的路径进行装配，实时监控力传感器反馈，确保装配过程的稳定和准确。

• 通过编程调整装配位置和力度，确保零件装配的无误。

最终检查：

• 通过视觉传感器和力传感器的检测结果，检查装配的零件是否符合要求。

• 如有误差，及时调整机器人的装配策略，确保生产质量。