机械臂协作与视觉系统监控下缩尺装配过程的模拟及质量控制

该研究开发了一种采用协作机器人（cobot）与视觉系统的半自动装配比例模型，评估了该模拟在质量、过程代表性以及优势与局限性方面的表现。近年来的技术进展包括结合协作机器人与视觉系统的半自动装配，能够实现工业过程中的实时异常检测，提升质量、可追溯性与效率。带有协作机器人视觉功能的半自动装配比例模型，展示了其在现代教育制造环境中的集成应用，增强了实际工业过程中效率、精度与适用性。

本方案在比例模型中结合了协作机器人与视觉技术，实现了对效率、精度和一致性的实践性教学评估，突破了传统模拟或手动操作练习的局限性。我们的实验室将专注于优化协作机器人与人类的协同作业，并开发基于神经网络的视觉系统以解决光照问题，提升缺陷检测能力以及向工业流程的可扩展性。首先，将装配所需的所有组件有序放置在补料托盘上，并按照指定布局进行排列。

在界面中输入编程序列。然后等待协作机器人通过拾取盒子的底部并将它转移至装配点，从而启动装配流程。让机器人拾取蠕虫状物体并将其放置到装配区域内的指定槽位中。

然后机器人拾取蜗轮，并将其组装到箱体顶部。机器人子组件装配完成后，等待机械臂将其转移至人工装配区域，由操作员进行后续处理。在人工装配区域，操作员应拾取该子组件，并按照指定的装配顺序继续完成装配。

手动组装完成后，将完全组装好的部件垂直放置在托盘上，确保蜗杆朝向后方。固定后，让协作机器人将产品放置在传送带上靠近传感器的位置，以进行相机检测。对于蜗杆形状的评估，在选择检测工具后，需注册一幅参考图像。

单击右上角的参考图像图标。选择注册图像并单击执行以捕获图像。对于蜗轮参数配置，请选择图案区域选项以调整检测区域。

选择多边形形状，勾勒出该部件的轮廓，然后单击“确定”以确认。为了检测颜色，请选择“图案区域”选项以优化蜗轮周围的区域。选择圆形形状，标记蜗轮的轮廓，然后单击“确定”以应用更改。

然后，选择掩膜区域选项，以排除不需要的分析区域。选择矩形形状，框选部件的红色边缘，然后单击“确定”以确认。现在，从计算机启用软件界面，并将开关切换至运行模式。

然后选择工具图标，点击统计选项，并选择合适的图表类型，例如趋势图或直方图，以支持新流程负责人进行基于数据的质量分析。形状直方图显示数据呈正态分布，中心略高于名义值，表明该过程处于统计控制状态，尽管大多数零件的尺寸更接近上限规格。过程能力指数显示，该过程与下限规格符合度较高，但在上限附近的能力明显较低，导致整体过程能力偏低。

控制图显示，由于测量系统的调整，初始读数不稳定，中期出现一个异常值，可能由缺陷部件引起，最后阶段在控制上限范围内呈现出稳定趋势。颜色直方图显示，测量值集中在公差限附近，表明仅勉强符合规格要求，且两个偏斜分布的存在说明工艺过程不稳定。颜色的能力分析表明，由于上侧过程能力指数（CPU）与下侧过程能力指数（CPL）值相近，工艺中心对准良好，但较高的变异性使整体能力降低，过程能力指数（CPK）仅为0.539。

颜色控制图显示出极大的不稳定性，在整个生产周期中变异幅度大，且频繁出现失控情况。