摘要：结合实验室ABB IRB 1410型机器人，参照汽车柔性自动化冲压生产线，为之搭建了相应的上下料系统。在此基础上，对ABB IRB 1410机器人进行了上下料轨迹的规划，进而利用RobotStudio软件进行了机器人自动化上下料离线仿真，并开展了机器人在线上下料模拟实验，为机器人上下料技术的自主开发提供了实验范例和技术支撑。

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汽车车身的金属件几乎100%是冲压件，因而汽车覆盖件冲压生产线自然成为汽车企业中最核心的生产线[1]。长期以来，为获得规模性效益，全球汽车企业一直延续大批量、单一化的生产模式，机械手高效冲压线是汽车大型冲压设备的主要形式[2]。然而，随着消费者对车型个性化和高品质的追求，汽车覆盖件自动化冲压从大批量、单一化的刚性生产模式正悄然向小批量、多品种生产模式转变[3-4]。为适应此生产模式，实现“一线多用”的可持续冲压发展目标，由视觉自动识别和智能协调等系统组成的“柔性冲压自动化生产线”越来越为汽车制造企业所认可[5]，但相关技术一直被国外企业垄断。2007年，济南二机床集团自主研发、制造和集成出我国首条大型机器人自动化冲压生产线[6]，但所配备的机器人并非国产，核心技术依然尚未掌握。

作为汽车制造四大工艺之首的冲压工艺，若其生产线采用柔性化传送系统，可以显著提高冲压效率、提升产品质量和降低综合制造成本[7]。其中，柔性化冲压的代表设备——工业机器人，可确定灵活工作空间中任意一点位姿[8]，能最大程度地保证冲压工艺的通用化和自动化;先进辅助技术的重要组成部分——视觉对中系统，可以充当机器人眼睛，能更好地实现物料传送的柔性化和智能化[9]。

本文将结合实验室现有ABB IRB 1410型机器人，参照汽车柔性自动化冲压生产线机器人上下料系统，搭建与其相应的上下料平台系统，一定程度上实现旨在模拟汽车覆盖件柔性冲压过程的在线作业，并开展机器人离线、在线上下料模拟实验，为机器人上下料技术的自主开发提供实验范例和技术支撑。

1 机器人上下料系统的搭建

如图1所示机器人上下料系统由5部分组成：机器人系统、真空系统、机械系统、视觉系统和电气系统。

1.1 机器人系统的搭建

机器人系统的各主体单元包括：ABB IRB 1410六自由度关节型串联机器人、FlexPendant示教器、IRC5控制柜、RobotStudio/RobotWare离线编程软件和机器人手册。

1.2 真空系统的搭建

汽车覆盖件大而轻、薄而坚，非常适合采用真空吸附的工作原理来实现抓取[10]。由于ABB IRB 1410机器人没有配套的端拾器标准产品，因此，与端拾器相关的真空系统元件需要自行选购，其选购原则及结构如下：

(1)根据实验所搬运的矩形板料的重量，吸盘的数量、最小估算尺寸以及气路耗损等因素，选用能够提供-85 kPa真空度的施迈茨真空泵。

(2)根据所选用的真空泵、吸盘的数量、实验所搬运材料的重量、吸盘的吸取方式，经过计算，选购直径为30 mm的施迈茨真空吸盘。

(3)真空开关可用来检测真空系统的气压强度，缓冲支杆能调整端拾器的垂向压缩量。因此，根据实验需求，选购施迈茨真空开关1个、施迈茨缓冲支杆4只。

(4)电磁阀控制气路的通断，因本真空系统提供的是负气压，故不能选取工作压强为正的先导式电磁阀，而宜选用直通式电磁阀。本系统选用二位三通直通式电磁阀。分路块是端拾器必备的气路分流元件，根据吸盘数目选购6孔的分路块。

根据以上元件的选择，搭建真空系统主要气路连接如图2所示。

1.3 机械系统的设计

机械系统的设计主要涉及端拾器和上下料平台的设计。如图3所示为ABB IRB 1410机器人手腕承载图，图4所示为吸盘在板料上的布置图。

根据图3所示机器人手腕承载情况，选定端拾器质心位置及加工材料。根据图4吸盘在板料上的布置图，设计端拾器为完全对称结构。最终设计完成的端拾器三维模型如图5所示。此端拾器的质心与机器人法兰盘中心点沿Z方向的距离为70 mm，端拾器质量为2.63 kg，所加工板料每张质量为1.3 kg，总体质量未超过4 kg。

如图6所示为机器人原点位姿下的工作空间。

根据图6所示机器人的工作空间，设计上下料平台与机器人之间的位置关系如图7所示。

进而，设计上下料平台整体结构如图8所示，上料平台自上而下主要由对尺桌面、上料托板和支架组成;下料平台自上而下主要由模具桌面、下料托板和支架组成;由槽钢将上、下料平台连成一个整体结构并与地面固定。最终整个机械系统三维模型如图9所示。

1.4 视觉系统的搭建

若为冲压自动化生产线加入视觉对中功能，则其可以相当于将多条专一性的生产线合为1条多功能自动化生产线，只需更换视觉对中程序，机器人便可自动对中不同形状的汽车零件。国外机器人公司已将这项技术模块化，应用方便，但费用较高，国内企业目前尚未自主开发出应用于汽车冲压生产线的视觉自动对中技术。

机器人视觉对中上下料的工作原理为：工业摄像机将抓拍到的板料图像传送到PC机，图像处理系统将其与标准图像进行比对获得矫正数据(位置/角度偏差)，人机交互系统将偏差值转变为机器人可识别的指令，自动调整机器人的抓取位姿。

根据所需拍摄工件的工作状态、外形尺寸、下料平台模具桌面内的对尺槽精度，并综合考虑位置和偏转产生的误差，机器人的上下料频率、周期及工作现场的光线情况等因素，选择维视MV-2000UC彩色摄像头。

根据所搭建的上下料平台镜头和板料之间的高度及摄像头的视场，选择H0514-MP型号、焦距为5 MM的定焦工业镜头。安装完毕的工业摄像机如图10所示。与其对应的人机交互控制软件的主界面如图11所示。

1.5 电气系统的开发

机器人上下料实验真空系统由真空泵、分路块、二位三通直通式电磁阀、真空开关、真空吸盘、缓冲支杆等构成。此系统电气控制原理如图12所示。

2 ABB机器人上下料离线仿真实验

将利用SolidWorks软件设计的上下料平台和端拾器三维模型导入ABB专业离线仿真软件RobotStudio环境中，添加系统自带的ABB IRB 1410型机器人实体模型。

按预期设计方位安放上下料平台，因机器人末端的轨迹规划需避让上料平台上的摄像机支架，因此安装端拾器时，短边尺寸朝向支架，且端拾器位姿保持不变。

2.1 机器人上下料轨迹规划

如图13所示为机器人上下料轨迹示意图，假设机器人上、下料中心点的位置分别为P30、P40，令处于原点位姿下的机器人手腕向下旋转90°，设此时吸盘底面所在平面与法兰盘中心线的相交位置为P10，即端拾器底面中心O，机器人处于抓取板料待命状态。机器人自O点运行到上料平台中心上方P20点，而后下降至上料平台中心点P30，吸取板料，继而回升至P20点，此为取料过程;令机器人自O点从P20点平移至下料平台中心上方P50点，为实现上下料过程中机器人快速平稳的运行，机器人从上料平台到下料平台之间的运动轨迹规划为直线，此为搬运过程。机器人自O点从P50点下降并与下料中心点P40重合，释放板料，继而回归P50点，此为放料过程。

取料、搬运、放料过程循环10次后，为防止回原点过程中端拾器与下料平台发生碰触，首先令机器人O点先从P40上升到P60点，然后再令各轴回归零位，由此完成机器人上下料轨迹的规划。

2.2 离线仿真实验

在实现物料搬运的离线仿真过程中，设置机器人的6个位姿点，机器人取料过程和放料过程的离线仿真结果分别如图14、图15所示。

采用C#语言编制人机交互软件中的机器人控制部分，需在RobotStudio软件中进行控制信号的测试。因此，建立1个仿视觉数组，每当控制器请求插补信息时，服务器随机从建立的数组中输出数字传入控制器，机器人收到控制器传来的仿视觉信号，其流程如图16所示。

按照图16所示的流程经运动仿真发现：控制器向服务器发送请求信号后，将其返回的视觉插补信号传递给机器人，机器人接收到视觉插补信号指令后便迅速到达指定位置。由此保证了在后续的人机交互界面软件控制下的视觉对中实验中，机器人将能够受控于由图像处理程序传来的矫正信号。

3 ABB机器人上下料在线模拟实验

根据机器人上下料轨迹规划，拟定机器人上下料任务流程，如图17所示。

根据图17的任务流程进行上下料实验。在实验过程中，为保持上下料动作平稳快速，机器人每段轨迹都尽量规划为最短直线;为保证吸盘施力均衡，机器人法兰盘始终与地面垂直，取料时端拾器中心处于板料中心位置;为尽量消除偏置载荷和扭矩的影响，机器人在运行过程中，第六轴主动调整转角以使端拾器姿态不变，同时要注意与摄像机支架之间留有安全余量，且轨迹平滑，不能有多余的停顿点。机器人在线上下料实验如图18所示。

为能更好地实现物料传送的柔性化和智能化，在原有的机器人上下料系统中加入视觉对中技术。加入视觉对中技术的冲压自动化生产线，柔性化程度和生产效率都更高。本次机器人视觉对中柔性上下料实验的上下料频率为10次/min，中间搬运行走速度为1 000 mm/s。

如图11所示实验过程中的人机交互界面，包括机器人控制(1)、实时监控(2)、图像处理(3)3个基本模块。其中，图像处理部分将3个矫正参数传给机器人控制部分，控制部分再将视觉信号传递给机器人控制器，机器人每次以正常位姿到达上料中心后，再听从控制器传来的矫正指令调整端拾器的位置和姿态，准确抓取板料的正中心，然后在移出上料区域的过程中调整为正常姿态，最终将板料放入模具中。

4 结语

本文根据实际工况要求和约束条件完成了冲压线上下料机器人系统的搭建，完成各零部件的设计和选购，为机器人上下料模拟实验的开展奠定了平台基础，同时也为汽车冲压线机器人上下料实验系统的搭建提供了范例参考。

在所搭建的实验系统基础上，对ABB IRB 1410机器人进行了上下料轨迹规划，实现了机器人上下料离线仿真。所开展的机器人上下料在线实验，模拟了机器人的上下料过程，实现了图像处理和人机交互控制技术的集成。机器人上下料实验的顺利完成为机器人上下料技术的自主开发提供了实验范例和技术支撑。