Visual Components Robotics OLP:一站式机器人离线编程解决方案

Visual Components Robotics OLP:一站式机器人离线编程解决方案

这是一份详尽全面的机器人离线编程(OLP)指南。本文在介绍该技术主题后,将逐一厘清相关常见误区、阐述其解决的核心问题、分析技术优势,并结合实际落地案例展示其成功应用效果。

机器人离线编程(OLP)的概念虽已被探讨多年,但我们认为制造企业仍未充分认识到其价值,在工业机器人应用于焊接、加工、喷涂等作业的生产场景中,这一问题尤为突出。本文将通过以下主题,全面破除关于 OLP 的各类认知误区:

• 何为 OLP?

• 机器人离线编程发展简史

• 关于 OLP 的常见认知误区

• 未应用 OLP 的典型工作流程痛点

• OLP 的优势

• OLP 的应用场景

• 对小批量生产的影响

• OLP 成功应用案例

• 为何 OLP 应成为机器人应用制造企业的标配工具

• 机器人 OLP 解决方案

何为 OLP?

机器人离线编程(OLP)是一种基于三维 CAD 数据,在计算机软件(虚拟环境)中编制机器人程序的方法。程序在软件中完成生成与验证后,即可下载至实体机器人中使用。

OLP软件中的焊接程序(左)与车间实际焊接作业(右)

我们先通过一个实例来说明应用OLP的必要性。 设想为机器人编写程序,使其对金属工件上的圆形部件进行焊接作业。机器人需操控焊枪沿该部件的圆周做三维弧形运动,同时保持焊枪与工件表面的精准定位角度。 若通过示教器进行示教编程,不仅需要设置大量示教点,耗时也会非常久。焊枪与工件之间的间距几乎必然出现偏差,焊枪的定位角度也会如此。更重要的是,在编程完成前,该机器人工作站无法投入生产,这种生产停机状况可能持续数天甚至数周。 而借助OLP编制机器人程序则会便捷得多:将焊接工作站的CAD文件导入OLP软件,规划出焊枪的预期运动路径即可。路径规划完成后,软件会自动生成机器人程序,并对程序进行校验,例如排查潜在的碰撞风险。校验通过后,将程序下载至机器人控制器,低速试运行一次进行复核,该工作站便可即刻恢复生产作业。

OLP软件中的圆形焊接程序可视化效果

机器人离线编程发展简史

初代工业机器人均采用示教方式编程:操作人员将机器人手臂移动至指定位置后保存该点位(操作人员或编程人员实际保存的,是机械臂末端工具中心点(TCP)的位姿,即X、Y、Z坐标及旋转角度,程序本质上会记录各关节电机的位置)。

借助机器人示教器进行手动编程

机器人仿真技术于20世纪80年代问世,该技术通过CAD技术对机器人本体、运动轨迹及工作站或作业环境进行可视化呈现。此后不久,相关技术得到进一步发展,可对CAD程序中的位置信息进行后处理,进而生成机器人运动程序,这一过程与为数控机床生成加工路径的原理相近——机器人离线编程(OLP)技术也由此诞生。

如今的OLP技术主要分为两类:多数机器人制造商除示教器外,还会配套自研的机器人编程软件;此外,机器人用户也可选择第三方厂商开发的OLP产品,这类产品的优势在于对机器人品牌无适配限制,可兼容不同品牌的机器人。

OLP技术的应用效果,核心取决于CAD模型与实际工作站的还原精度。为精准还原工作站的实际布局(而非CAD图纸中的设计布局),用户需执行一项名为机器人工作站标定的操作。具体可通过以下步骤实现:在工作站中选取一组参考点进行测量,将机器人工具中心点(TCP)的实际位姿、周边设备的实际安装位置录入OLP软件,再运行专属的标定程序,使虚拟模型与实际工作站实现精准匹配——这也是打造数字孪生的核心关键。上述测量工作,既可将机器人本体作为测量设备完成,也可借助三维激光扫描仪等外部测量设备开展。

基于OLP软件的现代机器人编程方式

关于OLP的常见认知误区

尽管OLP技术已问世多年,但其落地应用速度却相对缓慢,这至少在一定程度上是因为行业对该技术的定义及实际应用方式缺乏了解。如今,是时候厘清对这一技术的认知了。

误区一:OLP仅适用于大型制造企业

这一误区源于人们的固有认知,即只有大批量生产才能发挥OLP的价值,而实际情况并非如此。当生产批次少、产线换型频繁、作业任务多样时,OLP能发挥的价值尤为显著;中小制造企业开展小批量生产时,应用OLP技术能大幅提升生产效率。

误区二:OLP操作难度高

与所有软件一样,OLP的使用需要一定的培训,存在相应的学习周期,且市面上确实部分OLP产品的人机交互设计欠佳。但优质的OLP产品兼具直观性、逻辑性与易用性,新手用户也能快速掌握操作技巧。

此外,切勿低估机器人示教器手动编程的复杂度:不同品牌的机器人对应不同的操作指令,且新旧型号的系统也存在差异,这让手动编程的操作难度进一步提升。

误区三:OLP的使用成本高昂

OLP产品虽需单独采购,但其为一次性投入,且可适配企业产线中所有品牌的机器人(这也能帮助企业避免被单一机器人供应商绑定)。

据OLP用户反馈,该技术能减少机器人工作站的停机时间、提升机器人设备利用率,进而提高工作站的投资回报率。有实际数据表明,OLP可将编程导致的机器人停机时间减少多达90%,部分企业仅通过一个项目就能收回OLP的采购成本。

误区四:OLP的应用会取代专业编程人员

OLP软件能加快程序编制速度、缩短编程耗时,但并非意味着专业编程人员不再被需要。路径规划与优化、碰撞规避等专业工作,始终由经验丰富的编程人员完成效果最佳。而OLP软件能大幅提升编程人员的工作效率,让他们有更多时间处理更复杂的编程任务,并在更安全的工作环境中实现技术创新。

未应用OLP的典型工作流程痛点

不使用OLP的替代方案是直接在机器人上编程,这种方式至少存在三个问题:

一是项目存在延期风险且会产生额外成本

二是存在安全隐患

三是造成产能损失

在机器人上直接编程时,项目面临极大的延期风险。要开展这项工作,需先完成所有工装夹具的设计、制作与安装,完成输送线及其他物料搬运设备的调试,且生产工件也需准备就绪。只有完成以上所有工作,编程人员才能开始为机器人进行示教点编程。

这一过程几乎必定会出现问题:可能机器人无法到达某个指定位置,可能工件摆放位置有误,也可能无法达到目标生产节拍。

一旦出现上述任何一种情况,唯一的解决办法就是重新设计工作站的问题环节。这必然会导致生产启动时间延后,有时甚至会延后数周,同时还会产生巨额的额外成本。

使用示教器进行示教点编程,往往需要编程人员进入机器人工作站内部——这可能是观察工具运动轨迹、检查是否存在碰撞风险的唯一方式。将机器人调至“示教模式”本应能确保操作安全,但机器人本体或工作站内的其他任一机构,始终存在突发运动的风险

最后一点,编程人员在工作站内进行示教点编程期间,机器人无法开展任何其他作业。在编程人员完成编程且程序验证通过前,机器人的所有时间均为非生产性工时。即便是最资深的编程人员,也容易低估这项工作所需的时间。

OLP的技术优势

应用OLP软件的制造企业均反馈,该技术能带来多方面的价值:

1. 机器人零停机:编程时间最多可减少80%,机器人设备利用率最高可达95%,在提升编程人员工作效率的同时,大幅降低工作站的停机时间;

2. 产线调试周期短:新产品量产上线的筹备时间大幅缩短,编程工作可与其他环节同步开展,而非按序进行;

3. 作业安全性提升:有效降低生产事故与人员受伤的风险;

4. 生产质量更高且稳定性强:机器人程序的优化程度更高,生产节拍更短、作业精度与一致性更强,进而实现更高的生产质量,且产品品质稳定可复现;

5. 兼容多品牌机器人与多类作业工艺:先进的OLP软件可适配所有品牌的机器人,覆盖各类工业机器人应用场景;

6. 生产过程无突发状况:避免在生产最后阶段对工装夹具进行临时修改。

此外,OLP还能为可制造性设计(DfM)提供重要助力,这一价值主要体现在两方面:一是让所有工作人员共享统一的工艺知识,避免因标准、系统、设计方法不统一导致的问题;二是将编程工作与工作站的设计、搭建同步开展,为优化设计方案、缩短生产节拍、提升产品质量创造了更多可能性。

VC OLP的应用场景

只要拥有工作站、工件、工装夹具的数字化模型,所有机器人应用场景均适合采用OLP技术(如今所有设计工作均基于CAD完成,数字化模型的获取并非难题)。而当机器人的运动路径更为复杂、需要设置的示教点更多时,OLP能发挥的价值会进一步放大。

结合这一特点,以下几类场景是OLP的最佳应用领域:

1. 焊接工艺:工艺可达性与焊枪定位角度是焊接的两大难点,OLP能有效解决这一问题;且复杂焊缝的焊接需要设置大量示教点,OLP的优势尤为突出;

2. 涂覆工艺(喷涂):与焊接工艺相同,喷涂的定位角度至关重要,同时还需保证漆膜厚度均匀、喷枪与工件间距一致,且所有喷涂区域均能被精准覆盖、实现最优喷涂效果,OLP可满足所有要求;

3. 点胶工艺:许多装配工序需要涂敷长且复杂的胶道,OLP能在离线状态下快速生成工具运动路径,且点胶质量稳定一致;

4. 表面加工工艺:喷丸、去毛刺等工艺往往需要规划长且复杂的运动路径,涉及大量示教点设置,适配OLP技术应用;

5. 无夹具装配工艺:抓取、插入等动作需要对夹具定位角度进行精准控制,OLP能实现更高精度的角度调控;

6. 物料搬运工艺:OLP能帮助编程人员规划出两点间的最快运动路径,而这一路径往往并非直观可见的路线;

7. 切割工艺:等离子切割、激光切割、水射流切割适用于标准工件的加工,而面对复杂几何形状的工件时,就需要借助机器人完成切割,OLP可生成高精度的切割路径,保障切割效果。

VC Robotics OLP一站式机器人离线编程解决方案

对小批量生产的影响

所有使用机器人的制造商都能从机器人离线编程中获益,而在生产批量小、生产周期短的场景中,能实现的效益最大。问题在于,若在机器人端直接编程,频繁的换型与调试会占用机器人的可用时间和运行时长。而借助机器人离线编程技术,在对工作站的实体部件(夹具、抓手等)进行更换的同时,即可在虚拟环境中完成程序测试并将其下载至机器人。为稳妥起见,可让机器人低速运行一个循环以检查是否存在碰撞问题,完成后,工作站即可恢复生产。

此外,技术文档或模型中所有与设计相关的问题都能被提前发现,相关问题可传达至其他团队并予以解决,全程不会造成生产停机损失。

Visual Components机器人离线编程成功应用案例

南非大型挂车制造商阿弗里特公司落地了机器人离线编程技术,其机器人编程耗时从原本在工作站现场编程的两周,缩短至离线编程的四天。该公司的机电工程师费迪·比克斯表示:

“我们省去了手动编程和程序调试的工作,省下的时间让我们有更多精力去优化焊接工艺和其他系统。”

沃尔沃正将机器人离线编程技术应用于其铰接式卡车和轮式装载机的生产业务中。其某试点工作站针对一类多品类、小批量的零部件,采用双机器人配置落地了“无夹具焊接”工艺——一台机器人负责物料搬运,另一台负责焊接作业。

芬兰的HT激光公司使用多款不同品牌的机器人开展小批量的机器人切割与焊接业务,该公司引入机器人离线编程技术以节省编程时间、提升产能。HT激光公司的产品开发经理扬内·图奥米宁表示:

“离线编程的优势,我们在日常生产中每天都能切实感受到。最大的优势就是节省时间,因为编程过程无需中断生产、占用高价值的设备。软件中的部分宏指令能加快编程流程,也进一步实现了时间的节约。此外,若焊接工件体积庞大,或位于难以攀爬、存在安全隐患的位置,离线编程技术也能完美解决这一难题。”

为何机器人离线编程应成为机器人应用制造商的标配工具

鉴于机器人离线编程为生产效率带来的跨越式提升,仍坚持在工作站现场进行手动编程的机器人使用企业,正将自身置于竞争劣势。机器人离线编程具备以下优势:

• 作为机器人编程的高性价比解决方案

• 减少机器人现场测试与调试的需求

• 提升作业安全性,降低事故与人员受伤风险

• 实现更快速、更精准的编程

Visual Components Robotics OLP

Visual Components 长期在 3D 制造仿真领域处于领先地位。由于 OLP 由机器人仿真技术发展而来,两项技术形成了互补关系。这也是 Visual Components 集团于 2022 年 10 月收购 Delfoi Robotics OLP 软件的原因 —— 该软件基于 Visual Components 平台开发。此次收购为 Visual Components 推出自研的 OLP 产品:Visual Components Robotics OLP 铺平了道路。

Visual Components Robotics OLP解决方案的独特优势如下:

• 操作直观,易于上手

• 独立于产线布局与生产工艺——一款软件适配绝大多数机器人应用场景(焊接、加工、涂覆)

• 独立于机器人品牌——该软件支持所有主流品牌的机器人离线编程,单产品内置17款后处理器(未来将持续新增),兼容40个新旧版本的机器人控制器

• 将核心工艺知识系统化沉淀并存储,为参与产品、工作站及夹具设计的所有相关方提供共享权限

• 程序生成与验证过程超快速、自动化且高可靠

• 配备智能自动化工具,可解决机器人程序编写过程中的各类问题

• 已在全球30余个国家投入使用,支持多语言操作

是时候全面采用机器人离线编程了

在工作站现场对机器人进行手动编程,效率低下且存在缺陷。这会占用工作站数天甚至数周的时间,延误生产启动。而 VCOLP 通过虚拟环境编程的方式解决了这些问题,待程序编写完成并验证通过后,将其下载至机器人,即可启动生产。

相较于未使用 OLP 的企业,VCOLP 能为制造商在生产效率、成本控制、作业效能及产品质量等方面带来显著优势。Visual Components Robotics OLP 易于学习,且适配所有主流机器人品牌。若你已准备好开启转型,即刻联系我们。

Read more

neo4j desktop2 安装与使用

1. Neo4j Desktop 2 简介 1.1 Neo4j Desktop 2 的核心功能与优势 Neo4j Desktop 2 是 Neo4j 官方推出的图形化数据库管理工具,专为开发者和数据科学家设计。 其主要优势包括: 一体化开发环境:集成了数据库实例管理、查询编辑、数据可视化和扩展管理 本地开发友好:支持在本地机器上快速创建和测试图数据库实例 多版本管理:可同时管理多个 Neo4j 数据库版本 插件生态系统:内置插件市场,轻松安装常用扩展  项目管理:以项目为单位组织数据库、查询和配置   1.2 适用场景 图数据库开发:为应用程序开发提供本地图数据库环境 本地测试:在部署到生产环境前进行数据模型测试和查询验证 项目管理:管理多个图数据库项目,保持环境隔离 教育与学习:学习 Cypher 查询语言和图数据库概念 2.

By Ne0inhk
【论文阅读】Gaussian Grouping: Segment and Edit Anything in 3D Scenes

【论文阅读】Gaussian Grouping: Segment and Edit Anything in 3D Scenes

摘要 高斯投影(Gaussian Splatting)实现了高质量、实时的三维场景新视点合成。不过,它仅专注于外观和几何建模,缺乏对细粒度的物体级场景理解。为了解决这一问题,我们提出了 Gaussian Grouping,将高斯点扩展为联合重建和分割开放世界三维场景中的任意内容。我们为每个高斯添加了一个紧凑的身份编码(Identity Encoding),使得这些高斯点能够根据其在三维场景中的物体实例或“物体/背景”的成员关系进行分组。并不依赖昂贵的三维标签,我们在可微渲染过程中通过利用 Segment Anything Model (SAM) 的二维掩码预测,以及引入的三维空间一致性正则化,对身份编码进行监督。与隐式的 NeRF 表示相比,我们表明离散且分组的三维高斯点能够在三维中以高视觉质量、细粒度和高效性来重建、分割和编辑任意内容。 引言 本文旨在构建一个 expressive 的三维场景表示,不仅对外观和几何进行建模,还捕捉场景中每个实例和物体的身份信息。我们的方法以最近的三维高斯投影(Gaussian Splatting)为基础,将其从纯粹的三维重建扩展到细粒度的场景

By Ne0inhk

机器人多传感器融合定位实战:从理论到完整实现

机器人多传感器融合定位实战:从理论到完整实现 【免费下载链接】robot_localizationrobot_localization is a package of nonlinear state estimation nodes. The package was developed by Charles River Analytics, Inc. Please ask questions on answers.ros.org. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/robot_localization 在机器人自主导航领域,定位精度直接决定了系统的可靠性和实用性。传统单一传感器方案往往面临GPS漂移、IMU累积误差、里程计打滑等固有缺陷,而robot_localization通过多传感器数据融合技术,为机器人提供了稳定可靠的厘米级定位能力。 定位系统面临的核心挑战 机器人定位主要面临三大技术难题: 传感器数据不一致性:

By Ne0inhk
安路Anlogic FPGA下载器的驱动安装与测试教程

安路Anlogic FPGA下载器的驱动安装与测试教程

参考链接:安路下载器JTAG驱动安装 - 米联客(milianke) - 博客园 安路支持几款下载器: AL-LINK在线下载器是基于上海安路信息科技股份科技有限公司全系列 CPLD/FPGA 器件,结合公司自研的 TD 软件,可实现在线 JTAG 程序下载、ChipWatcher 在线调试、FLASH 读写、Device Chain 模式烧录。下载器配合 USB-B 数据线、2.54mm 间距 10 针扁平线使用,实物如图所示 1.下载并安装软件 工具与资料下载-国产FPGA创新者 - 安路科技 (需要注册登录) 2.安装驱动 当完成TD软件安装后,可以在安装路径下找到对应驱动。 2.1 右击anlocyusb.inf选择安装: 2.2

By Ne0inhk