焊缝打磨机器人力控与减少打磨措施分析

随着自动化技术的不断发展与应用,焊缝打磨机器人被广泛应用各个行业中。焊缝打磨是焊接结构制造过程中较为重要的后处理环节,一旦质量出现问题,如打磨不平整,应力集中于焊接部位,会导致焊接结构的密封性和使用寿命就会受到影响。因此,力控技术是实现机器人精细打磨的关键。通过实时监控和调节打磨力,可确保打磨质量达到高标准。此外,通过选择合适的打磨工具、路径规划和优化工艺参数等措施,可以有效减少人为误差和打磨损伤,以期为相关实践提供参考和借鉴。

基于改进YOLOv5的焊缝识别算法研究

针对机器人自适应打磨焊缝的问题,文章提出一种基于YOLOv5改进的焊缝检测算法,实现焊缝的识别和初定位。使用焊接机器人制作各类不同参数和形貌的焊缝,自制一个包含3 996张焊缝图像的数据集用来深度学习。选用YOLOv5s模型进行训练,在Backbone中添加了GAM注意力机制模块;同时引入GhostNet,用GhostConv模块和C3Ghost模块替换原模型的Conv模块和C3模块。改进后的YOLOv5s-GhostNet-GAM模型的mAP@0.5达到了90.21%,相比原YOLOv5s模型提高了4.05%,同时参数量减少了5.64%,FLOPs降低了27.44%,检测速率为23.47 FPS,达到了机器人自适应打磨焊缝对识别精度与后期软件部署的要求。