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公开(公告)号：CN118655402A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411132299.6
申请日：2024-08-19
Applicant: 河北工业大学 , 南京埃斯顿机器人工程有限公司 , 库卡机器人(上海)有限公司
Abstract: 本申请公开了服役工况下基于电流信号的减速器可靠性评估方法，涉及退化可靠性评估工程技术领域。其中，所述方法包括如下步骤：获取减速器在连续工况下的若干电流数据，构成监测电流集合；对监测电流集合进行数据处理，得到对应于不同工况类别下的目标电流均方根集合；基于目标电流均方根集合，构建得到非线性回归函数、退化回归函数；根据与每个工况类别对应的退化回归函数，获取得到总体退化趋势函数，以建立考虑阶段性的时变工况退化模型，对减速器进行可靠性评估。该方法针对具有多阶段、多循环任务特点的减速器，构建了工况统一退化趋势函数，有效解决由于各工况阶段的电流信号幅值存在数量级差异而导致的可靠性评估误差大的问题。
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公开(公告)号：CN116619372A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310636554.X
申请日：2023-05-31
Applicant: 南京埃斯顿机器人工程有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种机械臂轨迹精度提升方法、设备、产品和介质，方法包括：步骤一，辨识库伦‑粘滞摩擦模型参数：机械臂各关节的摩擦模型采用库伦‑粘滞模型，通过模型辨识过程，获得机械臂各关节的摩擦模型参数；步骤二，建立分数阶微分算子离散化滤波器的数学模型，并采用最优化算法寻优确定滤波参数，获得最优的分数阶微分算子；步骤三，重建库伦‑粘滞摩擦的数学模型；步骤四，更新摩擦模型补偿值：通过机械臂各关节的驱动控制器，由前馈通道加入摩擦模型的实时补偿值。本发明优点是在不依赖准确而复杂摩擦模型的基础上，实现对过象限凸起现象的抑制。
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公开(公告)号：CN115937317A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211705128.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 南京埃斯顿机器人工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多相机图像处理的珍珠自动化识别方法，涉及视频处理技术领域。通过多视觉确认珍珠来料的立体姿态，引导6轴机器人按照一个姿态抓取珍珠，放到打孔的自动化机器上，完成珍珠的全自动化打孔。在抓取台的上方和侧面安装相机，拍摄珍珠的正面和侧面图像，对图像进行处理，求取珍珠的位置坐标和偏差角度。步骤1、正面和侧面图像处理；步骤2、姿态计算；基于立体视觉自动抓取珍珠，提高了珍珠抓取的一致性。打孔一致性提高，提高产品生产的良品率，提升装配的效率，减少生产人员的投入。
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公开(公告)号：CN115808904A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211527971.2
申请日：2022-12-01
Applicant: 南京埃斯顿机器人工程有限公司
IPC: G05B19/4103
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人圆弧过辅助点轨迹规划方法，涉及工业机器人轨迹规划领域。解决了机器人圆弧运动轨迹经过辅助点姿态的不够平滑的问题，本发明中使用四元数描述方法规划圆弧运动轨迹的姿态，并设计四元数多项式对姿态进行轨迹规划，最终有效解决了机器人圆弧运动轨迹无法平滑通过辅助点姿态问题。按以下步骤进行：获取圆弧运动轨迹规划相关的运动参数；位置几何路径规划；姿态几何路径规划；圆弧速度插补。设计四元数多项式对姿态进行轨迹规划，避免了常规的欧拉角规划的大量三角函数运算和万向节死锁问题。保证了机器人末端轨迹的平滑运行。保证了圆弧运动轨迹位姿的同步性。
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公开(公告)号：CN115655710A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211432852.9
申请日：2022-11-16
Applicant: 河北工业大学 , 南京埃斯顿机器人工程有限公司
IPC: G01M13/025 , B25J19/00
Abstract: 本申请提供真实服役工况下工业机器人精密减速器加速寿命测试系统，包括：支撑台，支撑台顶部具有安装面，安装面上安装有支撑板；安装座，安装座安装在支撑板上，用于安装减速器；电机，电机安装在支撑板上且设置在安装座的一端，用于驱动减速器绕自身轴线旋转；固定座，固定座安装在安装面上，固定座上转动安装有转盘，转盘远离减速器的一端安装有摆臂组件，摆臂组件具有关于旋转盘对称设置的一组摆臂，摆臂上滑动安装有砝码，砝码沿摆臂的长度方向位置可调。本申请提供的真实服役工况下工业机器人精密减速器加速寿命测试系统具有可模拟机器人实际运动方式，方便减速器达到满负载运行，试验周期短、测试效率高、成本低的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114178832A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111425131.0
申请日：2021-11-27
Applicant: 南京埃斯顿机器人工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉的机器人引导装配机器人方法，涉及中大负载机器人装配技术领域。采用自动化流水线模式视觉与机器人配合方式组装生产机器人，从能够满足中大负载机器人高精度智能装配，降低对场地、人工的要求，同时通用性、灵活性、可靠性更强。步骤1、机器人位置示教；步骤2、相机标准位置的处理；步骤3、视觉引导机器人自动装配；步骤4、机器人的贴合与打螺丝。由视觉引导机器人装配机器人关节，降低机械结构设计复杂的。满足多产品混合生产，提升机械结构的兼容性，提高了流水线产品的综合性和使用价值。提高产品生产的良品率，提升装配的效率，减少生产人员的投入，尤其是负载大的机型，提升了生产过程的安全性。
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公开(公告)号：CN109773781B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201811601803.7
申请日：2018-12-26
Applicant: 南京埃斯顿机器人工程有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种无传感器的工业机器人直线软浮动控制方法，包括如下步骤：1)、准备工作；2)计算工业机器人末端法兰中心实际坐标位置；3)计算工业机器人末端法兰中心位置偏差；4)由限制方向约束工业机器人末端法兰中心位置偏差；5)通过比例系数k1、k2调节工业机器人末端法兰中心位置偏差；6)计算直线软浮动所需要控制的工业机器人的各个关节角度。优点，本发明方法，不使用浮动机构或传感器实现直线软浮动功能，降低了机器人系统的成本。
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公开(公告)号：CN112232399A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011077848.6
申请日：2020-10-10
Applicant: 南京埃斯顿机器人工程有限公司
IPC: G06K9/62 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T7/194 , G06T5/00 , G01N21/88
Abstract: 本发明涉及机器视觉检测领域，尤其涉及一种基于多特征融合机器学习的汽车座椅缺陷检测方法。本发明公开了一种基于多特征融合机器学习的汽车座椅缺陷检测方法，适用于不同颜色、材质的物料，无需多模板匹配，工业机器人根据检测结果自动分拣至指定区域。通过提取多类别汽车座椅物料的颜色和纹理特征，训练多特征融合分类器以识别物料类别信息，筛选物料类别异常；根据分类结果，结合Blob分析进行缺陷检测，判断是否存在破损、污渍；工业机器人接收缺陷检测结果，抓取工件，自动分拣至物料类别异常、破损、污渍、合格品指定区域。本发明无需多模板匹配，时效性高，实现高效分拣多类别汽车座椅物料缺陷。
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公开(公告)号：CN116038684A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211101086.8
申请日：2022-09-09
Applicant: 南京埃斯顿机器人工程有限公司
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉的机器人碰撞预警方法，涉及机器人控制方法领域。根据不同安全等级，机器人进行相应的不同动作，从而避免机器人与周围的物体或人的直接接触，达到安全保护的目的。判断是否有障碍物；定位任意三个连续等时间间隔的障碍物位置和高度；建立障碍物时间运动轨迹模型以及原地运动模型；预测障碍物下一时刻运动轨迹位置信息；设定自适应安全阈值碰撞预警规则；根据规则判断是否需要预警，以及是否需要报警；重复上述步骤，在线实时更新障碍物时间轨迹模型和原地运动模型，直至机器人工作结束。可以用于工厂、展馆、实验室等使用工业机器人或服务机器人的场所，具有安全、高效、精准识别的特点。
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公开(公告)号：CN110480678B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201910653305.5
申请日：2019-07-19
Applicant: 南京埃斯顿机器人工程有限公司
IPC: B25J19/00
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人碰撞检测方法，采用基于矩差的碰撞检测方法，在机器人运行过程中，实时预测出各关节的预测力矩，并计算出预测力矩和实际去噪力矩之间的差值。本发明的关键点在于运用计算预测力矩和实际去噪力矩的相关值的方法，精确地计算出各个关节实际去噪力矩相对于预测力矩的滞后时间，从而对关节预测力矩做延迟处理，使得两者力矩差误差更小，减小碰撞阈值，提高碰撞检测的灵敏度。
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