Base Detection Research of Drilling Robot System by Using Visual Inspection

This paper expounds the principle and method of calibration and base detection by using the visual measurement system for detection and correction of installation error between workpiece and the robot drilling system. This includes the use of Cognex Insight 5403 high precision industrial camera, a light source, and the KEYENCE coaxial IL-300 laser displacement sensor. The three-base holes method and two-base holes method are proposed to analyze the transfer relation between the basic coordinate system of the actual hole drilling robot and the basic coordinate system of the theoretical hole drilling robot. The corresponding vision coordinates calibration and the base detection experiments are examined and the data indicate that the result of base detection is close to the correct value

Iterative Learning Control for Milling with Industrial Robots in Advanced Manufacturing

The demand of today for advanced manufactured parts with high precision is due to the increasing complexity of technologies. The parts are typically made by CNC (Computer Numerical Control) machines, which are expensive and comparably big. By using industrial robots that are significantly cheaper, reduced costs can be achieved, which is particularly beneficial for small and medium enterprises. Robots are, however, less stiff and strong and are less accurate compared to the CNC machines. In this thesis, the idea was that by designing a controller, this could be compensated for so that the robot could perform machining with high precision. The research made in this thesis was part of the EU co-funded research project COMET. The robot task was to repeatedly mill parts with improved results. Iterative Learning Control (ILC) was therefore chosen as a suitable control strategy for this task. It uses the position error from previous iterations and adds it to the control signal to converge the output to successful results. Results showed that when using ILC for tracking paths, the position error could be reduced with approximately 11-20% in x, y, and z directions after one iteration

ACCURACY IMPROVEMENT OF INDUSTRIAL SERIAL MANIPULATORS FOR MANUFACTURING APPLICATIONS

Modern Industrial robots are designed to be highly repeatable (< 0.1 mm) but not as globally accurate (<2 mm). Global accuracy, however, is necessary for tasks where it is not convenient to “teach” the robot the set of poses it needs to run through to perform the task. In addition, some of these tasks, like machining, may involve high time-varying external forces which cause the robot to deflect and its accuracy to suffer further. This dissertation investigates modeling and control strategies for the purpose of improving the global accuracy of the robot for manufacturing tasks including machining. First, a comparison of stiffness modeling techniques is conducted to examine when it is important to account for the structural dynamics of the robot, versus when static stiffness calibrations are sufficient. Next, a new method of performing a highly accurate state estimation of the robot end-effector by combining instantaneous inertial and pose measurements is proposed and evaluated. Finally, a new method for performing stability-prediction of closed-loop systems involving industrial manipulators and external sensors, which involves representing real-time position corrections as force inputs, is presented and evaluated.Ph.D

Accuracy Improvement in Robotic Milling Through Data-Driven Modelling and Control

Six degree of freedom (6-dof) articulated arm industrial robots are promising candidates for aerospace machining operations such as milling due to their low-cost and large workspace compared to Computer Numerical Control (CNC) machine tools. However, the instantaneous position accuracy of industrial robots during milling is dependent on the vibratory behavior of the end effector tool tip. Consequently, it is important to model and predict the robot’s tool tip vibration as the arm configuration changes over the workspace. This dissertation addresses the modeling, prediction, and control of instantaneous tool tip vibrations of a 6-dof industrial robot over its workspace using data-driven methods. First, a data-driven modeling approach utilizing Gaussian Process Regression (GPR) of data acquired from modal impact hammer experiments to predict the modal parameters of a 6-dof industrial robot as a function of its arm configuration is presented. The GPR model is found to be capable of predicting the robot’s dominant natural frequency of vibration, stiffness, and damping coefficient in its workspace with root mean squared errors of 3.31 Hz, 150 KN/m, and 810 Ns/m, respectively. The predicted modal parameters are used to predict the average peak-to-valley vibrations of the tool tip during robotic milling. The results show that the average peak-to-valley vibrations predicted by the model follow the experimental trends with a maximum error of 0.028 mm. The prediction errors are attributed to the fact that the model only predicts the modal parameters corresponding to the dominant mode of vibration instead of the entire Frequency Response Function (FRF) of the robot. The GPR model is also used to create a Linear Quadratic Regulator (LQR) based pose-dependent optimal controller to suppress tool tip vibrations of a 6-dof industrial robot during milling. Robotic milling experiments show that the LQR controller reduces tool tip vibration amplitudes by an average of 47%. However, offset mass experiments show that the optimal controller has a bandwidth limitation of 24 Hz due to an intrinsic delay in the robot controller response to control commands. Finally, a hybrid statistical modelling approach that augments the GPR model of the robot’s pose-dependent FRF derived from experimental modal analysis, i.e. impact hammer tests, with the robot’s FRF derived from operational modal analysis, which utilizes milling forces and tool tip vibrations to compute the FRF, is presented. The hybrid model augmentation approach is demonstrated to be an efficient method to improve the prediction accuracy of the robot’s FRF with minimal optimization iterations. Specifically, the hybrid model is shown to reduce the root mean squared errors in predicting the FRF by 34% and the number of optimization iterations by 50%.Ph.D

Robotic machining evaluation of the positioning accuracy and the machined surface quality

Due to the importance of the surface quality of machined parts, many research works have been devoted to the surface irregularities and their generating mechanisms. However, the surface quality of the robotic machining operations has not been sufficiently investigated. Indeed, the relative works are restricted to the finishing operations such as grinding and deburring. In this work, the surface quality of the slot milling operation which is executed by an industrial robot on an aluminum block is investigated. For this purpose, several slots at different directions are machined on the block by applying various cutting parameters. In order to investigate the surface quality of the slots, the machined surfaces are evaluated by a mechanical profiler, and then the results are analyzed using the power spectrum density method. Moreover, to monitor the machining conditions, the machining forces are measured with a dynamometer table. To identify the generating factors of the irregularities, both the kinematic and the dynamic properties of the robot are experimentally examined. The kinematic properties of the robot are investigated by measuring its straightness using a laser tracker, and the dynamic properties are evaluated by applying the impact test. Lack of accuracy is one of the difficulties restricting the usage of robotic machining. Indeed, the poor accuracy of industrial robots makes the off-line programming uneffective. Consequently, the operators are forced to use on-line method which is a time consuming approach. However, if a robot is calibrated properly, the off-line method could be effectively applied. To this end, before analyzing the surface quality, the accuracy of the robot is investigated and improved using a hybrid calibration model considering both the geometric errors and the joint compliances

Programación de robot ABB para tareas de reparación de defectos en carrocerías de automóvil

El presente trabajo trata de llevar a cabo el diseño de una metodología predictiva de precisión y pulido superficial aplicado al mecanizado robotizado como alternativa viable de calidad al pulido manual o auxiliado con pulidora eléctrica convencional. Para ello, desarrollaremos dos estaciones prototipo funcionales basadas en robótica e inteligencia artificial que permitan pronosticar el resultado de los procesos en una línea de fabricación de vehículos automóviles de la marca Volkswagen. Lo primero de todo se realiza una revisión bibliográfica del estado del arte actual respecto a los robots en la industria de automoción, la utilización de herramientas de pulido sobre superficies y la implantación y auge de los robots colaborativos en la industria 4.0. A continuación, fue necesario la recopilación de la información necesaria y un periodo de aprendizaje a través de video-tutoriales que permita adquirir los conocimientos necesarios para el manejo del programa RobotStudio 6.05. Una vez adquiridos estos conocimientos se implantarán dos estaciones virtuales robotizadas de pulido. Una pulimentará los defectos propios de las capas internas o imperfecciones de la superficie del acabado final del pintado de las carrocerías de vehículos automóviles ayudado por un puente móvil para trasladar el robot a las carrocerías en movimiento, y la otra estación pulimentará los bordes de la estructura metálica de los salpicaderos trasladados por cinta transportadora mediante robot suspendido sobre pórtico fijo.Se especificarán los elementos operativos de cada estación y su disposición en sus áreas de trabajo: elección de robots, herramientas de pulido, controladores, puente y pórtico de sujeción, sistemas de transporte y soportes de las piezas a pulir, medidas de seguridad de operarios e intrusos, programas informáticos adecuados y PCs, necesarios para el pulido automatizado de la línea de fabricación de vehículos automóviles. Una vez especificado e integrado del sistema nos centraremos en el testeado del sistema y se realizarán una serie de simulaciones de las respectivas estaciones, con análisis y evaluación de los resultados obtenidos para comprobar sobre pantalla su buen funcionamiento

Amélioration de la précision de robots industriels : Application à l’usinage de pièces composites

La robotisation de l’industrie est en constante augmentation depuis l’apparition de robots industriels agiles et flexibles. Les robots industriels poly-articulés ont vu, ces dernières années, leurs coûts diminuer et leurs performances augmenter. Ils répondent alors à un besoin de compétitivité croisant et à des enjeux économiques importants pour les industriels. Dans le contexte de l'usinage de formes gauches pour la réalisation de grands supports composites (quatre mètres de diamètre) dont la précision de forme attendue est de quelques centièmes, ces robots ne sont pas initialement compatibles avec de tels critères de performance. La littérature décrit des méthodes qui améliorent la précision des robots industriels comme par exemple l’identification des raideurs articulaires associée à un modèle élasto-statique, ou la modélisation des contraintes avec mesure dynamique des forces pendant l'usinage. Ces méthodes sont difficilement applicables dans un contexte industriel, car elles sont trop coûteuses en temps et en investissements liés aux moyens d'identification. Cette thèse présente une nouvelle méthode de correction du positionnement du robot lors de l’exécution d’une trajectoire d’usinage. Cette compensation hors ligne permet de maîtriser et d’optimiser l’exploitation de robots industriels sériels pour l’usinage d’une pièce composite. Après avoir identifié les conditions de coupe optimales, correspondant au couple outil/matière de l’application étudiée ici, la méthodologie de ces travaux est exposée. Elle s’appuie sur le couplage de deux méthodes de correction de la position du robot complémentaires. La première est l’identification des paramètres géométrique du robot. Il s’agit d’identifier la valeur exacte des paramètres du modèle géométrique du robot et de les modifier au sein de la commande. Cet étalonnage permet de compenser les erreurs de type géométriques et d’améliorer la précision de pose absolue du robot dans l’ensemble de son espace de travail. La deuxième méthode est une compensation de la trajectoire hors ligne. Cette méthode, rapidement applicable, est adaptée à tout robot sériel 6 axes, contrairement aux méthodes existantes qui nécessitent une modélisation et une caractérisation du robot. Après avoir mesuré la position de l'outil pendant une première opération d'usinage, cette mesure est comparée au point de consigne initial du programme pour identifier la déviation du robot. Un processus intelligent et autonome est utilisé pour rééditer le parcours d'outil afin de compenser la déviation sur la totalité du parcours de l’outil. Une nouvelle opération d'usinage quantifie la correction en produisant une pièce avec des tolérances de forme améliorées. En plus de l’étude du couple outil/matière et de la définition d’une stratégie optimale pour l’usinage de la pièce d’application étudiée, cette thèse présente des résultats encourageants. La méthodologie de compensation, appliquée à la pièce de l’étude, améliore la précision de pose du robot de plus de 80%. Cela correspond à un gain de 80% sur l’amélioration de la précision de forme de la pièce. Ces travaux apportent un intérêt certain pour les applications industrielles qui nécessitent des méthodes rapides avec un minimum de moyens et de temps de développement. A ce stade, le fait de mesurer un premier parcours d’usinage pour obtenir un second usinage de qualité représente l’inconvénient principal de la méthode qui implique le supplément d’outils et de matière à prévoir dans la conception de la pièce brute

Optimisation du comportement de cellules robotiques par gestion des redondances : application à la découpe de viande et à l’Usinage Grande Vitesse

Industrial robots have evolved fundamentally in recent years to reach the industrial requirements. We now find more suitable anthropomorphic robots leading to the realization of more complex tasks like deformable objects cutting such as meat cutting or constrained to high stresses as machining. The behavior study of anthropomorphic robots, parallel or hybrid one highlights a kinematic and dynamic anisotropy, which impacts the expected accuracy. This thesis studied the integration of the kinematic redundancy that can partially overcome this problem by well setting the task to achieve it in a space compatible with the expected capacity. This work followed a three-step approach: analytical modeling of robotic cells by serial equivalent based on the TCS method, formalizing the constraints of meat cutting process and machining process and a multicriteria optimization.The first originality of this work focuses on the development of a 6 DoFs model to analyze the operator actions who naturally optimizes his arm behavior to ensure the task it performs. The second originality concerns the optimized placement of structural redundancy (9 DoFs robotic cell) where positioning parameters are incorporated as controllable variables (11 DoFs robotic cell). Thus, the thesis makes contributions to : - the definition of criteria adapted to the realization of complex and under high stress task for the management of the kinematic redundancy; - the structural behavior identification, under stress, by metrology tools (Laser tracker ) and the self- adaptation paths by using an industrial force control; - the behavior optimization to improve the cutting process quality (meat cutting and machining).Les robots industriels ont évolué fondamentalement ces dernières années pour répondre aux exigences industrielles de machines et mécanismes toujours plus performants. Ceci se traduit aujourd’hui par de nouveaux robots anthropomorphes plus adaptés laissant entrevoir la réalisation de tâches plus complexes comme la découpe d’objets déformables telle que la découpe de viande ou soumis à de fortes sollicitations comme l’usinage. L’étude du comportement des robots anthropomorphes, à structures parallèles ou hybrides montre une anisotropie aussi bien cinématique, que dynamique, impactant la précision attendue. Ces travaux de thèse étudient l’intégration des redondances cinématiques qui permettent de pallier en partie ce problème en positionnant au mieux la tâche à réaliser dans un espace de travail compatible avec les capacités attendues. Ces travaux ont suivi une démarche en trois étapes : la modélisation analytique de cellules robotiques par équivalent sériel basée sur la méthode TCS, la formalisation des contraintes des processus de découpe de viande et d’usinage et une résolution par optimisation multicritère. Une première originalité de ces travaux réside en le développement d’un modèle à 6 degrés de liberté permettant d’analyser les gestes de l’opérateur qui optimise naturellement le comportement de son bras pour garantir la tâche qu’il réalise. La seconde originalité concerne le placement optimisé des redondances structurales (cellules à 9 ddls) où les paramètres de positionnement sont incorporés comme des variables pilotables (cellule à 11 ddls). Ainsi, ces travaux de thèse apportent des contributions à : - la définition de critères adaptés à la réalisation de tâches complexes et sollicitantes pour la gestion des redondances cinématiques ; - l’identification du comportement des structures sous sollicitations par moyen métrologique (Laser tracker) et l’auto-adaptation des trajectoires par l’utilisation d’une commande en effort industrielle ; - l’optimisation du comportement permettant l’amélioration de la qualité de réalisation des différents processus de coupe (découpe de viande et usinage)

The design and analysis of a novel 5 degree of freedom parallel kinematic manipulator.

Masters Degree. University of KwaZulu-Natal, Durban.Abstract available in PDF