数字化转型网灯塔制造专题
数字化转型网灯塔智造专题活动将涵盖灯塔工厂、黑灯工厂、未来工厂、智能工厂等，从设计规划到落地实践的全流程。并融合人工智能、数字化转型、智能制造、机器人与自动化等技术与理念，帮助中国制造业企业打通客户订单到生产的全流程，实现世界一流灯塔标杆。
（一）工业机器人应用背景
在全球制造业高速发展的背景下，机械工程、人工智能（AI）、电子信息等技术的快速发展提高了机器人的智能化水平，以工业机器人作业系统为代表的智能制造技术成为国内外制造业的关注焦点。智能制造工业机器人具有作业灵活、自适应性强的特点，基本型包括作业执行机构、机械臂两部分；也有在此基础上增加移动底盘构成的复合机器人（见图1），进一步增强机器人的作业适应能力。以航空航天、轨道交通、海洋船舶为代表的高端制造领域，在核心零部件的检测、加工、装配等制造工序中逐步引入了智能制造工业机器人技术。
目前，工业机器人聚焦于制造过程中的单一功能或单一工序，因缺少协作机制而仅能执行简单任务；在环境理解、状态感知、多任务规划、协同柔顺控制等方面开展了较多研究并取得一定进展，但整体技术水平未能达到自主解决“机器人 – 设备 – 人 – 件”复杂环境交互问题的层次。工程化的智能制造能力有所不足，智能制造的体系支持能力也显缺乏。
工业市场需求快速变化、制造技术快速迭代，小批量、多品种、柔性化、易部署的多机器人智能制造系统将成为发展主流，驱动多机交互、人机交互、机器人与场景交互的广度和深度不断提高。针对这种复杂交互的需求，围绕动态场景理解、集群化作业、具身智能、场景网络化、灵巧柔性作业、数字孪生等方向，逐步构建感知 – 规划 – 控制一体化的智能制造工业机器人复杂多维协同作业机制，推进制造模式柔性化、制造过程信息化、制造工序无人化的新型生产方式。由此，为高端装备制造难题提供新型解决方案，促进工业制造的数字化、网络化、智能化转型升级。 数字化转型网www.szhzxw.cn
（二）工业机器人作业类型
1. 智能视觉检测
检测对象复杂多变，针对性开展精准实时的缺陷检测是复杂零部件制造的难题之一。在二维图像检测方面，通常在机器人末端安装相机，再通过机器人“手眼”协同的方式开展工件表面检测。智能相机逐步投入应用，基于深度学习方法构建面向外观缺陷的检测架构，以相机、处理器、视觉软件集成优化的方式提高了图像检测速率。在精密电子、机械耗材制造等行业，多采用搭载多光谱拍摄、图纹投影照明技术的视觉检测系统开展工件外观缺陷检测。在三维视觉检测方面，传统的三坐标测量、激光测量逐步升级为不接触部件表面的光学测量方法。对于大尺寸部件测量，建立了“扫描仪+机器人”的复合测量平台，提高了三维测量系统的柔性和灵活性。这些三维测量系统采用机器人、固定转台配合的测量视角变换方式，可在一定限度内完成部件的三维测量。在测量框架方面，多基于几何特征来确认测量点。金属零件抛光面或漆面检测具有弱纹理的特点，可采用无分支散度的复杂零部件缺陷检测、六自由度姿态估计方法进行多表面检测。
也要注意到，现有的二维 / 三维检测方法在中近距离检测测量时效果较好，而对于大尺寸、稀疏特征的表面以及多层交织的复杂结构表面而言，检测效果不尽如人意；检测机器人缺乏场景环境感知能力，难以在人、物料、设备共存的复杂检测场景下进行测量扫描作业。
2. 高效磨抛
机器人高效磨抛是智能制造工业机器人技术最具有代表性的应用场景。机器人关节多、自由度高，在末端控制、运动算法的支持下可执行灵活作业，接近人类的作业形态。在人机协作配合、机器人运动及工序设置合理的情况下，机器人磨抛系统能够长时间地连续作业并保持系统稳定。控制程序可驱动机器人按照预设的轨迹执行高精度的重复动作，获得的产品一致性优良。在设备运行状态良好、安全保障措施到位的情况下，机器人磨抛作业可以减少甚至无需人工参与（人仅在外围进行远程监控和紧急操作），实质性降低作业的危险性。 数字化转型网www.szhzxw.cn
机器人高效磨抛受到制造业的广泛关注，磨抛机器人的研制及应用成为热点。主流的机器人磨抛系统一般采用恒力控制模式，机器人打磨末端沿固定轨迹行进，适应多种工件的毛刺、端面、金属堆附等打磨场景。在使用普通的六维力传感器以外，也有基于气控浮动打磨机器人末端执行器来提高磨抛末端力控制精度的做法。除了通用型号，还针对航空航天、海洋船舶等行业的特定需求，研制了专用型磨抛机器人系统。例如，航空领域的叶片机器人磨抛系统搭载了六维力传感器，适用于涡轮叶片铸件粗磨、机加叶片精磨、成品叶片抛光的一体化加工；发动机缸体自动化砂带磨抛设备也属此类。
机器人磨抛技术发展时间较长，但受限于机器人弱刚性以及臂展空间不足，开展全表面打磨仍然极为困难；任务执行的灵活性、柔性有待增强，如选择磨抛路径依赖人工经验，缺乏高效规划方法。
3. 柔性精密装配
工业制造场景多样，从大尺寸的航空航天装备部件制造到微尺寸的电子元器件，均广泛涉及装配工序。主流的机器人装配研究、自动化生产线应用多涉及轴孔装配，根据轴孔匹配数量细分为多轴孔装配、单轴孔装配，具有装配动作单一且装配间隙较大的特点。随着装配场景中零部件接触面形貌的复杂化，装配难度不断增加，装配间隙也因装配场景要求不同而显差异化；对于一些精密装配场景，装配间隙将直接降低装配精度。实际装配过程多存在非标准、不规则的异形零部件，进一步加大了机器人装配的难度。
结合目标装配工件的表面及轮廓特征，通过视觉、接触力传感进行复杂异形零部件的移动、装配对准、位姿调整，由此实现自动化装配工序，如发动机、电机、变速箱等部件的轴孔装配、榫槽装配等，是目前广泛应用的方案。为进一步提高装配进度，对于零件和标记量具的插拔，也可采用根据装配空间的几何约束特性求解机器人控制器柔顺轨迹跟踪的力和力矩参考值的方式。针对零部件装配面挤压的微形变问题，建立了装配的弹性接触机理分析模型，近似计算出输入力／扭矩、反作用力／扭矩、接触压力、接触形变等参数的变化关系。采用连杆运动模型、三点接触模型等特定模型来描述装配接触系统，在过盈配合联接、胶接、压圈等复杂力交互的情况下应用较多。
整体来看，当前的机器人只能完成相对简单的装配任务，且以单个机器人的装配为主；机器人协同作业能力不佳，难以应对复杂力交互、多零部件的装配过程；机器人的灵活性不足，不适用配合组件的复杂长程装配。
4. 工件抓取转运
在高端制造场景中，待加工的工件摆放随机，空间障碍复杂，待抓取工件的位置及姿态不尽相同。需要机器人根据每次视觉系统的测量结果重新规划运动轨迹，同步保证运动路径不会与其他作业设备、现场工人等障碍碰撞。工件抓取转运作业对机器人的动态路径规划、避障能力等提出了较高的要求。需要创建运动规划的环境模型（含机器人、待抓取的工件、作业环境中的障碍物等），支持开展机器人的抓取运动、移动路径等规划。
避障检测同样基于点云数据处理算法，涉及工件的计算机辅助设计（CAD）模型、机器人末端抓手的简化CAD模型。通常参考避障策略设计机器人的抓取方法，据此选择抓取点；针对机器人、抓取点的运动轨迹进行滤波器平滑，形成最终的机器人运动轨迹指令，发送给机器人控制系统。机器人抓取搬运作业已有成熟方案，如机器人视觉抓取系统。抓取系统一般采用固定安装方式，也可布置在机器人末端；设计了多种工具单元，配合基于模型匹配的零部件定位算法，支持机器人对无序堆叠零部件进行抓取转运；集成了工件跟踪定位、位姿估计、避障规划等功能，在车架、电机、盖板等制造场景中获得应用。例如，在汽车零件制造流程中，采用机器人进行三维视觉定位与抓取作业，从包装箱抓取多层摆放的零件；基于点云数据、零件的CAD模型，进行曲面的表面法线向量估计、曲面分割、几何建模、目标物体的识别及位姿估计；将获得的工件位姿信息发送给机器人控制系统，引导机器人运动并抓取工件。
值得指出的是，主流的机器人抓取搬运方法多基于模型信息，较少引入待抓取零部件搬运过程中因机器人之间相对位置偏差而产生的物体形变，导致抓取搬运物品形状损坏或应力难以释放。设计机器人灵活抓取机构，可在一定程度上缓解相关问题。
（三）工业机器人制造场景
1. 航空航天装备制造
相较传统制造行业，航空航天装备制造具有空间尺寸大、加工材料特殊、机械结构复杂、性能指标要求高的特点，对加工、装配作业机器人的灵活性、安全性、可靠性、稳定性等都提出了更高的要求。工业机器人广泛应用于飞机零部件的加工和装配，可提高制造自动化程度、降低制造成本、合理缩短交货时间。在飞机总装流程中，由钻孔、检测等功能的机器人组成的多机器人协同装配系统，提高了机身段对接装配30%的作业效率；针对壁板、蒙皮、长桁等柔性复合材料部件，采用多机器人配合完成抓取、转移、放置等任务。包含测量机器人、钢绞线定位机器人、夹装配机器人、机身钻铆机器人等复杂多机器人在内的飞机自动总装系统已进入技术验证阶段。在内机舱组装流程方面，由机器人执行装配中交叉孔的镗销工艺，可保证镗孔质量和位置精度，在飞机装配项目中获得应用。引入小空间仿生机器人开展内仓支架、角片的组装操作，构建了空中客车A350机身前段的内部支架。在飞机装配检测环节构建了机器人应用程序，如采用红外相机、激光雷达、深度相机获取检测区域三维数据的测量方案。
2. 海洋船舶制造
我国造船企业占据一定比例的全球市场份额，但制造环境不佳、劳动强度大、作业效率低、加工误差不稳定等问题制约着船舶制造行业的高质量发展。机器人制造技术在造船企业的推广应用，推动造船生产制造流程的优化，提升造船效率并保障制造质量，如成功应用于切割、焊接、涂装、装配、搬运、检查、清污等船舶制造任务场景。船舶涂装工艺是船舶制造的支柱工艺之一（成本占总船价的8%~10%），目前仍以人工作业为主；由自动导向车、升降机、机械臂、喷涂模块等构成的移动喷涂系统正在研发过程中，后续将应用于船舶的大型非结构外壳体表面的自动涂装，可显著压缩工艺成本并提高制造效率。焊接是船舶制造另一个主要工序，约占全部建造施工量的1/3，焊接水平成为评价造船质量的重要指标。针对船舶焊接一致性、精度等方面的问题，基于视觉引导机器人进行焊接和检测作业为研究热点，目标是提高焊接的鲁棒性、准确性，着重增强非连续焊缝的主动识别、跟踪定位、精准焊接能力。此外，自动化船体检测也是关注重点，包含船舶整体合拢口、模块测量和船体／船舱焊缝、漆面等的检测；采用升降机构配合机器人或磁吸附攀爬机器人的作业方案，可有效减小船舶测量中机器人检测结果的偏差，全面改进船舶的检测流程。 数字化转型网www.szhzxw.cn
3. 轨道交通装备制造
轨道交通是国民经济发展的重要保障，在综合交通体系中占据骨干地位。轨道交通装备制造是现代综合交通运输、现代化制造产业体系建设的重要内容，在装备制造业发展中肩负重要使命。白车身是高速列车的大型复杂部件，车身制造的核心工艺是焊接和打磨，相应质量关联高速列车的运行性能与安全；但白车身打磨仍以人工作业为主，效率低且工作环境不佳，因而基于机器人的自动化打磨能力成为亟需。在动车转向架、机车司机室的焊缝打磨中开展了研究和测试性应用，对于大、长、直焊缝，小弧形焊缝，机器人能够灵活切换不同的打磨工具并执行作业，也可通过传感器对工件、打磨工具的偏移量进行精准计算与自动补偿，兼顾打磨质量和校准速度。此外，在轨道交通大型复杂部件的装配过程中，国内企业采用多机器人协同作业，实现了列车车身的自动化搬运、转向架侧梁内腔等结构的自动化组装。
4. 新能源汽车制造
新能源汽车市场快速增长，成为汽车工业的重要发展方向。新能源汽车制造工序多、产线节拍快，对大容量、多设备、高效协同的智能制造能力提出了极高要求。在汽车车身制造方面，发展了视觉、力觉等传感引导的多机器人协同车身制造工作站，构建了包含多异构机器人、多传感设备、变位机与夹具、机器人桁架以及排尘等配套辅助模块在内的车身定位／焊接／搬运系统；采用顺序功能图分析焊接工序，据此规划控制系统的通信架构，与企业研发管理系统连接，支持汽车部件多机协同制造。在动力电池的安装与搬运环节，更多采用基于工业机器人的自动换电方案，模拟人工换电的过程并由机器人进行电池抓取（结合堆垛机进行电池存放），实现动力电池装卸、在汽车和电池仓库之间的搬运。
5. 电子信息产品制造
电子信息产品指计算机类、通信类、消费类电子产品，相应制造在工业体系中占据了重要份额。电子零部件尺寸较小、元件标准化程度较高、产业智能化整体进展良好，工业机器人在相关制造中获得广泛应用，主要执行检测和装配作业。在电子零部件的转运和安装方面，多采用由机器人、视觉传感器（通常为工业相机、激光扫描设备）构成的机器人作业系统，对零部件摆放进行精确定位、姿态估计以及执行抓取和安装工序。针对零部件板型、螺孔、定位孔、卡扣等结构的机器人在线视觉检测系统，通常在数秒内即可完成单个工件的多项表面参数光学检测。机器人视觉检测分拣具有高速、稳定、智能、易部署的特点，适用于批量尺寸检查与自动装配、产品完整性检查、元件定位、表面字符识别、印刷电路板检验、元器件引脚定位等电子制造场景。
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数字化转型网灯塔智造专题
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