车间机械臂应用范围

    机械臂是指高精度，多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统，因其独特的操作灵活性，已在工业装配，安全防爆等领域得到广泛应用，机械臂是一个复杂系统，存在着参数摄动、外界干扰及未建模动态等不确定性。因而机械臂的建模模型也存在着不确定性，对于不同的任务，需要规划机械臂关节空间的运动轨迹，从而级联构成末端位姿。但是目前使用的机械臂，不便于使用者多角度的对物料进行夹取，并且对物料夹取的规格比较单一，使得该机械臂夹取的使用性能不佳。术实现要素：本实用新型的目的在于提供一种加固型机械臂，便于使用者多角度的对物料进行夹取，并且对物料夹取的规格较多，使得该机械臂夹取的使用性能较好，以解决上述背景技术中提出的问题。为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：一种加固型机械臂，包括工作台和机械臂，所述工作台的上方设置有机械臂；所述工作台的顶端焊接有护框，且护框的内部末端安装有驱动电机，所述驱动电机的顶端法兰连接有转轴，且转轴的顶端焊接有加强筋，所述护框的上方内壁开设有滑槽，且滑槽的内部安装有滑块；所述机械臂螺钉连接在加强筋的顶端，且机械臂的末端轴连接有第二机械臂，所述第二机械臂的末端焊接有加固条。机械臂安全可靠，如东大元用心制造。车间机械臂应用范围

    近年来我国制造业在迎接市场需求的情况下获得了巨大的发展，促使国内工业机器人技术不断革新，大规模/超大规模集成电路(applicationspecificintegratedcircuits，asic)以及现场可编程门阵列fpga的飞速发展，为图像处理提供了越来越强大的处理性能，它们在图像领域的应用越来越，使图像处理系统正朝着速度快、容量大、体积小、重量轻的方向发展。传统的工业机械臂的动作路线单一、灵活性不够。技术实现要素：为了解决上述问题，本实用新型提供了一种将图像识别与机械臂结合，再结合相关传感器，通过对某区域内的图像处理进行智能识别的机械臂动态抓取系统，可用于产品的分拣与收集，该系统可以作为升级模块直接为工业生产中的机械臂进行升级加工，使机械臂具有智能抓取功能，提高生产效率，降低生产成本。为了达到上述目的，本实用新型披露的技术方案具体如下：一种新型机械臂动态抓取系统，包括自由度机械臂模块、语音识别模块、摄像头模块、vga显示模块、fpga模块，自由度机械臂模块包括六个舵机、控制板，将六个舵机分别设定为舵机一、舵机二、舵机三、舵机四、舵机五、舵机零，舵机四控制机械臂的抓取方向，舵机五连接机械手和转动关节，控制机械臂的张合。机械臂设备如东大元机械臂，提升企业形象新高度。

    通过机械臂连结装置而将各种工具(机具)安装在机械臂的前端并进行各种的作业是已广为施行。作为各种的工具，有焊、涂装用、涂布接着剂的接着剂用、用以从成型机取出成型品的卡盘装置、抓住各种零件的卡盘装置等。所述机械臂连结装置具有：主板，装配在机械臂的前端部；机具板，可连结所述主板并附设有机具；以及锁定机构，将机具板连结至主板并可解除连结。公知上，所述锁定机构是组入有多个钢球的滚珠式锁定机构、组入有多个滚轮的滚轮式锁定机构、组入有转动凸轮或转动爪等的凸轮式锁定机构等。所述锁定机构一般是通过流体压力缸使多个卡合具(钢球或滚轮)在径方向上移动，由此在锁定位置与解除锁定位置之间进行切换。作为所述流体压力缸，因为采用一般构造的流体压力缸而非环状流体压力缸，所以流体压力缸是配置在主板与机具板的侧部分。因此，一般会采用后述的构造：通过使多个卡合具往径方向外侧移动，而从解除锁定位置切换至锁定位置。

    基于形状记忆合金的钩爪机械手随着机械人技术的不断发展，机器人的操作需求不断提升，针对不同的任务背景，需要设计具有相应特点的新型机械手。传统通用机械手在抓取形状不规则，且表面粗糙的物体时（如石块、砖头等），不能完全和其表面相互贴合，因此用以抵消物体重力的摩擦力较小，导致抓取成功率较低。本实用新型的目的在于提供一种基于形状记忆合金的钩爪机械手，可通过形状记忆合金片的形变改变柔性手指的内。为实现上述目的，采用的技术方案如下：2、一种基于形状记忆合金的钩爪机械手，包括：柔性手指1，所述柔性手指1包括：3、内层和外层，均为支撑硅胶垫103；4、形状记忆合金片102，设置在两层支撑硅胶垫103之间；所述形状记忆合金片102在通电加热后，向柔性手指1的内层方向发生弯曲形变，带动两层支撑硅胶垫103弯曲，从而完成柔性手指1向内弯曲的动作。外弯曲形状，配合驱动模块可以实现对形状不规则且表面粗糙的物体进行抓取和释放。机械臂动力强劲，如东大元输出稳定。

    两个转向同步带轮可转动的安装在转轴上，转轴固定安装在机械臂底盘上，旋转轴安装在机械臂底盘上，所述同步带轮与第二同步带轮之间通过同步带连接，该同步带同时与两个转向同步带轮连接；所述旋转底座通过螺栓安装在使用平台上。再进一步，所述机架包括两块主支撑板、副支架、左电机安装板和右电机安装板，两块主支撑板通过型材连接并安装在机械臂底盘上，所述副支架安装在该型材上，所述一级臂底座与副支架铰接，所述平衡缸位于两块主支撑板之间，第二连杆的前端铰接在一根金属销上，该金属销的左右两端分别通过一个l形金属板与一级臂底座连接；所述一级臂驱动机构包括步进电机、双轴减速机、第三同步带轮、第五同步带轮和曲柄，所述步进电机和双轴减速机均安装在左电机安装板上，步进电机的输出轴上安装有第五同步带轮，双轴减速机的输入轴上安装有第三同步带轮，第五同步带轮与第三同步带轮之间通过同步带连接，双轴减速机的输出轴穿过左电机安装板与曲柄连接，曲柄与连杆的后端连接；所述二级臂驱动机构包括第二步进电机、第二双轴减速机、第四同步带轮和第六同步带轮，所述第二步进电机、第二双轴减速机均安装在右电机安装板上。机械臂高效节能，如东大元提升企业效益。车间机械臂应用范围

如东大元机械臂，广泛应用于各行各业。车间机械臂应用范围

    利用线性插值将各机械臂的运动轨迹发送到各机械臂，实现对双机械臂的控制。进一步地，步骤1所述根据点云数据构建目标物体空间模型，具体包括：步骤1-1，对点云数据进行多维高斯滤波预处理，所用公式为：式中，表示点云数据中每一个点对应的维度为4的向量(g，y，z，d)，g表示该点对应的rgb值，(y，z，d)表示点在空间中的坐标，为所有向量的平均值，∑为所有向量的协方差矩阵；步骤1-2，利用置信区间计算公式对点云数据进行参数估计，获得目标物体的坐标信息，包括目标物体中心点及分布范围，置信区间计算公式为：式中，为多维高斯滤波后的点云数据中每一个点对应的向量，α＝1-置信度，n是样本个数，n-1为“自由度”，s为多维高斯滤波后的点云数据的标准差，为t值，根据其分布表可得为置信半径；步骤1-3，基于步骤1-1滤波后的点云数据以及步骤1-2点云数据参数估计结果，构建目标物体空间模型；步骤1-4，利用深度神经网络对所述目标物体空间模型进行池化、连接以及回归处理，识别出目标物体的类别。进一步地，步骤1-4中所述深度神经网络具体采用darknet-53的网络结构。进一步地，步骤3中根据所述双机械臂空间xacro模型和目标物体空间模型，计算双机械臂的运动轨迹。车间机械臂应用范围