随着科技改革创新的不断深化,工业生产设备逐渐向自动化与智能化方向发展,自动化技术在工业生产中的应用愈发广泛。在自动化生产的过程中,机械手是工业生产设备的重要装置,其性能的优劣不仅影响着产品质量,还关乎着企业生产效率。近些年,在食品包装自动化生产线中采用的机械手运用视觉算法进行运动轨迹指导,完成食物上料以及对包装好后的产品进行生产线下料处理,从而极大地降低生产成本,提高生产效率。

　　在本次自动化生产线机械手设计中,主要分析某食品包装生产线上下料机械的功能需求。首先完成物料补给的上料过程,然后进行下料点定位,最后释放物料,完成下料过程。具体如图1所示。

　　本文提出了一种三自由度隔轴驱动机械手设计方案,其中有3个旋转关节,包含机械手大臂、小臂和手腕三部分。机械手采用单独的轴驱动模式,可以释放密封处的空间。手腕部装有双下料管与二指张角手爪,实现机械手连续放置不同规格的产品包装功能。它能在保证产品质量的条件下减少工作循环时间,降低能源消耗,提高生产效率,增强企业的市场竞争力。图2所示为机械手二指张角手爪工作图。

　　本文设计的机械手是一种复杂的机械结构,其主要部件包括底座、大臂、小臂和手腕,具体包括同步带、同步带轮、关节芯轴、齿轮、步进小臂以及拉伸式电磁铁等运动部件,如图3所示。

　　在完成机械手结构分析后,进一步对其展开运动学分析,主要运用逆向运动学算法,即通过坐标系的空间变换求解,具体流程如下:首先,求解相邻关节之间的空间齐次变换矩阵:然后,依次将矩阵相乘得到坐标系B相对于世界坐标系的位置变换矩阵,即可得到机械手模型正运动学的解,通过确定每个关节的转角就可确定关节3的坐标系相对于世界坐标系的位置和姿态:最后,根据坐标系进行逆运动学算法的求解,通过已知的位置信息确定机械手各个关节的转角。

　　测量实际D-H参数的过程称为运动学参数标定,机械手运动学参数标定过程包括4个步骤:建模、测量、识别和补偿。参数识别过程采用数学标定模型,尽可能准确地识别参数误差。参数识别过程通常是以最小化末端执行器姿态的残差为约束条件进行的,主要通过测量末端执行器的位置或姿态来获得数据,利用迭代算法使手腕姿态残差最小求出实际的D-H参数值。由于实验设备及时间原因,本文不进行机械手的运动学参数标定,即采用理论D-H参数进行接下来的实验。

　　本文对机械手关键部件的材料进行了选择,为使机械手能够承载一定的载荷,传递力矩的关节芯轴和齿轮必须具有良好的耐磨性,故选用密度小、耐腐蚀及硬度高的铝合金(1060)作为机械手的臂架、手臂和手腕部件的材料。

　　本次设计中每个零件的材料都与solidworks中定义的材料不同,因此必须重置机械手模型的重力和惯性矩属性。首先右键单击要修改的零件,选择修改:然后单击出现,在出现的定义质量依据对话框中选择用户输入:最后在操作区中计算机械手的质量和惯性矩,修改实体的质量特性,并修改Modify体的dabi、xiaobi和shouwan各自的质量惯性矩参数,如图6所示。

　　在本文研究的机械手模型中,所提到的关节除底部和地板外都是旋转关节。为验证机器人的可行性,需要对模型进行运动仿真,并且仿真平台是solidworks软件的运动分析模块。实验中使用了逆运动学算法,由于上下物料头的坐标系已知,可获得每个关节的旋转角度。接着,替换在逆运动学算法中定义的多个上下物料头坐标系的信息,以获得一系列关节角度值,再将该系列角度值输入到运动分析系统中,得到整个机器人模型仿线 机械手运动仿真图

　　结合后续的动力学仿真曲线分析结果、有限元分析结果,可以进一步对设计结构进行优化,提升机械手结构整体的可靠性。

　　随着自动化生产对产品质量与效率的要求不断提高,亟需对自动化生产线机械手进行优化设计。本文在确定了整体设计方案后,完成了结构设计与运动学分析,最后针对设计结果进行运动仿真,期望通过后续的仿真分析,进一步提升设计结构的综合性能。

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