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一種全自動剃須刀焊接控制系統(tǒng)及方法與流程

文檔序號:40580168發(fā)布日期:2025-01-07 20:20閱讀:4來源:國知局
一種全自動剃須刀焊接控制系統(tǒng)及方法與流程

本發(fā)明涉及剃須刀焊接控制系統(tǒng),尤其涉及一種全自動剃須刀焊接控制系統(tǒng)及方法。


背景技術:

1、在現(xiàn)代制造業(yè)中,剃須刀作為一種常見的個人護理用品,其市場需求日益增長。然而,傳統(tǒng)的剃須刀焊接工藝存在諸多問題,嚴重制約了產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率。

2、傳統(tǒng)的焊接方法通常依賴于人工操作,焊接工人憑借經(jīng)驗和技巧來調(diào)整焊接參數(shù)和進行焊接操作。這種方式不僅勞動強度大,而且焊接質(zhì)量難以保證,容易受到人為因素的影響,如工人的疲勞程度、技能水平差異等。由于人工操作的局限性,焊接精度往往較低,難以滿足現(xiàn)代剃須刀對高精度焊接的要求,導致產(chǎn)品的密封性、穩(wěn)定性和耐用性受到影響。

3、在焊接參數(shù)的設定方面,傳統(tǒng)工藝主要依靠經(jīng)驗公式和簡單的試驗來確定,缺乏科學性和準確性。不同的剃須刀部件材質(zhì)、形狀和尺寸各異,需要不同的焊接參數(shù),但傳統(tǒng)方法難以實現(xiàn)精準的參數(shù)匹配。例如,對于一些特殊材質(zhì)的剃須刀部件,如高強度塑料與金屬的焊接,傳統(tǒng)工藝難以找到合適的焊接參數(shù),容易出現(xiàn)焊接不牢固或者過熱損壞部件的問題。

4、在焊接過程的監(jiān)測和控制方面,傳統(tǒng)工藝主要依靠肉眼觀察和簡單的檢測工具,無法實時、準確地監(jiān)測焊接質(zhì)量。這使得焊接過程中的缺陷和問題難以被及時發(fā)現(xiàn)和解決,往往需要在后續(xù)的質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)中進行大量的返工和修復,增加了生產(chǎn)成本和時間成本。

5、隨著科技的不斷進步,激光焊接技術逐漸應用于制造業(yè)領域。激光焊接具有能量集中、焊接速度快、熱影響區(qū)小等優(yōu)點,非常適合用于高精度的焊接任務。同時,計算機技術、傳感器技術和人工智能技術的發(fā)展,為實現(xiàn)全自動焊接提供了可能。

6、在此背景下,迫切需要一種創(chuàng)新的全自動剃須刀焊接控制系統(tǒng)及方法,能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的工件定位、智能的焊接參數(shù)設定、實時的焊接質(zhì)量監(jiān)測和自適應的調(diào)整控制,以提高焊接質(zhì)量和生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本,滿足市場對高品質(zhì)剃須刀的需求。


技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提出的拭子檢測自助系統(tǒng)及采樣方法,以解決上述現(xiàn)有技術中提到的問題。

2、為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用了如下技術方案:一種全自動剃須刀焊接方法,包括以下步驟:

3、s1、工件定位:采用高精度視覺定位系統(tǒng),結(jié)合多軸機械臂,對剃須刀的各個部件進行精準定位,設定位精度誤差在±0.01毫米范圍內(nèi),將待焊接部件放置在焊接工作區(qū)域,設工作區(qū)域的定位標記點數(shù)量為np;

4、s2、焊接參數(shù)智能設定:通過對剃須刀部件的材質(zhì)、形狀、尺寸特征進行分析,利用內(nèi)置的焊接參數(shù)數(shù)據(jù)庫和智能算法,自動設定最佳的焊接參數(shù),所述焊接參數(shù)包括焊接電流i、焊接電壓v、焊接時間t,其中焊接電流i的計算公式為i=k1×m+k2×s,其中m為部件材質(zhì)的焊接電流系數(shù),s為焊接部位的表面積,k1和k2為根據(jù)大量實驗數(shù)據(jù)擬合得到的調(diào)整參數(shù);焊接電壓與焊接電流滿足關系式v=k3×i0.5+k4,其中k3和k4為經(jīng)驗系數(shù);

5、s3、激光焊接執(zhí)行:運用高能量密度的激光束,在設定的焊接參數(shù)下,對剃須刀部件進行焊接,設激光束的功率為p,且功率p在焊接過程中根據(jù)實時監(jiān)測的焊接質(zhì)量反饋數(shù)據(jù)進行動態(tài)調(diào)整,調(diào)整公式為p=p0+δp×f(q),其中p0為初始激光功率,δp為功率調(diào)整步長,f(q)為根據(jù)焊接質(zhì)量指標確定的調(diào)整函數(shù);

6、s4、焊接質(zhì)量實時監(jiān)測:采用多傳感器融合技術,包括紅外熱成像傳感器、超聲波探傷傳感器,實時監(jiān)測焊接過程中的溫度分布、焊縫缺陷參數(shù),設溫度監(jiān)測的分辨率為rt,缺陷檢測的準確率為ad;

7、s5、自適應調(diào)整:根據(jù)焊接質(zhì)量實時監(jiān)測數(shù)據(jù),若發(fā)現(xiàn)焊接質(zhì)量未達到預設標準,自動調(diào)整焊接參數(shù)或重新進行焊接操作,設調(diào)整次數(shù)上限為na。

8、優(yōu)選的,一種全自動剃須刀焊接控制方法的系統(tǒng),包括:

9、定位模塊:由高精度視覺傳感器和多軸機械臂組成,用于對剃須刀部件進行精準定位;

10、參數(shù)設定模塊:包含焊接參數(shù)數(shù)據(jù)庫和智能算法處理器,用于自動設定焊接參數(shù);

11、焊接執(zhí)行模塊:采用高功率激光焊接設備,根據(jù)設定參數(shù)進行焊接操作;

12、質(zhì)量監(jiān)測模塊:集成了多種傳感器,用于實時監(jiān)測焊接質(zhì)量;

13、控制模塊:連接上述各模塊,根據(jù)質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進行自適應調(diào)整控制。

14、優(yōu)選的,在工s1步驟中,運用深度學習算法對視覺定位系統(tǒng)進行訓練,設訓練數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量為ns,提高對剃須刀部件定位的準確性和適應性;

15、在s2步驟中,考慮溫度、濕度環(huán)境因素對焊接參數(shù)的影響,設環(huán)境因素修正系數(shù)為ce,對焊接參數(shù)進行動態(tài)修正。

16、優(yōu)選的,在s3步驟中,采用光束整形技術,對激光束的形狀和能量分布進行優(yōu)化,設光束整形的參數(shù)調(diào)整方式為mb,用于提高焊接的質(zhì)量和效率;

17、引入焊接軌跡預測算法,根據(jù)剃須刀部件的形狀和焊接要求,提前預測焊接軌跡,設預測準確率為ap,用于提高焊接的準確性和連貫性。

18、優(yōu)選的,在s4步驟中,應用數(shù)據(jù)融合算法對多傳感器數(shù)據(jù)進行處理,設融合算法的復雜度為cf,用于提高質(zhì)量監(jiān)測的準確性和可靠性;

19、建立質(zhì)量數(shù)據(jù)存儲和分析系統(tǒng),對每次焊接的質(zhì)量數(shù)據(jù)進行存儲和分析,設數(shù)據(jù)存儲容量為cd,為后續(xù)的工藝優(yōu)化和質(zhì)量追溯提供數(shù)據(jù)支持。

20、優(yōu)選的,定位模塊中的多軸機械臂采用高精度伺服電機驅(qū)動,設電機的精度參數(shù)為pm,用于提高機械臂的運動精度和穩(wěn)定性;

21、參數(shù)設定模塊中的智能算法處理器采用并行計算架構(gòu),設計算核心數(shù)量為nc,用于提高參數(shù)設定的速度和效率。

22、優(yōu)選的,焊接執(zhí)行模塊中的激光焊接設備配備自動對焦系統(tǒng),設對焦精度為fa,確保激光束始終聚焦在焊接部位;

23、采用氣體保護裝置,在焊接過程中提供合適的保護氣體,設氣體流量控制精度為fg,提高焊接質(zhì)量和焊縫的美觀度;

24、優(yōu)選的,在深度學習算法訓練中,采用遷移學習技術,利用已有的相關領域的視覺定位數(shù)據(jù)進行預訓練,設遷移學習的源領域數(shù)據(jù)相似度閾值為st,加快訓練速度和提高定位性能;

25、在考慮環(huán)境因素修正時,建立環(huán)境監(jiān)測傳感器網(wǎng)絡,實時監(jiān)測焊接環(huán)境參數(shù),設傳感器網(wǎng)絡的節(jié)點數(shù)量為ne。

26、優(yōu)選的,在光束整形技術中,采用可調(diào)節(jié)的光學元件,設光學元件的調(diào)整范圍和精度為ro,實現(xiàn)對激光束的靈活控制。

27、焊接軌跡預測算法結(jié)合人工智能技術,通過對大量歷史焊接數(shù)據(jù)的學習和分析,不斷優(yōu)化預測模型,設模型優(yōu)化的頻率為fo。

28、優(yōu)選的,在數(shù)據(jù)融合算法中,采用加權融合策略,根據(jù)不同傳感器的性能和可靠性分配不同的權重,設權重分配函數(shù)為w(s),其中s為傳感器類型。

29、質(zhì)量數(shù)據(jù)存儲和分析系統(tǒng)采用分布式存儲架構(gòu),設存儲節(jié)點的數(shù)量和分布方式為nd,提高數(shù)據(jù)的存儲安全性和訪問效率。

30、與現(xiàn)有的技術相比,本發(fā)明的有益效果是:

31、本發(fā)明通過采用高精度視覺定位系統(tǒng)結(jié)合多軸機械臂的工件定位步驟,實現(xiàn)了定位精度誤差在±0.01毫米范圍內(nèi)的精準定位,能夠?qū)⒏鞣N形狀復雜的剃須刀部件準確放置到焊接工作區(qū)域,極大地提高了焊接的準確性和一致性。這不僅減少了因定位不準確而導致的焊接缺陷,還為后續(xù)的高質(zhì)量焊接奠定了堅實基礎,有效提升了產(chǎn)品的整體質(zhì)量和性能。

32、在焊接參數(shù)智能設定步驟中,利用內(nèi)置焊接參數(shù)數(shù)據(jù)庫和智能算法,根據(jù)部件的材質(zhì)、形狀、尺寸等特征自動設定最佳焊接參數(shù),并考慮環(huán)境因素進行動態(tài)修正。這使得焊接參數(shù)能夠精確匹配每一個具體的焊接任務,無論是對于常見的剃須刀部件還是特殊材質(zhì)和結(jié)構(gòu)的部件,都能確保焊接過程的穩(wěn)定性和可靠性。同時,焊接電流和電壓的精確計算以及根據(jù)質(zhì)量反饋實時調(diào)整激光功率的功能,大大提高了焊接的質(zhì)量和效率,減少了能源浪費和材料損耗。

33、激光焊接執(zhí)行步驟中運用高能量密度的激光束進行焊接,并通過光束整形技術優(yōu)化激光束的形狀和能量分布,以及引入焊接軌跡預測算法,進一步提高了焊接的質(zhì)量和效率。光束整形技術可以根據(jù)不同的焊接需求調(diào)整激光束,使其更好地適應各種復雜的焊接部位,提高焊接的均勻性和牢固性。焊接軌跡預測算法能夠提前規(guī)劃焊接路徑,確保焊接的準確性和連貫性,減少了焊接過程中的失誤和重復操作,提高了生產(chǎn)效率。

34、采用多傳感器融合技術的焊接質(zhì)量實時監(jiān)測步驟,結(jié)合紅外熱成像傳感器和超聲波探傷傳感器等,能夠?qū)崟r、準確地監(jiān)測焊接過程中的溫度分布和焊縫缺陷等質(zhì)量參數(shù)。高分辨率的溫度監(jiān)測和高準確率的缺陷檢測功能,可以及時發(fā)現(xiàn)焊接過程中的問題,并為自適應調(diào)整步驟提供準確的數(shù)據(jù)支持。這不僅有助于及時調(diào)整焊接參數(shù)或重新進行焊接操作,保證了焊接質(zhì)量的穩(wěn)定性,還為產(chǎn)品的質(zhì)量追溯提供了詳細的數(shù)據(jù)記錄。

35、自適應調(diào)整步驟根據(jù)實時監(jiān)測數(shù)據(jù)自動調(diào)整焊接參數(shù)或重新進行焊接操作,有效降低了廢品率和返工率。通過設定調(diào)整次數(shù)上限,確保了生產(chǎn)過程的高效性和穩(wěn)定性,避免了因過度調(diào)整而浪費時間和資源。

36、在整個系統(tǒng)的構(gòu)建和技術應用方面,如深度學習算法對視覺定位系統(tǒng)的訓練、遷移學習技術的應用、環(huán)境監(jiān)測傳感器網(wǎng)絡的建立、數(shù)據(jù)融合算法的優(yōu)化以及分布式存儲架構(gòu)的質(zhì)量數(shù)據(jù)存儲和分析系統(tǒng)等創(chuàng)新點,進一步提高了系統(tǒng)的性能和智能化水平。這些技術的綜合應用使得本發(fā)明的全自動剃須刀焊接控制系統(tǒng)及方法具有高度的靈活性、適應性和可靠性,能夠滿足不同生產(chǎn)環(huán)境和產(chǎn)品需求的要求,為剃須刀制造行業(yè)的自動化和智能化發(fā)展提供了有力的支持。

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