活用例
酒類レトルトクラフト産業のロボット操作システムに関する研究
上海交通大学
産業用ロボット、レトルトクラフトロボット、教育と学習、機械教育
手動ローディング中にオペレーターの手にちりとり

中国での酒の開発の千年の歴史の中で、伝統的な醸造プロセスは継続的に革新され、保存において開発されてきました。古代の我が国では、レトルトは実は蒸し道具です。レトルトの過程で、レトルトの材料が層ごとに均等にレトルトポットに広げられ、蒸気が下から層ごとに上っていくようになっています。蒸気を流したり、蒸気を押したりしないことを前提とします。浸透させ、レトルトでアルコールを蒸留します。

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図1-レトルトプロセスについて

醸造プロセスのコアリンクとして、レトルトプロセスは酒の収量と品質を直接決定します。現在、ほとんどの酒造所では、レトルトプロセスに多くの手作業が必要です.35〜40分のプロセスでは、作業者は数十万のシャベルとスプレッドのアクションを繰り返さなければならず、処理されるレトルトの総質量は2トンを超えます。 

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図2-労働者はレトルトサイトとちりとり移動トラックでちりとりを使用します

高精度、高負荷の産業用ロボットの開発により、産業用ロボットが手作業に取って代わり、レトルトプロセスを完了することが可能になりました。既存の醸造レトルトロボットは、多くの場合、所定の軌道に従って実行され、レトルト材料の各層の被覆に従って舗装構造を設計しますが、一部の地域では、姿勢のために材料の漏れと補充のタスクを完了することが困難です。制限。これは、手動のレトルトプロセスとはまったく異なります。

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図3-NOKOVモーションキャプチャソフトウェア画面

レトルトプロセスの過程で可能な限り手動の方法に近づき、手動プロセスの継承を確実にするために、上海交通大学の研究者はマスターレトルトの典型的な操作方法を分析し、レトルトプロセス。研究者らは、レトルトサイトに6つのNOKOVメトリック光学モーションキャプチャレンズを配置し、ちりとりの端に3つの反射マーキングポイントを貼り付け、反射マーキングポイントを追跡することにより、ちりとりプロセス中のちりとりの空間モーション軌跡を収集しました。オリジナルの教育トラック。

 

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図4-ワークスペースの上面図

手動操作では毎回レトルトの拡散作用の完全な一貫性を達成できないため、研究者はスプライン-ガウス確率モデルに基づいてレトルトの軌道の一般化されたエンコーディングアルゴリズムを提案します。一般化モデルをインポートして、の軌道特性を取得します。宇宙での労働者エントロピー増加プロセス。

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図5-上部レトルトロボットの作業シーン

その後、研究者は上部レトルト領域を分割し、各領域の広がり軌道を計算し、上部レトルトロボットオペレーティングシステムを設計しました。オペレーティングシステムは、アクチュエータとして6軸産業用ロボットを使用し、レトルト材料の流量を制御できるエンドホッパーメカニズムを備えています。

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図6-上部レトルトロボットの作業スペースの3Dビュー

各エリアの最高速度を計算し、ホッパー機構のサーボ性能と組み合わせることで、レトルト操作の制御戦略を定式化し、最終的に手動レトルトプロセスに近い効果を実現します。

教育と学習の詳細:

技術トピック|模倣学習用のモーションキャプチャシステム

https://mp.weixin.qq.com/s/repJzvLVisQOEIR8Rljjlw

教育学習に基づく外科用ロボット縫合スキル学習

https://mp.weixin.qq.com/s/ki9tfzKBOeKEJjkKShxvDw

参考文献:

[1] Yang Yi、Wang Hongbin、Zhang Liyin、Liu Chao、ShengXinjun。上部レトルトプロセスのロボットオペレーティングシステムに関する研究[J]。ScienceandTechnologyand Engineering、2021、21(36):15516- 15528。


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