怎么让数控机床机械手适应零件形状各异
因此在数控机床机械手的研发上，根据数控机床上下料机器人的技术指标、作业环境与工作流程，建立机器人视觉伺服控制系统，并对视觉伺服系统的组成、图像特征选取和视觉伺服控制器设计等关键技术进行论述和分析。在构建数控车床上下料机械手运动学模型的基础上，进行机器人运动学分析与仿真，并且对视觉伺服系统坐标变换、图像雅可比矩阵和摄像机数学模型等视觉伺服理论进行分析和推导。
其次，针对机器人视觉伺服控制系统的非线性、强耦合及不确定的特点，将人工神经网络控制技术与模糊神经网络控制技术分别应用于机床上下料机器人无标定视觉伺服控制研究中。根据BP神经网络、RBF径向基函数神经网络与模糊神经网络各自的性能特点，设计合适的数控机床上下料机器人视觉伺服控制器，并且通过仿真分析对伺服系统的控制性能进行改进。利用视觉伺服控制器在机床上下料机器人物料抓取操作中的有效性。能够快速、准确的完成机床上下料机械手对物料定位、抓取的视觉伺服任务。
数控机床机械手生产线的特点及改造
在现今的生活上,科技日新月益的进展之下,自动化设备的应用越来越多，越来越受欢迎。数控机床机械手是自动化机械中的领军产品，其能过技术进步和设备升级的过程中减少劳动力的使用。数控机床上下料机械手的研制和生产已成为高技术领域内，迅速发展起来的一门新兴的技术，它更加促进了机械手的发展，使得机械手能更好地实现与机械化和自动化的有机结合。
数控机床机械手可以通过编程来完成各种预期的作业任务，在构造和性能上兼有人和机器各自的优点，尤其体现了人的智能和适应性，机械手作业的准确性和各种环境中完成作业的能力，数控机床机械手臂与有人类的手臂zui大区别就在于灵活度与耐力度，因此被广泛地应用在数控自动化生产线中，在国民经济各领域有着广阔的发展前景。
