智能制造是制造业转型升级的重要发展方向。工业机器人、智能制造设备监控管理系统、加工中心是智能制造生产线的重要组成部分。以组建生产压缩机壳体的智能制造生产线为目标,对各组成单元进行选型、设计与组合调试。利用SolidWorks软件对生产线各单元进行三维建模和空间布局;运用Visual Component软件加载生产线模型,设置单元之间接口与信号的连接,编程并进行模拟仿真;根据仿真结果验证并优化生产线功能。根据模型和仿真结果完成智能制造实际生产线的组建。该设计为智能制造生产线的组建和应用提供参考。

工业机器人运动学及动力学分析能够为机器人的驱动、减速器选型提供指导,优化杆长参数,提高运动学和动力学性能.对6 R工业机器人的正向运动学方程进行了理论分析和推导.阐述了6 R工业机器人自主研发过程中基于MATLAB Robotics工具箱的运动及动力学仿真以求解运动学和动力学问题的方法,为6R工业机器人的运动学和动力学分析提供了参考.

文章以LR20型6自由度工业机器人为研究对象,建立了机器人运动学的D-H模型,并在运动学方程的基础上推导机器人微分误差模型。利用激光跟踪仪和配套Spatial Analyzer软件设计运动学标定实验,分区选取100个位姿展开标定,通过采用机器人的预标定来提高参数辨识的准确性。针对标定结果,在Matlab中使用递推最小二乘法进行参数辨识,最后进行二次误差补偿。实验结果显示：按照ISO 9283制定的五点检测标准,绝对定位精度能够达到0.5mm,最大值不超过1mm,平均提高了67.12%。表明该方法较为准确、有效。

为解决工业机器人在复杂自动化生产线上目标精确定位问题,文章搭建了由史陶比尔工业机器人、Kinect视觉传感器和上位机组成硬件平台,设计了基于三维视觉的工业机器人抓取定位系统。通过棋盘标定法对工业机器人抓取系统进行标定,采用深度边缘分割方法采集图像并提取工作面,根据累计概率Hough变换法提取工作面上不同形状目标的中心点,编写上位机处理程序实现图像分割、目标中心点定位及机器人运动控制等功能。实验结果表明该系统能够对规则形状目标实现定位功能,定位精度满足工业机器人的工作需求。

建立了6自由度工业机器人的有限元模型，通过对该有限元模型进行模态分析和谐响应分析，得到模态参数、振动位移和应力云图，确定了影响工业机器人动态性能的关键模态频率和薄弱环节应力，并以此作为优化目标，对主要结构参数进行灵敏度分析，得到对频率和应力敏感而对质量影响不大的结构参数，从而确定工业机器人动态优化的设计变量。最后，以灵敏度分析得到的结构参数为设计变量进行优化设计，得出了最优方案。分析表明，经过该动态优化方法，工业机器人质量仅增加0.3%，薄弱环节最大等效应力降低了22.8%，一阶固有频率增长了8.5%，保证质量基本不变的前提下，改善工业机器人结构的动态特性和力学性能，为工业机器人动态优化设计提供理论依据。

为使工业机器人末端执行器在离散化的工作空间中完成无碰撞路径规划,并降低或规避以往路径规划算法的不足,提出了一种改进算法。该算法主体来源于蚁群算法,在启发函数的设计中,引入了具有人工势场思想的引力系数和避障系数,并将路径的长度作为优化准则。采用以上策略,使算法更加适用于复杂环境,解的质量和搜索效率也获得了提高。在MATLAB环境下的仿真结果表明了文中方法与原始蚁群算法相比,能够更快地搜索到更优良的解。

为提高工业机器人的工作效率,提出一种进行时间最优轨迹规划的新算法。通过对已知任务轨迹的关键点进行运动学反解,求解与之对应的关节空间位置序列,并采用5次非均匀有理B样条曲线构造关节运动曲线,能够保证机器人各关节位置的准确性,实现各关节运动的速度、加速度以及二次加速度的连续性。通过改进差分进化（Differential Evolution简称DE）算法,充分利用不可行解的信息,加强对边界的搜索,增强了算法的全局搜索能力。与遗传算法以及差分进化算法进行比较,利用该算法进行轨迹规划,结果显示该算法的搜索速度更快,所得的数值结果更小。

介绍了基于Roboguide为应用平台,利用虚拟现实技术对FANUC机器入在工业生产中的应用,并通过实例验证了虚拟现实条件下仿真建模的过程.实例表明,通过Roboguide应用平台的虚拟现实技术,能实现FANUC机器人在工业生产中的仿真建模,为现场调试人员提供了试验平台,并为方案设计者提供了可行性的依据.同时虚拟现实技术也降低了调试的成本,提高了调试编程的效率.