针对传统蚁群算法应用在机器人路径规划当中,容易出现搜索空间过大,容易陷入局部最优,搜索效率过低等缺陷,提出一种在传统蚁群算法基础上,加入伪随机因子,利用下一节点到目标节点的距离来修改期望启发函数,改变差路径信息素更新方式的算法(Improved ant colony algorithm based on grid model,IACA-GM),建立栅格环境模型进行模拟仿真,实验结果表明,IACA-GM算法有效地缩小了最优路径的搜索范围,减少了循环次数,加快了算法收敛速度,提高了机器人对最优路径的搜索效率。

针对某LED打标移送控制出现移动丢步、漏打和打标质量差等问题,为了实现进给控制的高响应、高精度和高稳定性的要求,提出了一种基于视觉引导的粗微进给控制方法。设计了一种采用步进电动机+滚珠丝杠(粗进给)+压电驱动(微进给)的复合结构控制系统,并构建了直线精密进给移送控制系统,解决了既要大位移的进给控制,又得保证打标的精确定位要求;采用视觉引导和图像处理技术相结合的前馈控制系统,完成了对支架图像参数匹配和实时位置检测,实现了50 mm范围内的定位精确达3.468×10^2μm。样机测试结果表明,LED晶片打标移送重复定位精度高,打标质量稳定,打标良品率达到99.3%的效果,具有很强的实用前景。