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本书主要论述了基于人工智能的自主磨抛系统构建一般性方法、流程以及核心技术，主要从以下三部分进行论述：第一部分首先对磨削抛光以及工业机器人的背景知识及基础理论进行概述；第二部分论述了基于人工智能的自主磨抛系统的整体构建过程，从系统的构建方案及软硬件组成开始，依次介绍了磨抛系统的核心技术：控制策略、轨迹规划和机器视觉系统，并对整体系统的辅助部分进行了简要介绍；第三部分则给出了智能自主磨抛系统在工业实践中的应用案例。

第一章  磨抛	001
1.1  磨抛概述	001
1.1.1  磨抛的定义	001
1.1.2  磨抛加工的特点及磨抛过程	002
1.1.3  磨抛力与磨抛热	004
1.2  磨具与磨抛液	005
1.2.1  磨具	005
1.2.2  磨抛液	007
1.3  研磨与模具的抛光	007
1.3.1  研磨	008
1.3.2  模具的抛光	013
第二章  工业机器人	017
2.1  工业机器人概述	018
2.1.1  初识工业机器人	018
2.1.2  工业机器人的发展状况	020
2.1.3  工业机器人的组成与分类	021
2.1.4  工业机器人的主要技术参数	025
2.1.5  工业机器人的关键技术	027
2.2  工业机器人在磨抛领域的应用	028
2.2.1  工业机器人磨抛技术	029
2.2.2  工业机器人磨抛的特点	029
第三章  磨抛机器人系统构建	034
3.1  机器人自主磨抛系统概况	034
3.2  磨抛工艺影响因素	036
3.3  机器人自主磨抛系统组成与工作流程与软件设计	037
3.3.1  机器人磨抛系统组成	037
3.3.2  机器人磨抛系统工作流程与软件设计	039
3.4  磨抛机器人系统控制	043
3.4.1  机器人控制	043
3.4.2  辅助系统控制	043
3.4.3  以太网通信	044
3.5  磨抛机器人感知系统	044
3.5.1  力觉系统	044
3.5.2  视觉系统	046
第四章  磨抛机器人控制系统	047
4.1  工业机器人控制系统概述	047
4.2  工业机器人控制系统的组成及分类	048
4.2.1  工业机器人控制系统的组成	048
4.2.2  工业机器人控制系统的分类	050
4.3  工业机器人的控制方法和策略	050
4.3.1  变结构控制	050
4.3.2  模糊控制	052
4.3.3  神经网络控制	054
4.3.4  自适应控制	055
4.3.5  鲁棒控制	056
4.4  工业机器人的位置控制	057
4.4.1  位置控制问题	057
4.4.2  位置控制模型	058
4.5  工业机器人的力及力-位置控制	060
4.5.1  力控制的柔顺性	060
4.5.2  力控制系统的组成	061
4.5.3  力控制的基本原理	062
4.5.4  力控制应用的伺服规则	063
4.5.5  工业机器人的速度控制	063
4.5.6  工业机器人力-位置混合控制	064
4.6  磨抛机器人的控制策略	066
4.6.1  磨抛机器人的控制策略概述	066
4.6.2  六维力信息的测量处理	067
4.6.3  磨抛的机理及磨抛受力分析	073
4.6.4  阻抗控制	084
第五章  磨抛机器人视觉系统	088
5.1  机器视觉简介	088
5.1.1  机器视觉	088
5.1.2  机器视觉的任务	089
5.1.3  机器视觉与其他领域的关系	090
5.2  机器人视觉系统的设计	092
5.2.1  视觉系统的组成	092
5.2.2  视觉系统主要配件的选型	094
5.3  三维视觉检测技术概述	098
5.3.1  三维视觉表面缺陷检测中点云数据获取方法分析	100
5.3.2  线结构光扫描的关键技术及特点	109
5.3.3  三维表面缺陷扫描系统的数学模型	110
5.3.4  线结构光视觉传感器内部参数标定	117
5.3.5  结构光视觉传感器外部参数标定方法分析	117
5.3.6  常见的条纹中心线提取图像处理方法	124
5.3.7  Steger法提取条纹中心线	128
5.3.8  基于点云数据的三维表面缺陷识别	132
5.3.9  三维表面缺陷在线检测系统的总体结构	136
第六章  机器人轨迹规划方法	138
6.1  机器人轨迹规划	138
6.1.1  轨迹规划的概念	138
6.1.2  轨迹规划的类型和方法	139
6.2  基于多项式插值的操作臂轨迹规划	140
6.2.1  三次多项式插值法	140
6.2.2  五次多项式插值法	142
6.2.3  机器人加工轨迹优化算法	143
6.3  基于磨抛法向力控制策略的轨迹规划	146
6.3.1  引言	146
6.3.2  机器人坐标系统	146
第七章  磨抛机器人辅助技术	157
7.1  快换装置	157
7.1.1  快换系统简介	157
7.1.2  机器人末端工具快换装置	160
7.1.3  机器人末端工具快换装置核心模块的设计	165
7.2  磨抛工件夹具设计	166
7.2.1  夹具系统发展及其分类	166
7.2.2  新型夹具	169
7.3  上下料系统	177
7.3.1  上下料系统概述	177
7.3.2  机器人上下料及磨抛技术研究现状	178
7.3.3  上下料及磨抛系统方案分析	181
第八章  磨抛案例：热轧无缝钢管外表面修磨项目	185
8.1  案例背景概述	185
8.2  解决方案	187
8.2.1  系统介绍	188
8.2.2  方案说明	189
8.3  系统核心技术	198
8.3.1  xPerception机器感知技术	198
8.3.2  xpush动态力位执行器和高速电主轴	200
8.3.3  xAbax自主计算系统	201
8.3.4  xAbax应用软件包	204
8.3.5  系统设计参数与修磨效率	208
8.3.6  修磨效率估算	209
第九章  抛光案例：电脑的键盘支架抛光项目	211
9.1  抛光线的工序流程简介	211
9.1.1  抛光产品介绍	211
9.1.2  工序规划	212
9.1.3  工序验证及参数获取	212
9.2  抛光线的功能模块划分及功能	214
9.2.1  模块划分原则	214
9.2.2  抛光线的模块划分	216
9.3  模块功能介绍	217
9.3.1  抛光模块功能定义	217
9.3.2  产品传输定位模块功能定义	218
9.3.3  集尘模块功能定义	218
9.4  抛光线的布局与设备配置规划	219
9.4.1  布局的定义与布局原则	219
9.4.2  产线布局形式选择	220
9.4.3  产线平衡计算与设备配置	221
9.5  抛光模块的结构	223
9.5.1  机械手系统的功能要求	223
9.5.2  机械手系统的选型及安装方式	224
参考文献	233

将人工智能融合到传统产业，是我们长期思考的问题。在沈阳埃克斯邦科技有限公司（xBang）工作期间，我们发现磨抛领域是极佳的切入点，此书由此起源。
磨抛行业，从人类磨树枝、磨石头的岁月就开始了，到如今依然靠人手在磨、在抛，无论在欧美，还是在亚非，莫不如此，可谓传统至极。人手轻而易举就能实现的磨抛效果让机器去实现，竟让无数研究机构、企业“落荒而逃”，直到近几年人工智能技术的发展，才为该行业的有限解放照进了一缕光芒。
无人磨抛系统，是名副其实的光、机、电、软多专业融合体。从硬件方面而言，需要智能磨具、磨料、机器力觉、机器视觉、灵巧动力和高速实时计算的融合；从软件方面而言，需要实时控制、实时通信、实时信号处理，尤其是嵌入式人工智能的融合。而这就是本书的主要内容。
第一部分包含第一、二章，主要对磨抛及工业机器人的一些主要背景知识及基础理论进行概述，分别介绍磨抛和工业机器人的基础内容。
第二部分包含第三～七章，主要论述基于人工智能的自主磨抛系统的整体构建过程和关键技术。第三章重点阐述自主磨抛系统整体方案构建的一般流程和方法，先介绍系统硬件组成及软件框架，进而讲解如何调整方案以适应不同的磨抛需求。第四章介绍的控制技术是机器人磨抛控制系统的核心，该章将构建基于力反馈的打磨机器人控制系统，主要阐述如何通过控制加工过程中的接触力来提高磨抛加工质量，同时也介绍了目前主要的力/位置控制算法及恒力控制策略。第五章介绍机器视觉系统，该系统的加入使得磨抛系统可同时加工多个工件，减少了工序运转的辅助时间，增加了系统的柔性加工能力，是磨抛系统的关键性技术。第六章研究了磨抛轨迹动态规划过程，系统地阐述机器人路径规划方法。这章还介绍了通过机器人坐标系统分析末端磨抛工具姿态变换过程的方法，以及基于机器人运动关节组合的最优轨迹规划方法和离线磨抛轨迹规划流程，并给出了设计磨抛位置点控制策略的实现方法。第七章主要介绍了智能磨抛系统的三个关键辅助子系统：末端夹具设计、末端工具快换系统及磨抛工件上下料系统。这章还详细介绍了夹具方案设计的一般方法及设计原则；快换系统整体的功能及其机械结构，以及实现功能的方式与可行性；机器人自动上下料系统设计，以及与磨抛系统结合的流程。
第三部分包含第八、九章，介绍了智能自主磨抛系统在工业实践中的两个应用案例，并详细介绍了针对不同磨抛任务的需要构建自主磨抛系统的方法。
本书理论环节系统性强、思路清晰、论述全面、可读性强，并且书中采用的技术方法几乎均为近年来的最新方法；案例具有代表性，可为同类需求提供重要参考。
最后，感谢沈阳埃克斯科技有限公司为我提供的适合磨抛研究的成套产品和磨抛大系统试验条件，也感谢我的家人，尤其是徐敬女士为我提供的温馨环境，让我得以顺利完成此书的编著工作。

王  振  
                                         2021年4月

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