譚思敏 林胤 曾繁昌

摘要：針對傳統(tǒng)鼻線裝置存在的不足，設(shè)計了一種新型自動鼻線裝置，詳細(xì)分析了自動鼻線裝置的結(jié)構(gòu)設(shè)計要點(diǎn)與應(yīng)用優(yōu)勢。該自動鼻線裝置有助于實(shí)現(xiàn)口罩的連續(xù)自動化生產(chǎn)，提升口罩生產(chǎn)效率。

關(guān)鍵詞：口罩制造機(jī);鼻線裝置;推入機(jī)構(gòu)

0 引言

受到新冠肺炎疫情的影響，國內(nèi)外口罩需求量持續(xù)攀升，這對口罩制造行業(yè)的設(shè)備研發(fā)、技術(shù)創(chuàng)新提出了迫切需求。原有口罩生產(chǎn)環(huán)節(jié)對于人工操作的依賴程度較高，由操作員手動完成鼻線的放料、取出與運(yùn)送操作，且需要使用專用裁線機(jī)，在一定程度上增加了企業(yè)生產(chǎn)成本。因此，亟需改進(jìn)口罩制造機(jī)鼻線推入機(jī)構(gòu)的設(shè)計。

1 傳統(tǒng)鼻線裝置存在的不足

1.1? ? 廢品率高

傳統(tǒng)的口罩鼻線送料裝置主要利用滾輪進(jìn)行鼻線的輸送，選取周長不等的滾輪將鼻線推送至口罩片中。這種鼻線送料機(jī)構(gòu)結(jié)構(gòu)較為簡單，不能靈活應(yīng)用，無法在實(shí)際生產(chǎn)過程中進(jìn)行鼻線位置的調(diào)節(jié)，經(jīng)常出現(xiàn)鼻線與口罩片之間錯位的問題，導(dǎo)致口罩生產(chǎn)的廢品率較高。

1.2? ? 定位精度低

傳統(tǒng)鼻線裝置的送料槽為喇叭口形狀，在送料環(huán)節(jié)的定位精度不高，易在加工過程中影響口罩片的成型質(zhì)量。

1.3? ? 適應(yīng)性差

多數(shù)廠家在制成口罩片后，主要采用人工點(diǎn)焊的方式完成鼻線的制作，而該工藝將使鼻線生產(chǎn)效率大幅下降。為此，很多企業(yè)引入了超聲波點(diǎn)焊機(jī)，不僅增加了企業(yè)生產(chǎn)成本，還易造成二次污染。超聲波點(diǎn)焊機(jī)滾輪尺寸大小較為固定，使其加工范圍較為狹窄，適應(yīng)性較差，僅適用于特定尺寸鼻線的加工制作，若需調(diào)節(jié)鼻線長度，還要更換全部滾輪[1]。

2 自動鼻線裝置的結(jié)構(gòu)設(shè)計與應(yīng)用效果

2.1? ? 工作原理

鼻線又稱鼻梁線、定型條，是在口罩內(nèi)部起到支撐口罩與鼻架貼合作用的硬條，與口罩片的無紡布材料相熔，可在外力作用下彎曲變形，失去外力作用后不回彈，保障口罩使用效果。在以往口罩生產(chǎn)環(huán)節(jié)中，通常采用裁線機(jī)預(yù)先完成鼻線的裁制，由操作員手動將直線型鼻線放入裁線機(jī)中，啟動機(jī)器后由上至下完成鼻線的裁斷，再將裁好的鼻線取出，運(yùn)送至口罩生產(chǎn)的下一環(huán)節(jié)等待使用。此生產(chǎn)模式對勞動力的依賴程度較高，需配備專門的操作人員以及專用設(shè)備，生產(chǎn)效率低下，生產(chǎn)成本較高。

針對上述問題，本文設(shè)計了一款鼻線推入機(jī)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)如圖1所示，將切料模具設(shè)置在鼻線傳送軌道上，在切料模具的X向、Y向、Z向分別開設(shè)有送料槽、出線槽和切刀孔，送料槽與鼻線傳送軌道同向、與切刀孔及出線槽均保持連通，在出線槽內(nèi)插設(shè)活動推板。當(dāng)將鼻線送入切料模具時，切料氣缸將牽動位于切刀孔內(nèi)的切刀上移，將鼻線切斷后推送至出線槽，再利用推板將鼻線推出，實(shí)現(xiàn)鼻線裝置出料環(huán)節(jié)的自動化生產(chǎn)。

2.2? ? 鼻線推入機(jī)構(gòu)設(shè)計

2.2.1? 切料模具

將切料模具安裝在鼻線傳送軌道上，在切料模具的3個方向分別開設(shè)送料槽、出線槽和切刀孔，其中在X向設(shè)有送料槽，沿鼻線傳送軌道保持同向開設(shè);Y向設(shè)有出線槽，內(nèi)部安裝有活動推板，與送料槽保持連通;Z向設(shè)有切刀孔，內(nèi)部設(shè)有活動切刀，當(dāng)鼻線經(jīng)由傳送軌道到達(dá)切料模具時，由切料氣缸帶動切刀沿切刀孔方向上移做切割動作，將鼻線切斷后由推板將其推至出線槽外，實(shí)現(xiàn)鼻線切斷與出料環(huán)節(jié)的自動化。

2.2.2? ? 送料電機(jī)

送料電機(jī)主要用于驅(qū)動送料輪，送料輪緊鄰切料模具安裝，可節(jié)省空間，與輔助輪配合完成鼻線送料操作。

2.2.3? ? 上下模具與切刀

切料模具分為上模、下模兩部分，其中在下模內(nèi)設(shè)有送料槽和切刀孔，在其頂部設(shè)有出線槽，便于進(jìn)行鼻線的加工處理;切刀均采用方形塊，切刀孔為方形。

2.2.4? ? 出料推桿

在出線槽內(nèi)部的推板與出料推桿連接，由出料電機(jī)通過皮帶驅(qū)動從輪，從輪通過連桿連接轉(zhuǎn)輪，轉(zhuǎn)輪與出料推桿保持徑向連接，帶動出料推桿產(chǎn)生偏心轉(zhuǎn)動，完成出料動作。同時，在機(jī)架上也設(shè)有出料電機(jī)，以此節(jié)省空間及新型機(jī)構(gòu)的造價成本，實(shí)現(xiàn)鼻線裝置的連續(xù)自動化生產(chǎn)。

2.3? ? 裝置應(yīng)用優(yōu)勢

2.3.1? ? 鼻線自動化生產(chǎn)

本文設(shè)計的鼻線推入機(jī)構(gòu)具有結(jié)構(gòu)緊湊、易于調(diào)整、加工適用范圍廣的特征，將其安裝在口罩生產(chǎn)設(shè)備中，能夠?qū)崿F(xiàn)鼻線切斷、送料、加工與出料等環(huán)節(jié)的全自動化，支持口罩的連續(xù)生產(chǎn)，且無需新增裁線機(jī)設(shè)備，有助于節(jié)約成本、提高口罩生產(chǎn)效率。

2.3.2? ? 傳送帶跟蹤技術(shù)

當(dāng)前已研發(fā)出多種智能口罩生產(chǎn)裝置，依靠PCB主控板、藍(lán)牙模塊等輔助口罩生產(chǎn)[2]。為實(shí)現(xiàn)口罩的連續(xù)自動化生產(chǎn)，需基于高速并聯(lián)機(jī)器人進(jìn)行傳送帶上物體位姿的動態(tài)跟蹤，保障鼻線的精確定位。首先在硬件系統(tǒng)配置上，采用Delta并聯(lián)機(jī)器人，在其工作空間內(nèi)設(shè)有傳送帶，依靠傳送帶上方的視覺檢測系統(tǒng)進(jìn)行傳送帶上目標(biāo)物的位姿定位。物體在機(jī)器人坐標(biāo)系中的位置表示為：

式中：C為傳送帶移動坐標(biāo)系;V為視覺檢測系統(tǒng)坐標(biāo)系;R為機(jī)器人坐標(biāo)系;R VT、R CT分別為R到V、C的轉(zhuǎn)換矩陣;VP為位于傳送帶上的物體位置矢量。

考慮到傳送帶坐標(biāo)系為移動的，可得出：

式中：R CT′為傳送帶坐標(biāo)系移動后R到C的轉(zhuǎn)換矩陣;dx、dy、dz為物體在傳送帶坐標(biāo)系上對應(yīng)3個方向的位置坐標(biāo);R CT為移動前R到C的轉(zhuǎn)換矩陣。

由此推導(dǎo)出，傳送帶上物體所處的實(shí)際位置表示為：

式中：RP為視覺系統(tǒng)定位的物體在R中的位置;CP為視覺系統(tǒng)定位的物體在C中的位置。

基于PID建立傳送帶跟蹤算法，假設(shè)待傳送鼻線位于傳送帶上游，當(dāng)鼻線進(jìn)入到視覺檢測系統(tǒng)的視場范圍內(nèi)，通過定位得出鼻線的瞬時位置為VP（x0，y0，z0），由此獲取到拍照瞬間鼻線在機(jī)器人坐標(biāo)系中的位置RP（x1，y1，z1）以及任意時刻機(jī)器人的末端位置RPr0（xr0，yr0，zr0），設(shè)機(jī)器人在t時刻與拍照時刻傳送帶編碼器的讀數(shù)分別為ve（t）和ve（0），則下一個周期機(jī)器人末端將到達(dá)的位置為：

式中：Pn為下一個周期機(jī)器人末端將到達(dá)的位置;Pr0為任意時刻機(jī)器人末端的位置;m（t）為t時刻系統(tǒng)的調(diào)整量;Kp為系統(tǒng)的比例系數(shù);Ti、Td分別為系統(tǒng)的積分時間常數(shù)、微分時間常數(shù);ε（t）為跟蹤偏差。

最后針對PID跟蹤算法進(jìn)行改進(jìn)優(yōu)化，將“速度突變”納入到算法考量范圍中，選取連續(xù)兩個周期的均值進(jìn)行機(jī)器人在任意時刻末端目標(biāo)位置與速度的計算，其公式分別為：

基于速度二次曲線，針對上述兩個公式的跟蹤偏差進(jìn)行測試，得出該系統(tǒng)的振動較少、誤差基本控制在±4 mm范圍內(nèi)，使機(jī)器人的跟蹤誤差僅為±1 mm，跟蹤精度顯著提升，且系統(tǒng)滯后性問題得到改善，實(shí)現(xiàn)了對鼻線傳送過程的優(yōu)化。

2.3.3? ? 視覺識別技術(shù)

在現(xiàn)代化工業(yè)生產(chǎn)過程中，常采用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行目標(biāo)檢測與識別，提升檢測速度與精度[3]。在口罩生產(chǎn)過程中，可引入AI視覺識別技術(shù)進(jìn)行缺陷檢測，識別鼻線脫落、長短不一致、表面臟污等缺陷。例如，基于口罩缺陷建立底層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，由操作人員上傳多種類型的缺陷圖片，經(jīng)由標(biāo)注訓(xùn)練后即可提取出像素級缺陷，完成缺陷識別與定位，降低口罩廢品率。考慮到鼻線傳送軌道對于鼻線識別產(chǎn)生的干擾，可引入AI視覺云平臺，克服背景、顏色等干擾因素，用于識別出同一張圖片內(nèi)存在的多種缺陷類型，有效達(dá)到缺陷檢測目標(biāo)，保障口罩生產(chǎn)質(zhì)量。

3 結(jié)語

為了解決以往口罩生產(chǎn)環(huán)節(jié)存在的效率低下、成本較高等問題，本文設(shè)計了一款新型鼻線裝置推入機(jī)構(gòu)，將切料模具直接安裝在鼻線傳送軌道上，利用送料電機(jī)驅(qū)動送料輪，將鼻線自動切斷、推出。將該裝置安裝在口罩生產(chǎn)設(shè)備中，配合并聯(lián)機(jī)器人，運(yùn)用PID算法以及視覺識別技術(shù)，可進(jìn)一步提高口罩制造質(zhì)量與生產(chǎn)效率。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 樓成淦，金杭超，王釗利，等.一種用于口罩焊接的超聲振動系統(tǒng)[J].聲學(xué)與電子工程，2020（1）：1-4.

[2] 徐磊，周淵平，黃思遠(yuǎn)，等.一種防霧霾智能口罩的設(shè)計[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2018（8）：88-90.

[3] 陳秋霞.機(jī)器視覺技術(shù)在工業(yè)檢測領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].設(shè)備管理與維修，2018（16）：140-142.

收稿日期：2020-07-09

作者簡介：譚思敏（1988—），女，廣東肇慶人，高級工程師，主要從事信息技術(shù)及其標(biāo)準(zhǔn)化研究工作。