Cómo lidiar con éxito con los factores que afectan a la precisión de los programas OLRP

"¿Qué grado de precisión tiene el programa cuando se ejecuta en el robot real?" es, posiblemente, la pregunta más habitual que se le hace a cualquier empleado de OCTOPUZ cuando se habla de OLRP y una de las más importantes. Es fácil mostrar cómo se programa un robot en cuestión de minutos dentro de un entorno virtual controlado. Pero esas programaciones deben traducirse en algo útil en la celda del robot real. Los pasos que seguirá el robot deben alinearse con la pieza correctamente.

En el mundo virtual todo es perfecto. En el mundo real nada es perfecto. La realidad es que aunque la OLRP puede producir programas que son muy precisos cuando se trasladan a robots reales, hay múltiples factores pueden afectar a la precisión. Las piezas y los accesorios se deforman, las torchas se doblan, los robots se descontrolan, etc. Nunca será posible eliminar estos factores, por lo que buscamos formas de compensarlos. En esta publicación del blog, analizaremos algunos de los factores más comunes que afectan a la precisión de los programas de OLRP y algunos consejos y trucos para gestionarlos.

Robot sin adiestrar

Hay quien puede pensar que es el escenario de una pesadilla. Para los lectores que no estén familiarizados con el término "sin adiestrar" con respecto a los robots, es cuando se diseña y programa un brazo robótico industrial para saber exactamente dónde está en el espacio, en función de cómo los motores del brazo han manipulado las diferentes articulaciones del robot. Es decir, el robot conocerá en cada momento los valores en grados de las diferentes articulaciones del brazo. Con el tiempo, el robot llega a un estado en el que cree que sus articulaciones tienen un valor cuando en realidad tienen un valor muy diferente. Por ejemplo, un robot sin adiestrar podría pensar que la última articulación del brazo está a 60 grados cuando en realidad podría estar a 65 grados.

Todos los robots van perdiendo adiestramiento poco a poco con el tiempo debido al desgaste natural. Es importante que sus robots lleven un mantenimiento, con reparaciones y remasterizaciones rutinarias para evitar problemas de repetibilidad y precisión con la programación en línea, así como con OLRP.

Aunque hay muchos problemas que pueden sufrir los robots cuando no están adiestrados, incluso con tareas en línea, son anomalías muy fáciles de diagnosticar. Un robot sin adiestrar no podrá enseñar ningún marco de herramienta preciso o marco de base/usuario. Los puntos de los programas que se enseñaron anteriormente también comenzarán a desviarse de su ubicación original. Los métodos de alineación para la OLRP dependen en gran medida de los puntos registrados por el robot físico. La alineación con un robot no adiestrado, que tiene marcos de herramienta imprecisos y no entiende completamente dónde se encuentra en el espacio, no producirá resultados precisos.

La única solución verdadera a este problema es remasterizar el robot. La razón por la que hay quien puede pensar que es una pesadilla, es que cualquier programa que se ha aplicado al robot mientras el robot no estaba adiestrado se verá afectado, ya que estamos cambiando la comprensión del robot de sus valores de articulación programados. Sin embargo, cualquier programa que se haya adiestrado mientras el robot todavía estaba correctamente controlado y que se haya vuelto inexacto con el tiempo debido a la falta de dominio, en realidad aumentará la imprecisión.

Marco de herramienta impreciso

Un problema fácil de solucionar. Los métodos de alineación para las celdas de OLRP virtuales dependen, en gran medida, de los puntos registrados por el robot físico. Si el marco de la herramienta no se enseña con precisión en una característica específica de la herramienta (como la boquilla de un hilo de soldadura), los puntos registrados serán inexactos cuando se transfieran al mundo virtual y la alineación será fallida. La solución fácil en este caso es adiestrar un marco de herramienta nuevo que se utilizará para la alineación y validar que se ha adiestrado en la posición correcta girándolo alrededor del TCP en el espacio.

Sistemas mal configurados

El software de OLRP asume que los componentes de las celdas robóticas físicas se han fabricado y montado correctamente. Por ejemplo, supongamos que tenemos un robot que está conectado a un eje de carril lineal y el robot debe montarse al nivel de la placa de montaje del carro del riel. Si esto no se ha hecho correctamente en la celda física del robot y el robot no se ha montado nivelado, se pueden dar enromes imprecisiones. El robot físico proporcionaría las coordenadas de ciertos puntos dentro de la celda del robot que se utilizan para la alineación, lo cual es incorrecto. El robot podría pensar que una característica determinada que se está alineando, está ubicada en X=100, Y=100 y Z=100. Sin embargo, debido a que el robot no está montado correctamente en el carril y está ligeramente inclinado, la característica podría estar ubicada en X=105, Y=101 y Z=110.

El diagnóstico de este problema no suele ser difícil. El método para hacerlo depende del sistema en cuestión. La solución en el software de OLRP también puede ser sencilla: simplemente hay que ajustar la celda virtual para tener en cuenta el montaje sin nivelar u otros problemas de configuración. Lo que puede ser difícil es medir el grado de desnivel o inclinación de determinadas configuraciones de robots físicos. Existen muchas opciones para lograrlo según la configuración de la celda del robot y la causa del problema. Sin embargo, la forma más precisa de medirlo suele ser con un sistema de medición láser. Las dificultades para cuantificar la deficiencia de una configuración pueden causar que este problema sea difícil de superar por completo en algunos casos.

Piezas, herramientas y accesorios deformados

Ya sea intencionada o no, la discrepancia entre los modelos CAD y las piezas, herramientas y accesorios reales provocará imprecisiones en la alineación de las celdas de OLRP virtuales. En un nivel básico, si los modelos CAD que se utilizan son completamente incorrectos, es un problema simple con una solución simple: corrija sus modelos CAD. En un nivel más complejo, el alabeo y la deformación están en todas partes y a nuestro alrededor. Las cosas se deforman por su propio peso cuando se exponen a un calor extremo (como durante la soldadura), cuando hay cambios de temperatura y presión en el ambiente o en otros casos. Lo que lo hace aún más complejo es que la deformación puede ser muy difícil de medir y cuantificar, e incluso más difícil de contabilizar en los modelos CAD.

Cuando el alabeo es intencionado (por ejemplo, una pieza de trabajo que se deforma intencionadamente antes de soldarla, de modo que se deforme hasta la forma deseada durante el proceso de soldadura debido al calor), la mejor manera de tenerlo en cuenta es alinear la celda de OLRP virtual utilizando modelos CAD que incluyan este alabeo. En este caso: CAD de la pieza antes de soldarla, no del producto final.

En los escenarios más habituales, cuando la deformación no es intencionada, hay una gran variedad de herramientas disponibles para obtener rutas precisas en su robot desde la OLRP:

1. Retoques: la solución manual. Simplemente ejecute en seco el programa de OLRP en el robot y ajuste manualmente cualquier punto inexacto en el mando de control. Esta solución no es tan óptima, ya que requiere un tiempo de inactividad del robot y el uso del mando de control. La cantidad de retoques que se deben realizar, suponiendo que la celda esté bien alineada, depende del grado de deformación de las piezas y los accesorios, por lo que puede haber bastante variación en la cantidad de esfuerzo necesario para esta solución. Sin embargo, esta es la solución más económica y fácil de contabilizar la deformación.

2. Detección táctil: la solución más precisa. Hacer que el robot busque la ubicación exacta donde necesita soldar en la pieza en cuestión es una forma segura de garantizar que los puntos del programa sean precisos. La detección táctil también puede ser una herramienta útil para tratar accesorios que no son del todo precisos y las ubicaciones de las piezas que sostienen se desvían de una pieza a otra. Sin embargo, esta solución implica costes. La detección táctil requiere paquetes de hardware y software adicionales que no suelen venir incluidos de serie en los robots industriales. Las operaciones de detección táctil también aumentan significativamente la duración del ciclo y se limitan a las operaciones de soldadura. Por estos motivos, si bien la detección táctil es la solución más precisa, también es la más costosa.

3. Sistemas de visión: la solución más precisa para aplicaciones que no son de soldadura. Si su robot está haciendo algo más que soldar, como mecanizar o imprimir en 3D, la detección táctil no está disponible para usted. Sin embargo, existe una amplia gama de soluciones de sistemas de visión que pueden cubrir esas aplicaciones. Todos estos sistemas siguen el mismo principio de usar algún tipo de cámara y algoritmo para buscar en la pieza ciertos puntos de referencia que indiquen las ubicaciones previstas de los puntos del programa. Sin embargo, estos sistemas tienen los mismos inconvenientes que los sensores táctiles, ya que a menudo son más caros y pueden aumentar la duración del ciclo en muchos casos.

4. Seguimiento de cordones: la solución intermedia. Para los lectores que no estén familiarizados con la tecnología de seguimiento de cordones, cabe decir que es una solución disponible para robots industriales que realizan operaciones de soldadura (casi exclusivamente con soldaduras que contienen parámetros de oscilación) que miden continuamente la ubicación de la punta del hilo de la torcha de soldadura en relación con la unión que se está soldando. Las correcciones de seguimiento de cordones contabilizan principalmente la desviación en una ruta para mantener la torcha en el cordón mientras se suelda. En este artículo no entraremos en detalles técnicos de cómo funcionan esos sistemas. Sin embargo, dado que estos sistemas corrigen activamente las ubicaciones de los puntos de soldadura en un programa de robot, también pueden mejorar la precisión de los programas de OLRP que se transfieren a robots físicos. Al igual que los sistemas de visión y detección táctil, los paquetes de seguimiento de cordones no se suelen incluir de serie con los robots industriales y requieren una inversión adicional en el sistema. Además, está restringido solo a operaciones de soldadura y tiene una capacidad limitada para mejorar la precisión; es capaz de corregir los puntos de soldadura que están fuera de la ubicación prevista por unos pocos milímetros, pero no es eficaz en la corrección de puntos con una desviación de varios centímetros. Estas correcciones se basan en un punto de inicio preciso de la soldadura, que solo se puede corregir utilizando uno de los métodos anteriores.

Variación de la pieza 

Dependiendo de las tolerancias existentes en otros pasos del proceso de fabricación, puede existir una variación significativa entre las piezas que se cargan en su celda de robot. Esto se puede ver en las características de las propias piezas, así como en la forma en que las piezas encajan en las herramientas y los accesorios que las sujetan. Las herramientas mencionadas en la sección anterior se pueden aplicar por igual a esta causa de inexactitud. Sin embargo, existe la solución adicional de reducir las tolerancias en otros pasos del proceso. Las piezas más uniformes tienen una precisión más homogénea en los programas de robot que se ejecutan en ellas. Las herramientas y accesorios más uniformes tendrán el mismo efecto.

Al alinear celdas de robot virtuales con celdas de robot reales, siempre existirán algunos errores. No vivimos en un mundo perfecto, por lo que debemos tomar medidas para tener en cuenta las imperfecciones que nos rodean. Este artículo le permite conocer mejor algunas de las causas más comunes de imperfección e imprecisión en el suministro de OLRP y cómo abordarlas de manera efectiva. La programación de robots fuera de línea es el futuro de la programación de los robots y no permitiremos que las imperfecciones del hardware la detengan.

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