熔模铸造作为精密铸造技术的一种,常用来生产精度等级高且结构复杂的零部件。由于其工艺特点,铸件和模头之间需通过铸件浇冒口连接,且经过浇冒口去除工艺后,仍会有部分浇冒口余痕残留在工件表面。传统的余痕去除方式是通过人工手持特定打磨设备对余痕进行打磨处理,但是打磨加工环境极为恶劣,且人工打磨具有生产工作效率低、加工品质不统一等缺点。为解决上述问题,根据作业现场环境特点和机械性能指标,以工业机器人为主体,以视觉检测技术为辅助,设计了一种视觉辅助下的柱状铸件余痕打磨清理方案,提高了熔模铸造生产线自动化程度,保障了铸件加工质量。具体研究内容如下。首先,根据柱状铸件表面余痕特点,确定了针对余痕的打磨需求。分析各打磨影响因素对打磨质量的影响,确定砂纸磨具材料特性。研究了机械臂搭载下的打磨装置在磨削过程中的磨削力特点,求解出各磨削力分力极值与磨削功率作为确定机械臂与打磨装置型号的依据。其次,结合柱状铸件分支部位的特点,设计了一套在一定尺寸范围内可通用的柱状铸件夹具系统。根据工件在装夹过程中的受力特点,为各夹具安排了特定的动作顺序,并设计了相应的液压系统回路以实现各夹具按顺序完成夹紧或放松动作。采用PLC对夹具系统进行编程,通过实验验证了该夹具系统可行性。设计了搭载夹具与液压装置的夹具平台,并用ANSYS软件对其进行了静力学分析。为了实现机械臂柔性打磨,结合浮动打磨主轴设计了机械臂末端执行装置,在ANSYS软件中对其进行了模态分析。运用D-H法建立机械臂空间运动坐标系并对其进行正、逆运动学分析,在MATLAB中进行运动学验证并获得机械臂空间云点图。利用五次多项式样条插值进行机械臂末端轨迹规划,得到各关节的角度曲线。建立了机械臂动力学模型,并对该模型进行验证分析。最后,为使工业相机能从多角度对工件进行图像捕捉,将视觉采集模块搭载于另一台小型机械臂上,确定了双机械臂下的视觉检测辅助余痕打磨流程,并在ROS系统中进行了机械臂轨迹规划验证。为实现工件的缺陷识别检测与工件型号匹配功能,研究了图像滤波、增强的处理方法,改进了Canny算法以实现工件的轮廓检测,利用Hu矩算法实现了工件特征检测与型号匹配。最后搭建视觉检测实验平台,对工件的余痕、飞边等缺陷进行检测验证,证明机械臂搭载下的视觉检测系统满足设计要求。