工业自动化水平是衡量一个国家现代化程度的重要指标,也是国民经济增长的重要支撑。本文着手于工业自动化领域,从实际需求出发,重点探讨了零件在装配与检测过程中的关键性技术问题。自动化生产线不应该是一成不变的,而应该适应外界的改变而做出调整。为此将各工序分解成各单元,能够提高效率、降低成本。文中首先对工业机械臂的末端执行器提出了更高的要求,设计了一款由双电机驱动的并能够在水平与垂直方向伸缩的夹爪。随后对电机的控制方法进行探讨,基于MATLAB工具箱并采用双闭环PID算法建立了电机的仿真模型,仿真结果显示电机的转速能够根据需求,实时且迅速的进行调节。文中以低压电器产业中小型断路器为研究对象,分析了断路器的内部组成与装配步骤。本文利用六自由度机器人代替装配员工,并将装配顺序写入可编程逻辑控制器,通过对触摸屏中组态软件的编写来反映整个装配状态,从而实现断路器内部零件的装配。文中重点讲述了如何利用远程输入输出来控制机械臂,并对欧姆龙逻辑控制器与昆仑通态触摸屏的通信方式进行了讲解。针对断路器种类多而内部结构变化少的特点,提出了柔性化装配解决方案。实验过程中利用本文所述的装配单元能够高效地进行流水线上小型断路器内部零件的装配任务。本文另一个亮点在于对内部零件的质量检测手段加以考虑,引入机器视觉并将图像处理方法应用到了零件的表面质量检测中,使用Harris与SURF角点检测手法提取了零件的图像特征,并利用图像匹配算法对比了两幅图像的相似性。本文还通过提取图像特征数据分别训练了多分类支持向量机与卷积神经网络分类器,并提出了一种新的特征提取方法称为HOGA。此算法能够有效应对金属表面光泽问题,提高了缺陷特征的代表性,实验过程中利用分类器进行分类后的准确率较其他算法有所提升。