System architecture and edge tracking performance of an automated robotic deburring workcell
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the system architecture and performance of a robotic workcell capable of deburring used components. Such a workcell should possess the ability to automatically probe, reconstruct the surface geometry, determine the tool path for further machining, and finally carry out edge finishing. The robot chosen is YAMAHA Zeta-1 robot designed specifically for deburring. Probing is accomplished by means of a displacement sensor. This obviates the need for an additional probing stage in the process. The workcell controller has an information processing part consisting of a PC-parallel processor network, an interface to communicate with the controller of the deburring robot and a hardware interface for the probe. The surface of the workpiece is probed by the robot, directed along a path prescribed by the PC-parallel processor network, based on the original CAD database. The probed points, thus collected are used to reconstruct the surface probed and extrapolate to obtain the edge profile. The tool path constructed from the edge profile is then used to direct the robot during machining. Results of edge tracking of a saddle surface in three dimensions is presented. The geometric tacking error is found to be within the resolution of the command signals (0.063 mm).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».