仝浩源，马立东，孟志娟，梁苏苏

(太原科技大学机械工程学院，太原 030024)

0 引言

在特钢棒材精整线上，打捆已有现成的专机，而拆捆仍需要人工手持剪刀完成，费时费力。随着智能制造的快速发展，工业机器人被广泛应用于剪切、焊接、搬运等自动化生产线上[1-2]。因此，搭建一种用于拆捆的工业机器人系统和设计一种拆捆末端装置，实现拆捆作业的自动化，具有十分重要的意义。

为了保证机器人在作业过程中的平稳运行以及满足企业生产对时间的限制和要求，需要对机器人进行最优时间轨迹规划。当前国内外学者提出许多优化算法解决机器人的效率问题[3-5]。针对时间最优轨迹规划，文献[6]在七次B样条轨迹规划算法基础上，采用标准遗传算法对机器人运动时间进行优化，但标准遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优，因此，文献[7]在五次均匀B样条函数的基础上提出一种混合遗传算法，该算法收敛速度进一步提升，但算法比较复杂，编程量较大；文献[8-9]采用改进的模拟退火算法对时间进行优化，其结果相对于遗传算法来说有明显的改善，但该算法受初始值的影响较大，特别是在高维度优化中，单一算法往往容易陷入局部最优；文献[10-11]将粒子群算法和遗传算法融合起来，该算法相对单一算法有较好的全局寻优能力，大大提高了求解的精确性。

本文设计了一种用于拆捆的末端装置，并且基于工业机器人的应用为其搭建了一种拆捆机器人系统，该系统能够很好的满足不同工况下的生产需求。……