高仕琳，高国琴，方志明

（江苏大学电气信息工程学院，江苏镇江 212013）

0 引言

喷砂除锈是钢箱梁防腐处理中最基础、最重要的环节，除锈质量直接影响后续喷涂的涂层质量与防腐效果［1-2］。表面粗糙度作为检验喷砂除锈的重要技术指标，直接影响着涂层附着力，关乎钢桥的防腐能力。因此，钢箱梁喷砂除锈并联机器人进行喷枪轨迹优化时，需保证表面粗糙度符合工艺要求。

钢箱梁喷砂除锈环境漫天粉尘，难以通过机器视觉等技术实时监测表面粗糙度，目前仅能在人工喷砂后借助表面粗糙度样板或表面轮廓仪测定。因此，钢箱梁自动喷砂除锈并联机器人需首先解决钢箱梁表面粗糙度难以实时检测的问题。喷砂作业表面粗糙度主要受磨料、气压、喷射角度、喷射距离等参数影响。目前，已有国内外学者针对上述参数对表面粗糙度的影响趋势进行了研究，并根据研究结果优化相关参数以保证表面粗糙度符合工艺要求［3-6］。然而，现有研究尚未对表面粗糙度与相关参数之间的关系进行定量分析，因此仅能根据大量喷砂实验数据确定各参数取值，如此以来不仅工作量大，还很可能产生随机误差，不能解决钢箱梁表面粗糙度的实时检测问题。

针对难以实时检测诸如喷砂、喷丸、微磨料气射流等空气磨料射流工艺作业表面粗糙度的问题，已有学者将预测模型的概念应用于上述工艺表面粗糙度的定量研究，基于模型计算表面粗糙度，优化相关参数，以获得最佳喷砂效果。……