实现喷涂自动化

机器人和自动化技术始终是制造工业的热门话题。数十年来，各大工业行业出版物都以此为主题大做文章，吸引了众多读者。这里面唯一的问题在于，大多数的报道都只关注一级工业部门和汽车制造业的自动化进程，其中的很多制造商已在其生产过程的每个环节都加入了机器人和自动化元素。其中的一些佼佼者，已经成功地将机器人技术应用于大/小/混合批量的零部件焊接、处理以及设备日常维护中。

自学习喷涂机器人，这在北美绝对算新生事物，具有编程快、负载轻的特点。非常适合非接触式应用场合，例如喷涂、吹塑和吸尘。

但是，有一些机器人系统却仍然难于实施。在任意行业的读物中，有关同一零件大批量生产中机器人自动焊接和拾取技术的内容频频出现。但是，有一个领域机器人自动化技术至今难以涉足，那就是零件制造的最终环节——表面涂装。在众多的外部报道中也鲜有出现。

随着自动化技术的不断发展，各类制造和焊接自动化系统层出不穷，大大地提高了制造企业的产能，但是在生产制造的最后环节，也就是涂装工序中，各种自动化技术却鲜有应用。即使在产量和质量要求不断提高的情况下，大多数企业仍依赖人工完成零件的表面涂装。这就导致零件要在最终工序等待很长的时间，才能被发货运出。企业需要花很大的心力，寻找足够的技工来弥补这一环节的产能缺失。但是由于表面涂装是公认最脏、最危险、最枯燥的工作，大多数的年轻技工都对此工种避之不及。随着越来越多老一辈技工的退离，人才的缺口也越来越大。企业在这一环节所面临的问题正浮出水面。

那么，为什么机器人技术没有深入表面涂装领域大行其道呢？——因为大多数制造企业都不知道从何做起。

首先，涂装工段所处的环境具有很强的危险性。喷涂过程中产生的粉尘被划分为一类爆炸危险物，所有电器元件要处于保护状态才能安全运行。其次，为了满足高柔性的生产需求，一个车间往往要应对大/小/混合批量的多种零件的生产，每一种零件在涂装工序所需要的涂料都是不同的。因此，传统的编程方法在这里是不可行的。再次，涂装工序所使用设备通常既笨重又昂贵，很难在原有的生产线中集成新的机器人单元。

从何做起

这里列举了在将机器人引入到现有喷涂生产线时，企业需要考虑的几个事项。

◆所选的机器人是否需要经过认证？

随着加拿大和美国的安全法规不断加强深化，电气和OSHA（职业安全与健康标准）的检查程序也愈加严格，要求所有的工业设备必须获得具有国家资质的测试试验机构的认证，比如UL、ETL、FM等试验机构；非北美的机器人制造商则需要获得欧盟ATEX认证。

中国工信部在2014年发布的《喷漆机器人通用技术标准》（JB/T9182-2014）（喷涂机器人亦可参照使用）中规定，机器人的防爆设计，应符合GB3836.1-2010的规定。国内的防爆认证机构有CITC（国家有色冶金机电产品质量监督检验中心）、CQST（国家防爆电气产品质量监督检验中心）、NEPSI（国家级仪器仪表防爆安全监督检测站）、PCEC（国家防爆产品质量监督检验中心）。

图中的机器人用于在喷涂前抽干或吹散零件上的水分，从而消除由表面潮湿造成的喷涂缺陷。

◆选择哪种类型的机器人？

没有一种机器人能够满足所有种类和批量的零件的喷涂要求。事实上，不同零件的外观、产量、涂层覆盖范围、涂层质量各不相同，制造商只有结合自身生产特点才能选出最适合的机器人系统。没有好老师就没有好学生，编程人员就如同机器人的老师，如果编程人员不了解涂装工序的各个细节，就很难让机器人达到最佳的生产状态，产品的质量和产能更无从谈起。以下是可用于表面涂装行业的三种主要的机器人类型：

●工业机器人以快速、高精度、高效著称。可用于焊接、包装、材料处理、设备维护、质量检查，以及汽车表面涂装等场合。

●协作机器人具有精度高且易于布置的特点，不需要在其四周加设防护栏。但是，它的移动速度和生产效率都不及工业机器人。通过手动编程可以命令机器人移动到既定位置，并完成既定动作。这种机器人非常适合用于数控机床的维修、组装、物料搬运和质量检查。

●自学习喷涂机器人，这在工业领域绝对算新生事物，喷涂工人可以用一种全新的方式，轻松创建操控程序。机器人仿佛可以脱离自身的硬件束缚，进入一种自由、无重力的学习模式。而操作人员仿佛是控制着一台无重力的机器人和喷枪，行云流水般地完成既定的涂装动作。事实上，机器人会根据工人真实的喷涂动作实时生成程序代码，这些程序让机器人的动作看起来像真人一样灵活轻巧。这种机器人的负载较轻，较适合非接触式应用场合，例如喷涂、吹塑和吸尘。

◆选择何种编程方式？

众所周知，机器人是依靠存储在文件或程序中的代码，来执行一系列可重复动作的。对于程序员来说，首先需要考虑的是选择何种编程方式：

离线编程是使用软件来创建末端执行器的运动路径，并在3D软件中进行模拟仿真。这种编程方式在各个工业领域应用最为普遍，在喷涂行业也不例外。运用这种编程方式，程序员不必等设备停下来，在生产运作的过程中，就可以加入新的程序。工业、协作和自学习机器人都可以采取离线编程的方式。

示教器编程是使用手持式示教器或触控板来创建一系列的命令代码，操控机器人完成按预期路径或点到点的动作。更改命令时，设备必须处于停机状态。无论是使用手动或是离线方式编写的程序，都可以通过示教器编程的方式来调整。示教器编程在有些场合下非常直观，而在有些场合下又具有很大的局限性。离线和示教器编程都要耗费大量的时间。其中示教器编程多用于工业和协作机器人的移动操作。

自学习编程是由涂装工人而不是工程师或者程序员完成的。这种方式融合了工人多年的实际工作经验，强调人眼和直觉的重要性，能够很好地避免漏涂情况。机器人仿佛脱离了自身的硬件束缚，进入到一种类似失重的自由学习模式。工人通过操控手柄来控制喷枪的走向和涂料的用量。机器人会自动记录工人的一举一动，包括喷枪的角度和喷涂的顺序，以及扳机拉动力量的细微变化。换句话说，工人的所有喷涂经验都实时地转换为命令代码，而这些命令代码能让机器人的动作看起来如同熟练的工人一样。从人才培养的角度来看，无论企业在人才培养方面的投入多少，该系统能够将其完全保留下来。这种编程方式只适用于自学习机器人。

3D扫描/自动编程涉及零件的3D扫描，以及使用软件自动生成命令代码。这种编程方法只适用于简单形状零件的生产制造。3D扫描/自动编程可用于所有类别的机器人（工业、协作、自学习）。

◆编程的时间成本如何控制？

不同类型的机器人的编程时间差异很大。喷涂产线自动化转型的成功关键在于，找到编程能力适宜且能够满足生产需求的机器人方案。对于一级工业部门和汽车制造业来说，这并不困难，因为零部件的产量足够大，成本空间足够兼容编程的投入。这些企业有实力构建大型的喷涂机器人系统。这里最推荐使用工业机器人，因为它能够高效、高质量地达成大批量生产目标。即使初始编程需要耗费大量时间，平均到每一件产品的时间成本也微不足道。

Lesta公司出品的自学习机器人，不必依赖离线编程或示教器就能重复复杂的类人动作。编程方式非常直观，能够做到即装即用。

但是，一般的制造企业常常面对的是大/小/混合批量的生产需求，一个车间生产的零件种类可能多达上百种。在这种情况下，编程成本会被放大凸现，控制这项成本的难度也成倍提高。因此推荐使用自学习喷涂机器人，因为其程序编写最为方便快捷。初始的程序生成，就像工人完成第一个零件的涂装一样简单。一旦工人完成了对机器人的教学，机器人就能够不断重复工人的动作。在某些情况下，工人甚至可以在产线和传送带运作的同时，教授机器人完成既定动作。

◆企业间的协同运作是否重要？

成就卓越的自动化喷涂系统需要四方面企业间的协同运作，包括：制造企业，自动化集成商，喷涂系统设备供应商、喷涂材料供应商。

每一方必须做到充分了解自身角色，并全力支持对方工作，就像椅子的四条腿一样，缺了任何一方都不能成事。制造企业需要寻找的是优秀的自动化集成商，他们与许多喷涂设备供应商都保持着良好的合作关系。总之，企业间的协同运作是自动化转型的成功关键。

◆系统要素如何影响生产结果？

机器人喷涂系统中有许多因素会影响整条产线的产能。其中包括零件的外形特征、生产环境、设备特点、喷涂材料等。前文提到的四个企业方向要充分权衡各个因素之间的关系，根据实际的生产需求，共同商议出最佳决策。

机器人受程序控制每次都重复同样的动作，但其结果会受到许多因素的影响，其中包括：

●零件的外形特点

●环境温度和湿度

●安装方位和气流方向

●静电量

●喷嘴状况

●压缩空气的温度和湿度

●喷涂粉末质量

●喷涂材料的混合比例

●喷涂材料的粘度

为了达到最佳的喷涂效果，工人在手动涂装时会根据上述因素的实际情况实时调整以下变量，其中包括：流量、静电量、与零件的距离，雾化效果，以及风扇模式。

使用机器人完成喷涂，需要提前考虑该如何控制这些变量。变量控制得越好，应用程序的重复性就越高。系统中保留的变量越多，对操作员和程序员的技能水平的要求也越高。

做对了，机器人的投资回报就高

提到机器人技术，制造企业首先会想到其中有许多的配置和附件，能够让生产变得简单容易。但是，做出正确的决策并不简单，只有问对了问题才能找到解决问题的方法。

将自动化技术引入喷涂生产线，不仅仅是选择机器人的问题。只有在操作员充分适应设备和程序的前提下，才能成就机器人成功应用的案例。要达到这个目标，第一步最好先和自动化集成商讨论一下，因为只有他们才能将所有关键要素无缝串联起来，形成一个可行的完整的解决方案。

喷涂机器人对于各种规模的制造企业而言都是宝贵的生产资料，有了它，操作工人可以在舒适安全的环境中工作，涂装质量的一致性有了保障，生产效率也有了大幅提高。然而，需要对机器人有正确的认知。它应该易于编程，易于为人所控制。喷涂机器人实际上是制造团队的延伸，可以将团队的力量增强放大，从而使企业获益。

原文作者：DerekDeGeest

编辑：马珺