检索结果-南通市图书馆

作者：董梅大连海事大学

学位级别：硕士

被称为20世纪“运输革命”的集装箱运输,是一种先进的现代化运输方式,是交通运输现代化的产物和重要标志,也是件杂货运输的发展方向及运输领域的重要变革。现代化的集装箱运输热潮已遍及全世界,各国都把集装箱运输的普及和发展看作该国... 详细信息

被称为20世纪“运输革命”的集装箱运输,是一种先进的现代化运输方式,是交通运输现代化的产物和重要标志,也是件杂货运输的发展方向及运输领域的重要变革。现代化的集装箱运输热潮已遍及全世界,各国都把集装箱运输的普及和发展看作该国运输现代化进程的标志,国际航运中心也以集装箱装卸中转量的规模作为衡量的主要指标。集装箱运输在提高货运速度,加快货物周转,减少货损、货差等方面具有明显的优势,但是目前集装箱运输收入比较低,而且大多数集装箱箱容利用率低,一个20英尺集装箱,一般利用率约为75%;一个40英尺集装箱,一般利用率约为82%。如果货物的包装箱本身不饱满,那么集装箱的实际利用率更低。所以提高集装箱的箱容利用率,对进一步降低运输成本具有重要的现实意义。基于此,本文在介绍了集装箱运输的发展、特点,以及集装箱的类型、集装箱货物的种类、各类包装货物的装箱操作方法的基础上,重点研究了常规适箱货的装箱问题和集装箱略微超载情形下的装箱问题。针对常规适箱货的装箱问题,主要采用线性规划和动态规划的方法建立优化模型,并分别通过具体实例求解来进一步说明两种规划方法的原理。针对集装箱略微超载情形的装箱问题,主要采用目标规划的方法进行优化,也附有具体实例求解。最后介绍了如何解决非常规货物如散货、液体货和危险货物的集装箱装箱问题。实证表明,论文的研究方法能够解决常规适箱货和集装箱略微超载时的装箱问题,同时也为以后更科学、更合理地解决集装箱装箱问题提供了一条新的思路。

关键词：集装箱装箱线性规划动态规划目标规划

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A公司利乐包的装箱流程生产效率改善研究

A公司利乐包的装箱流程生产效率改善研究

作者：王彦山东大学

学位级别：硕士

A食品饮料有限公司（以下简称A公司）是一家专门致力于绿色食品饮料开发及生产销售的专业化食品生产企业,主要产品为谷物饮料、功能型饮料等各种饮料。经过二十多年的不断发展,A公司从单一产品到如今的数十种产品,营业额从每月几百万元... 详细信息

A食品饮料有限公司（以下简称A公司）是一家专门致力于绿色食品饮料开发及生产销售的专业化食品生产企业,主要产品为谷物饮料、功能型饮料等各种饮料。经过二十多年的不断发展,A公司从单一产品到如今的数十种产品,营业额从每月几百万元发展到上千万元人民币,市场需求不断增加。为满足市场需求,公司扩大产能引进了两条具有国际先进水平的饮料生产和利乐包灌装设备（利乐包即牛奶、饮料的纸盒包装,是世界知名食品包装企业“利乐”公司开发生产的复合纸类饮料包装）,饮料的生产、灌装全部为自动化生产线,能够满足公司的生产计划。但是,由于饮料生产的最后工序为利乐包的装箱工序（每箱装入12盒利乐包）,公司多年来一直采用手工装箱、人工搬运纸箱和成品的传统方法,装箱速度无法与前期饮料生产、灌装速度相匹配,导致利乐包积压、装箱效率低下、装箱车间现场管理混乱的现象,严重制约了公司产品的正常销售和资金周转。面对市场供应不足、竞争力下降、人员劳动强度增加的状况,如何在激烈的竞争中位于不败之地,如何以最经济的方式实现高效率、低成本、高产出、保证产品质量、快速响应市场需求,如何获得经济效益的不断改善,是A公司亟待解决的问题。在此背景下,像国内科龙集团、美的集团等优秀企业学习,运用工业工程基础知识实现降低成本、减少浪费、满足客户和市场需求、创造最大利润,是A公司追求的终极目标。因此,A公司也积极投身于IE技术改革的大潮中去。本论文以A公司利乐包的装箱流程为背景,引入基础工业工程的概念和知识,运用工作研究、程序分析、动作分析、秒表时间研究和现场管理等理论和方法,对利乐包的装箱流程工序生产设备、工艺流程、人员配置、机械设备、工位器具等是否合理等进行深入分析,得出其中的瓶颈因素——物料结构、工艺流程顺序、工位设置和物料成品运输等制约因素。通过使用动作经济原则、“ECRS四大原则”和“5W1H”的多次提问、多次分析方法对瓶颈因素进行了技术改造和人员优化,从而突破瓶颈因素的制约,以保证人员、设备、物料、信息等资源有效的运作,预期达到提高包装效率、节约成本、降低人工劳动强度、优化包装流水线、提高竞争力的最终目标。涉及到的主要工作内容有：制作利乐包的装箱工艺流程图;画出利乐包的装箱流程工序设备布局图;画出装箱车间的平面布局图;对利乐包的装箱流程进行工艺程序、现场作业、动作和时间的分析;根据分析结果,找出制约因素,提出改进措施。本文通过运用规划、设计、创新、评价的IE方法与理念,探讨了A公司利乐包的装箱流程改进设计方案和预期达到的效果,可以为国内中、小型企业增强竞争力提供借鉴。

关键词：装箱流程改善

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FPGA软件装箱算法研究

FPGA软件装箱算法研究

作者：龚爱慧复旦大学

学位级别：硕士

与ASIC相比,FPGA的可编程特性使得电路设计具有开发周期短、芯片设计成本低以及电路功能可重配置等优点。随着半导体工艺的发展和市场需求的推动,现代FPGA芯片的可编程结构越来越复杂,其可配置功能也愈来愈强大,这使得用户在利用FPGA进... 详细信息

与ASIC相比,FPGA的可编程特性使得电路设计具有开发周期短、芯片设计成本低以及电路功能可重配置等优点。随着半导体工艺的发展和市场需求的推动,现代FPGA芯片的可编程结构越来越复杂,其可配置功能也愈来愈强大,这使得用户在利用FPGA进行电路设计时更加依赖计算机辅助设计工具,因此对FPGA计算机辅助设计工具的改进具有重要意义。本文着重研究与FPGA硬件功能实现紧密相关的FPGA软件流程中的装箱算法,分析目前流行装箱算法的研究现状,概括各个算法的优缺点并针对当前装算法所面临的重要挑战,提出相应有效的改进算法。现代FPGA芯片结构更新较快且风格迥异,如何开发适应各种不同的,复杂可编程单元结构且能利用结构本身的优良特性对用户电路进行优化的算法是当前装箱算法的难点。本文针对上述困难提出了一种基于CSP图匹配的装箱算法CSPack,该算法在用户电路中利用图匹配根据XML格式描述的芯片功能配置库找出满足约束的子电路,并基于布通率和时序驱动的思想以指令的形式将子电路映射到可编程逻辑块内。实验表明,该算法能够灵活针对复杂可编程结构FPGA进行装箱,且通过指定电路优化规则,装箱后可编程逻辑块数目减少了5.7%,同时时序性能提升了7.8%。随着FPGA逻辑容量和互连资源的极大丰富,复杂高性能用户电路设计对布通率和时序性能的要求也日益提升。传统装箱算法都是尝试达到100%的逻辑利用率,对于某些应用这样的方法可能会造成电路局部拥堵导致电路无法布通的情况,因此如何开发针对布通率要求和时序性能较高的算法是另一装箱算法难点。本文针对这一困难提出RePack装箱算法,该算法尝试平衡逻辑资源和互连资源的需求,对布线拥挤度较高的区域采用CLB稀疏的方法,将拥挤处的BLE扩展到非拥挤区域,通过迭代的CAD流程不断降低布线通道宽度需求同时改进时序驱动算法的种子及候选BLE的选取方法进行装箱。实验表明,该算法能够将电路时序性能提升8.3%,布线通道宽度减少37%,逻辑利用率提高36%。面向应用多核结构研究是当前的研究热点,因此开发相应的计算机辅助设计软件具有积极意义。本文根据已有研究成果CSPack和RePack（?）将其核心思想应用于多核开发软件辅助设计中,提出总体软件设计流程,基于高层综合工具GAUT生成的控制数据流图,利用图匹配找出相应的数据通路和控制逻辑。实验表明,该软件流程能够映射DSP类的典型应用,如FFT,并能够帮助硬件设计者进行结构评估。

关键词：现场可编程门阵列计算机辅助设计装箱 CSPack RePack

基于深度强化学习的机械臂装箱与倒库方法研究与实现

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基于深度强化学习的机械臂装箱与倒库方法研究与实现

作者：宋帅山东大学

学位级别：硕士

随着电子商务和人工智能技术的发展,建立智能化的仓储物流系统成为了新兴的研究热点,其中一个重要环节就是机器人自主装箱任务。在一个典型的装箱场景中机器人从传送带上按顺序抓取待装箱物体,然后将其装进放置箱中以完成客户订单,同时... 详细信息

随着电子商务和人工智能技术的发展,建立智能化的仓储物流系统成为了新兴的研究热点,其中一个重要环节就是机器人自主装箱任务。在一个典型的装箱场景中机器人从传送带上按顺序抓取待装箱物体,然后将其装进放置箱中以完成客户订单,同时要尽可能的减少放置箱内的空间浪费。为完成这一任务,研究人员将其表述为在线三维装箱问题并提出了相应的装箱优化算法。早期基于启发式规则的装箱算法由于缺少学习的过程,建模出的策略泛化性较弱,难以在各种场景中都找到最佳装箱策略。近期基于深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)的方法在装箱问题上取得了一些进展,但对于状态和动作空间较大的装箱问题,深度强化学习网络在训练时会出现训练成功率低和收敛速度慢等问题。此外,现有方法都忽略了一个重要的人类经验:当放置箱中没有合适的位置放置当前物体时,可以通过移出箱内一些摆放不合适的物体来临时空出更多的空间放置当前物体,待该物体放好后,再将移出的物体放回箱中,本文将此操作称为倒库(Unpacking)。在一次只能观测一个待装箱物体信息的情况下,这种倒库方式对于解决装箱问题十分重要。针对上述问题,本文提出了一种基于深度强化学习的装箱与倒库方法,并设计实现了一个完整的机械臂装箱与倒库系统,最终在仿真与真实场景中均完成了稳定可靠的自主装箱任务。在装箱策略方面,本文针对在线三维装箱问题引入倒库机制,并设计了一个基于深度强化学习的装箱与倒库网络来学习装箱操作与倒库操作的协同。该网络通过一个双分支的结构来学习装箱与倒库动作的状态值以及执行位置,并在一个深度强化学习框架下进行协同训练。为解决深度强化学习网络在训练时收敛速度慢、训练效率低等问题,本文提出了三种类型的装箱与倒库启发式规则,然后设计了一种动作调制机制将启发式规则引入到装箱深度强化学习框架中指导其训练。本文在仿真环境中进行了对比和消融实验,验证所提出的方法在解决在线三维装箱任务中的有效性。在装箱与倒库系统的设计与实现方面,本文在所提出的装箱与倒库网络的基础上,首先进行了硬件平台的选型与搭建,然后又设计了视觉检测、策略迁移、数据通信和上位机监测等模块,最终构建了一个完整的机械臂装箱与倒库系统。真实场景中的实验演示证明该系统可以在实际物流场景中稳定可靠的完成机械臂自主装箱任务。

关键词：机械臂装箱倒库深度强化学习

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供应链管理中若干装箱和排序问题研究

供应链管理中若干装箱和排序问题研究

作者：李梦诗浙江理工大学

学位级别：硕士

本文主要研究一类供应链管理中的装箱和排序问题,该问题在供应链调度,工厂选址,物流配送等方面都有重要的应用。本文主要研究了两客户加工和运输协同决策的排序问题,并将其推广到了多客户的应用。研究的核心是近似算法的设计和最坏情况... 详细信息

本文主要研究一类供应链管理中的装箱和排序问题,该问题在供应链调度,工厂选址,物流配送等方面都有重要的应用。本文主要研究了两客户加工和运输协同决策的排序问题,并将其推广到了多客户的应用。研究的核心是近似算法的设计和最坏情况界的证明,同时结合数值实验分析算法的平均性能。全文内容具体如下:第一章简单介绍了排序问题的基本概念、经典的装箱问题以及带运输排序问题的研究现状,阐述了本文具体需要研究的排序问题模型。第二章提出了一种物品可分两类装箱的问题和算法,该问题和算法在物品因为需要干湿分离、不同化学性质或易腐蚀挥发等因素情况下的场景中有重要应用。在该问题中,对于给定的物品集N={J1,J2,…,Jn}可以任意拆分成两个互不相交的完备子集N1={J1,J2,…,Jr},N2={Jr+1,Jr+2,…,Jn}考虑如果将N1和N2中物品分别装箱,分析相应算法得到的箱子数与N1和N2中物品合在一起装箱的最优箱子数之间的关系。设计了一个DFFD算法,即对N1和N2中物品分别用FFD算法装箱,证明了该算法的最坏情况界为5/3,且界是紧的。第三章研究了一类两客户工件加工与运输协同决策的排序问题。在该问题中,对于给定的工件集N={J1,J2,…,Jn}中的所有工件都需要在机器上加工并由车辆运输后交付给两个不同的客户。每个工件有不同的加工时间以及物理尺寸大小,车辆有固定的车载容量并且客户间可以互相运输,目标函数为极小化最大完工时间Cmax,用三参数可表示为1→D,K=2|ν=1,c=z|Cmax。该问题最好结果为2004年发表于《European Journal of Operational Research》上的2-近似算法,本章运用上一章的DFFD算法改进了该问题。首先改进了原文献中算法的最坏情况界证明,得到的新算法界为max{23/12,2-1/2α+1}(α≥1)。其次给出了该问题的改进算法,并证明改进算法的最坏情况界为23/12。最后通过数值实验,进一步论证了算法的平均性能。第四章研究了一类多客户工件加工与运输协同决策的排序问题。将第三章的两客户问题推广到任意m个客户的一般情况,用三参数可表示为1→D,K=m|ν=1,c=z|Cmax。本章基于图的匹配算法和上一章提出的改进算法给出了问题的一个启发式算法,并且通过数值实验分析了算法的可行性与高效性。第五章总结了全文,得到所研究问题的一些结论和未来可以进一步研究的方向。

关键词：装箱近似算法最坏情况界供应链排序加工运输协同

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FPGA装箱算法的研究与优化

FPGA装箱算法的研究与优化

作者：李虎西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着集成电路规模变得越来越大，在实际生活当中，原有的专用集成电路已经不能满足数字电路开发中日益复杂的设计要求。而FPGA的出现将数字电路的应用推向了高潮，在对FPGA芯片结构进行不断改进的同时，开发和设计与之相对应的EDA软件... 详细信息

随着集成电路规模变得越来越大，在实际生活当中，原有的专用集成电路已经不能满足数字电路开发中日益复杂的设计要求。而FPGA的出现将数字电路的应用推向了高潮，在对FPGA芯片结构进行不断改进的同时，开发和设计与之相对应的EDA软件也显得尤为重要。装箱作为整个EDA软件流程中关键的一步，直接影响着经过软件处理后电路的实际性能，而现有的装箱算法都很难同时对电路的最终延迟和面积质量进行提高。本文通过探究在整个装箱过程中影响电路性能的主要因素，在分析并研究现有的装箱算法的基础之上，提出了一种适用于FPGA层次结构的新型装箱算法。由于装箱过程一般分为两个阶段：BLE的种子选择和CLB的填装。因此本文所提出的装箱算法分别对这两个阶段进行了深入的分析，研究在这两个阶段当中哪些操作会对最终电路的性能产生影响，并对这些操作进行了相应的改进从而设计出新的装箱算法。与现有的装箱算法相比，采用本文所提出的装箱算法使得完成装箱操作后所得到的电路运行时间更短，消耗FPGA芯片上的资源更少。

关键词： FPGA 可配置逻辑单元装箱基本逻辑单元

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集成网络与装箱的一类新型组合优化问题

集成网络与装箱的一类新型组合优化问题

作者：刘丽杭州电子科技大学

学位级别：硕士

众所周知,装箱和网络优化都是经典的组合优化问题,在运筹学领域里至关重要。最优化理论的深入发展不仅丰富了这些问题本身的理论成果,而且也促使它们在经济管理、交通运输、信息与网络技术等生产实践中得以广泛应用。一般来说,对经典组... 详细信息

众所周知,装箱和网络优化都是经典的组合优化问题,在运筹学领域里至关重要。最优化理论的深入发展不仅丰富了这些问题本身的理论成果,而且也促使它们在经济管理、交通运输、信息与网络技术等生产实践中得以广泛应用。一般来说,对经典组合优化问题的研究是相互独立的,而本文主要研究一类集成装箱和网络优化的新型组合优化问题。给定赋权有向网络D,需要寻找D的一个具有某种特殊结构的子网络,使得子网络中的各条弧在按照一定规则切割成长为L的分段时所需的分段数尽可能小。本文给出了相关问题的近似算法和最坏情况分析。全文将分成四章进行阐述。第一章,首先给出装箱和网络优化问题的基本模型与定义,接着介绍计算复杂性理论以及近似算法、(渐近)最坏情况界等概念。第二章,研究了子网络结构限定为s-t有向路或者强连通支撑子网络的问题,分别设计了渐近最坏情况界为61/36和61/18的近似算法,改进了已有的结果。第三章集中考虑网络的弧权重至少是L的特殊情形,若子网络结构限定为st有向路,设计了最坏情况界为4/3和渐近最坏情况界为95/72的两个近似算法。若结构限定为强连通支撑子网络,则对应的算法界分别为8/3和95/36。第四章总结全文,并给出主要结论及可能研究方向。

关键词：装箱网络优化近似算法 (渐近)最坏情况界

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高速软袋装箱一体机的设计及其关键技术

高速软袋装箱一体机的设计及其关键技术

作者：张良安天津大学

学位级别：硕士

本文密切结合二次包装领域软袋装箱需求,在江阴纳尔捷包装设备有限公司的资助下,开展基于Diamond高速并联机械手的软袋装箱机电一体化设计工作,并完成如下工作:根据软袋装箱工艺,详细分析了装箱工作的需求,并在归纳多种方案的基础上,提... 详细信息

本文密切结合二次包装领域软袋装箱需求,在江阴纳尔捷包装设备有限公司的资助下,开展基于Diamond高速并联机械手的软袋装箱机电一体化设计工作,并完成如下工作:根据软袋装箱工艺,详细分析了装箱工作的需求,并在归纳多种方案的基础上,提出一种系统集成度高、速度高、柔性好、成本低、功能齐全的方案,即以Diamond高速并联机械手为核心,辅以开箱、放置隔板等功能的系统总体方案。根据物料抓放需求,确定了Diamond机械手末端执行器的运动轨迹,并据此确定出操作空间和各部件的相对位置关系。在此基础上,提出软袋装箱机的系统总体布局方案,完成了各子系统的结构设计并构造了整机的虚拟样机模型。提出软袋装箱控制系统软硬件的组态结构,完成系统信号隔离和大电流元件驱动的设计和整机电控系统的制作;采用模块化设计方法和Labview图形化编程语言开发了控制系统软件。提出一种大弧度、往返最大加速度不同的操作空间轨迹规划方法,并通过对三种运动规律的比较确定出时间最小方案。在此基础上,开展相关实验研究,在保证抓放精度和可靠性的条件下有效地降低了等待时间,使得对0. 5公斤物料的装箱速度达到80次/分。上述成果已经成功地用于新型软袋高速自动装箱的开发,填补了国内空白。

关键词：装箱一体机机械手机械设计电气设计系统集成

基于启发式深度强化学习的机械臂自主装箱方法研究与实现

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基于启发式深度强化学习的机械臂自主装箱方法研究与实现

作者：杨紫菲山东大学

学位级别：硕士

随着电子商务的发展和机器人操作技术的进步,人们对开发智能机器人系统来代替仓库中重复的人工操作越来越感兴趣。作为自动化仓库的核心,全自动产品装箱是机器人领域的一个新兴研究热点,同时也是一个重大挑战。在一个机器人产品装箱任务... 详细信息

随着电子商务的发展和机器人操作技术的进步,人们对开发智能机器人系统来代替仓库中重复的人工操作越来越感兴趣。作为自动化仓库的核心,全自动产品装箱是机器人领域的一个新兴研究热点,同时也是一个重大挑战。在一个机器人产品装箱任务中,机器人被要求首先从非结构化产品堆中挑选物品,然后将其放入一个包装盒中,以完成客户订单。这个任务存在两个难点,分别存在于拣选和放置两个步骤中。首先,在非结构化的产品堆中快速抓取目标物品是一个挑战,尤其是当产品尺寸不一且存在遮挡时这个步骤会更加困难。其次,将物品无碰撞、无挤压地放置在货箱中,同时保证较高的空间利用率也很值得研究。目前的机械臂的研究都主要聚焦于抓取操作,将物体抓取成功后就随意放置,有部分工作利用深度强化学习针对放置问题做出了数学上的优化,但是由于装箱状态的随机性过高,探索空间过大,传统的深度强化学习也很难取得良好的优化效果。由于上述几个困难,建立完整的产品装箱系统并不容易。为了解决这些困难,本文提出了基于启发式深度强化学习的装箱算法和系统,可以在无序随意摆放的产品堆中采取六自由度动作拾取任意姿态的物体,并规划合理的放置位置,紧凑地摆放更多产品。考虑到不确定物体最优装箱位置难以学习、算法学习速度慢且难以收敛的问题,本文创造性的将人类经验编码结合到深度强化学习算法中,给强化学习以引导但又不限制它的探索,帮助智能体更快的探索到更优的放置策略,另外采用动作屏蔽机制,改变无效动作的概率分布大大加快了学习过程。针对非结构化真实环境抓取-放置装箱系统领域空白的问题,设计了 PackerBot系统,一个完整的机器人框架可在非结构化场景执行可变大小的产品包装。其中包括基于6自由度吸力的拣选模块和产品尺寸估计模块,完善了系统的流程,形成了一个完整的产品包装系统。还设计了虚拟到现实的迁移模块,跨越了仿真和现实之间的鸿沟,将前面在仿真中利用深度强化学习学到的最优放置策略成功迁移到真实世界。本文专门设计了一个仿真平台对上述提出的方法进行对比和训练。并且在UR5机械臂平台上对整个系统进行真实世界测试,以及和人类表现进行了对比。大量的实验结果表明,本文的方法在模拟和实际测试中都达到了较好的性能。

关键词：深度强化学习装箱机械臂启发式

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基于机器人的饮料瓶装箱系统的研究

基于机器人的饮料瓶装箱系统的研究

作者：鲁力武汉轻工大学

学位级别：硕士

随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,包装机械行业也逐步向着高效、自动化的方向发展,传统的手工或半自动化包装方式已不能满足生产的需要。其中食品类包装,如饮料等日常销量大的产品的包装,其自动化程度显得尤为重要,而装箱是饮... 详细信息

随着社会经济的发展和人们生活水平的提高,包装机械行业也逐步向着高效、自动化的方向发展,传统的手工或半自动化包装方式已不能满足生产的需要。其中食品类包装,如饮料等日常销量大的产品的包装,其自动化程度显得尤为重要,而装箱是饮料类包装过程中不可缺少的一环。在国家提出“中国制造2025”的背景下,本着自动化与设备专用化的原则,本文针对饮料瓶的装箱问题,提出了一种基于机器人及PLC的自动化系统,主要从以下几个方面进行了研究:(1)根据系统的功能需求进行生产线的总体设计,确定了装箱-封箱-码垛的工艺路线。利用模块化设计思想将系统分为输送机构、装箱机构、封箱机构和码垛机构四个子系统,并确定了各子系统的设计方案及机械结构。(2)提出了一种基于机械手的自动装箱机构,并对机械手的运动学进行了分析和建模。首先阐述了坐标变换的原理,创建了机械手连杆坐标系,并计算出了机械手的D-H参数。然后将连杆坐标系和D-H参数结合起来,同时构建机械手的运动学模型,分析关节运动状态,求解机械手正逆运动学方程,并通过MATLAB计算机械手的工作空间。(3)在机械手运动学分析的基础上,运用五次多项式插值法对机械手轨迹进行轨迹规划,借助MATLAB对机械手的运动轨迹进行仿真,证实机械手装箱的可行性。(4)提出了基于PLC的自动装箱控制系统的结构,并根据生产线的功能需求,对控制系统的硬件及软件进行了详细的设计。首先是主控制器的选型、触摸屏的选型以及变频器外围电路的设计,接着对控制系统的管理及流程进行了研究,并按照模块化设计的思想,对控制系统的人机交互、物料输送、装箱、报警等各部分模块进行相应的软件设计,并对系统各部分的通信进行了相应的研究。(5)最后对系统进行现场调试和试运行,证实控制系统可以完成所有要求。本文所提出的自动装箱系统不仅适用于各种饮料瓶的装箱需要,而且对于其他瓶装类货物的自动装箱也具有广泛的借鉴意义。

关键词：饮料瓶装箱轨迹规划机械手运动学控制系统