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在铜电解工艺生产阴极铜的过程中,阴极种板在长期受到电解液中的杂质和电化学反应作用下,其表面会沉积附着杂质,出现暗灰色的污点/面等氧化缺陷,降低阴极种板的附着力,使粘附于板面的阴极铜提早脱落、掉入电解槽中,影响阴极铜的产量和质量。为解决这个问题,须派数名员工在阴极铜剥片运输生产线的专用工位检测分拣表面氧化缺陷严重的阴极种板,送至工作台进行人工打磨修复然后重新排板。单纯的依靠人工检测分拣打磨阴极种板会产生分拣效果差、工作强度大、效率不高、打磨质量低等问题,为解决这些问题研究阴极种板表面缺陷在线检测及自动打磨修复系统显的十分有必要。本文的主要工作和研究结论总结如下。首先,分析了某铜冶炼企业的生产线阴极铜生产工艺流程的组成、运行节拍与时序及其特点,确定了在不改变原有工艺流程的前提下构建了基于机器视觉检测和恒力打磨一体化的铜电解阴极种板表面缺陷在线检测及自动打磨修复系统方案,进行了相应的系统总体方案设计。在视觉检测系统设计方面,确定视觉系统的光源、相机、镜头等主要硬件选型。为了检测阴极种板表面产生的氧化缺陷程度,通过对阴极种板表面目标特征区域面积占比的计算来评估阴极种板的合格性。使用图像处理技术对阴极种板样板图像的目标特征区域进行了深入研究,利用不同的图像算法对目标特征区域进行试验分析,确定最优图像处理算法。最后对阴极种板目标特征区域完成有效的分割提取、识别与面积占比计算,有效的判别了阴极种板的氧化缺陷程度。根据阴极种板的打磨特性和工厂实际作业环境要求,设计出了阴极种板打磨机器人系统。对阴极种板打磨机器人本体结构和恒力打磨装置材料选型都进行细致的分析设计。为了验证设计出的打磨机器人本体性能,通过有限元分析的方法进行论证并获取本体有关机械特性的重要参数。为保证实现对阴极种板的恒力打磨控制,对恒力打磨装置建立数学模型,设计改进的模糊PID控制算法进行仿真,实验结果表明模糊PID控制算法更能满足恒力打磨控制要求。