引言

在传统的人工包装生产线中生产效率十分的低下，已将无法满足社会经济条件下的生产需要。然而在我国的许多中小型生产企业中并没有实现生产线的自动化，因此研究工业机器人在自动化包装线中的应用具有重要的意义。随着智能制造的逐步发展，自动化包装线在现代制造中有着重要作用^[1]。自动化包装线与传统的人工包装不同，自动化包装线可以通过高度的机械化以及先进的控制技术来提高产品的生产效率、质量、可靠性，除此之外还能极大地降低人工成本。随着人工智能、物联网以及机器学习等先进技术的不断壮大发展，将工业机器人与这些新兴技术相互结合可以实现通过数据来驱动机器人进行一些决策并进行自主学习，极大地增加了工业生产的可靠性，安全性以及有效性。除此之外，工业机器人的另外一个关键技术是机器人的控制技术。一个强大的控制系统不仅可以保证工业机器人能够精准地实现位置跟踪、速度跟踪以及力跟踪外，还可以根据工业使机器人的实时反馈使得机器人不断的适应变化的工作环境。因此，本文研究了工业机器人在自动化包装生产线中的应用，并介绍了一些机器学习，先进控制技术与工业机人的结合^[2,3]。

1 工业机器人

1.1 工业机器人的概述

在工业生产中，常见的机器人主要是由机械系统(执行机构)、驱动系统、感触系统、人机交互系统、控制系统以及决策系统组成。机械系统相当于人体的手臂，使得机器人能够完成各种运动的机械部件^[4~6]。驱动系统相当于人体的心脏与肌肉，可以为机器人实现各种运动提供动力，常见的驱动系统有伺服电机、液压驱动系统以及气动驱动系统。感触系统相当于人体的各种感官(皮肤、眼睛、耳朵等)，其不仅能够获得机器人本身的状态如位置，速度、加速度以及关节力矩等，还能监测外部的工作环境。而人机交互系统相当于神经系统，通过该系统我们可以处理相关信息并做出一些决策。控制系统是工业机器人的大脑，通过该系统能够实现对机械系统的控制指挥，使得机械系统能够按照要求进行生产活动。如图1所示是机器人的基本结构。

图1 机器人基本结构

工业机器人在工业生产线中的种类是多样的，根据工作内容可以将其分为直角坐标型机器人、圆柱坐标机器人、球坐标型机器人、多关节型机器人、协作机器人以及并联机器人等。直角坐标型机器人臂部可以沿着三个互相垂直的直线导轨移动，主要实现高精度的装配、搬运、包装和拿放等运动。该机器人可以用于电子组装以及小型零件的处理。圆柱坐标型机器人的臂部可以实现径向运动、上下运动和以中心柱为圆心的旋转运动。该运动特点使得该机器人适合于圆形或环形路径上的运动，比如在食品罐装线上的填充以及封装操作。球坐标型机器人有着类似人题肩关节的机械结构，能够进行俯仰、偏航以及自旋转运动。该机器人适合在较大空间中进行位置跟踪，比如组装大型构件或者在较大空间中移动物体。多关节型机器人是对人体手臂的高度模仿，其能够拥有多个自由度，可以实现非常复杂的三维运动。在工业生产中，多关节机器人主要用于精确的焊接、喷涂、组装以及打磨等操作，在汽车制造和机械加工中得到了广泛应用。协作机器人的设计是为了能够与人类工作者在同一工作环境中进行协同工作。该机器人具有高级传感器、软件和控制系统，能够实时地检测到人体的靠近活动并做出制动，以确保人类的安全。并联机器人可以使用多个臂部结构同步工作，通过闭环反馈回路来控制机器人的运动。其通常用于速度快、负载质量轻的搬运以及分拣工作。

2 自动化包装线中的机器人应用

2.1 自动化包装线

自动化包装生产线主要包括了上料系统、称重系统、自动包装系统、运输系统、自动控制系统以及机器人码垛系统等组成。上料系统通过工业机器人可以实现对包装材料的自动填充工作，该过程需要涉及运动控制^[7]。为了减少误差，有时上料系统将会集成机器视觉技术保证物料能够正确填充。称重系统主要实现物料的称重，判断是否符合工业生产要求。自动包装系统主要完成产品的封装工作，根据包装对象的不同，自动包装系统中的包装机可以分为液体灌装机、粉末包装机、颗粒包装机以及片剂包装机等。运输系统主要包括辊式输送机、带式输送机以及链式输送机等，可以用于在各个包装工序间产品以及包装材料的运输。自动控制系统通常包括传感器、控制软件、执行机构等，可以实现对整个包装过程进行监测和控制，实现自动化操作。机器人码垛系统主要是完成抓取和码垛工作。该系统可以根据物品信息通过机器语言算法计算出最佳的抓取方式和码垛策略，从而确保码垛的可靠性和效率。

自动化包装线的工作流程主要包括产品预处理、包装容器成型、包装料填充、包装容器封口、辅助包装以及码垛如图2所示。对于某些特殊的包装物料而言需要进行物料的预处理，即在包装前物料需要经过清洗、烘干、分选等处理工序。包装容器成型是指根据产品特性选择合适的包装材料，并通过成型机制做成所需的包装容器。包装料的填充是指将物料装入制好的包装容器中。之后需要对包装容器进行封口密封工作，并通过辅助包装实现附加信息的添加如标签和生产日期等。完成上述工序后，对产品进行码垛储存。在整个包装生产线中，每个工序都由相应的机械或工业机器人完成。通过自动化控制，可以大大提高包装的效率和质量，提高经济效益。

图2 自动化包装线工作流程

2.2 工业机器人的应用

工业机器人与传统的包装设备相比，因为其能够适应不同形状尺寸而广泛地应用于自动化包装生产线中。而工业机器人因生产线工序差异可以实现不同的功能。在包装物料预处理阶段，因为物料可能复杂多变的，这时工业机器人需要带有图像识别系统和多功能机械手，对物料进行分拣。目前抓取分拣机器人在食品饮料行业应用逐渐增多，如小颗粒的巧克力、糖果等食品的快速抓取并放置到指定的分拣传输带或者包装盒中，这种机器人不仅像人的双手一样灵巧，而且有足够的判断能力。除此之外，包装工序的难度系数也是很大的，该工序需要把零散的物品准确放到包装袋或者包装箱内，这是对工业机器人灵活性以及控制精度的一种考验。然而机器人在产品的包装中有很多的种类，根据物件的形状、重量以及对洁净度的要求可以分为装袋机器人、装箱机器人、灌装机器人以及包装输送机器人。装袋机器人是机座固定回转式，机身可以360度旋转，由机械手完成包装袋的输送、开袋、计量、充填、封袋以及运输堆码。这是一种智能化较高的包装机器人。装箱机器人与装袋机器人类似，一般用于金属和玻璃包装容器的装箱。灌装机器人可以将包装容器充满液体物料后，进行计量、封装和识别的机器人。包装输送机器人在包装生产线中主要用于塑料瓶包装输送，利用动力和特殊的构件实现瓶体输送。这种机器人与传统的输送机构不同，可以使得输送速度加快，输送空间减小。码垛机器人是一种仿真人操作、自动操作、在三维空间完成规定作业的设备，可以实现抓起和放置动作。该机器人具有很强的操作灵活性,一般位于包装生产线的后端替代人工搬运码垛，大大提高了生产效率和质量。

2.3 工业机器人的关键技术

工业机器人能够准确快速地完成包装生产与其控制技术和人工智能技术密不可分。机器人的传动系统中主要包括了气动伺服系统以及电液伺服系统，为了使得机器人能够高效快速准确地完成相应的工作，需要对这些系统实现精确的控制。机器人的末端执行器控制方式通常包括点位控制以及连续轨迹控制。点位控制是指机器人的末端执行器只需要在某个固定的工作点位进行操作，因此对末端执行器达到该点位的运动轨迹不做其他要求。但是在实际的生产活动中该控制方式的定位精度较低。连续轨迹控制与点位控制不同，这种控制方式要求末端执行器在空间中的运动要符合预设的轨迹，不仅需要位移跟踪精度，还需要速度跟踪精度，因此该控制方式的实现相对较难。在工业生产中，常见的控制算法是PID控制算法，PID控制算法由比例、积分和微分环节组成，通过对期望信号与实际输出的误差进行比例、积分和微分来确定控制输入，从而使得系统满足控制精度。但是该控制方法的控制精度较低，系统的暂态性能与稳定性难以同时满足，因此需要在机器人中引入更加先进的控制技术如滑模控制算法，自适应控制算法以及神经网络算法等。这些控制算法可以应用于机器人这种非线性系统中保证连续轨迹跟踪精度，除此之外，当机器人受到外部干扰时这些控制算法也能很好地保证系统的稳定性。

图3 机器人抓取物料控制流程

在机器人中应用人工智能技术可以帮助机器人进行自主决策与自主学习，从而提高包装线的生产效率。比如在物料的分拣工作中需要机器人拥有图像识别系统，而图像识别系统需要利用机器学习对物料信息进行数据的挖掘。常见的机器学习方法有决策树算法，随机森林算法以及神经网络算法等。图像系统中应用机器学习方法是决策树算法，该方法的核心思想是通过视觉检测物料的形状尺寸比如面积、周长以及颜色等，然后通过设计不同的条件将数据分类，最终完成分拣工作。

图  决策树算法模型

3 结论

随着科技的不断进步，工业机器人在自动化包装线上的应用越来越广泛。它不仅推动了制造业更加趋向于自动化的改造，也为国民企业的发展提供了动力。本文研究了工业机器人在自动化包装线上的应用，并讨论了工业机器人的关键技术。随着智能制造技术的不断发展，更多先进的控制技术和人工智能技术将应用于工业机器人中，这将使得机器人更加智能、灵活，有效地完成生产工作。随着工业自动化的不断发展，将会不断地提高产品的质量，生产效率，为社会创造更多的价值。

参考文献

[1] 杨新新,林贤坤,冷臻. 袋装螺蛳粉自动化包装生产线设计[J]. 机械工程师,2024(3):59-64.

[2] 王京擘. 自动化包装流水线动态检重监控系统设计[D]. 山东:青岛大学,2022.

[3] 祝孝裕. 筒纱包装自动化生产线控制技术研究[D]. 浙江:浙江理工大学,2018.

[4] 苏杰. 六自由度工业机器人运动规划的研究[D]. 杭州电子科技大学,2023.

[5] 吴婧. 进口工业机器人对出口产品质量的影响[D]. 浙江:浙江大学,2023.

[6] 夏富生. 基于工业机器人平台的电解加工基础研究[D]. 安徽工程大学,2023.

[7] 郑彪. 基于力传感器的工业机器人恒力打磨系统[D]. 黑龙江:哈尔滨工业大学,2023.