Optimal Teaching for a Spot Welding Robot Using CAD Data

CAD 데이타를 이용한 용접용 로보트의 최적 교시

Since a number of welding points are distributed in an automobile part, the number of welding points alloted to each robot are large. So, there is an increasing need of an optimal sequence planning to minimize the total welding time. In this paper, an off-line programming scheme for effective teaching of a spot welding robot is presented. A collision free, optimal welding sequence planning is done through applying the modified Traveling Salesman Problem algorithm. Also, a data extraction method from an existing general CAD system is presented for reuse of the existing exact model data produced by a model designer and easy constructing the world model data base. The result show that the proposed system could enhance the efficiency of spot welding robot in automobile industry.

한 대의 자동차에는 많은 용접자들이 분포하므로 각 로보트에 할당되는 용접점의 수가 커지는데, 전체 공정에서 용접 작업이 차지하는 시간을 줄이기 위해서 용접 순서를 적절하게 계획할 필요성이 있다. 본 논문에서는 점 용접용 로보트의 효과적인 교시를 위한 오프라인 프로그래밍 방법을 제안한다. 이는 용접 로보트와 작업 대상물과의 충돌을 고려하여, 충돌 회피를 보장하며 최단 거리를 갖는 용접 순서를 계획하는데에 고전적인 TSP 알고리듬을 변형하여 적용한 것으로서 자동차 용접 작업에 응용한다. 또한 작업을 계획아는데에 필요한 모델 데이터로 기존의 일반적인 CAD 시스템과 그의 데이터를 이용할 수 있도록 하므로써, 데이터 베이스의 구축을 한층 용이하고 또 정교하게 할 수 있다록 한다. 자동차 생산 공정의 한 예에 본 교시 방식을 적용하므로써, 이의 효율성을 보인다.