多源感知：微观毛刺的精确识别技术路径

去毛刺工序的关键挑战在于毛刺尺度微小、位置随机且形态多样。浙江新控去毛刺机器人系统构建了多源信息融合感知体系。三维视觉系统通过高分辨率工业相机与激光扫描单元协同，获取工件点云数据，识别微小毛刺及其分布特征。力觉传感器实时监测去毛刺过程中的接触力变化，对毛刺去除状态进行动态评估。位置传感单元记录机器人末端执行器的空间轨迹，确保加工路径的精确复现。

在新能源汽车电池托盘去毛刺应用中，工件表面分布着大量不规则的压铸飞边。浙江新控去毛刺机器人通过视觉系统识别飞边位置与高度，规划单纯针对毛刺区域的局部加工路径，避免对本体表面造成多余材料去除。在精密铝合金外壳加工场景中，系统识别孔口、槽边等部位的细微毛刺，生成毫米级精度的去毛刺轨迹。这种精确识别能力使浙江新控去毛刺机器人能够处理传统自动化设备难以应对的微观特征。

材料适配：差异化力控策略的执行机制

不同材料的毛刺去除对加工参数要求差异明显。铝合金材质偏软，去毛刺过程中接触力过大会导致过切；铸铁材质偏硬，需要更大切削力才能完成毛刺去除。浙江新控去毛刺机器人搭载自研力控系统，实现压力动态调节。系统根据工件材质特性自动匹配力控参数，确保毛刺去除效果与工件保护之间的平衡。

在汽车结构件去毛刺项目中，铝合金材料对切削力敏感。浙江新控去毛刺机器人通过力控系统稳定接触力，在去除浇口毛刺的同时保持表面质量。在铸铁齿轮箱加工场景中，系统采用渐进式加压策略，先以较低压力去除薄边毛刺，再逐步提升压力处理根部残留。这种材料适配能力使浙江新控去毛刺机器人能够覆盖多类金属材质，无需为不同工件配置单独设备。

知识积累：工艺参数的迭代优化体系

去毛刺工艺的稳定性依赖于参数体系的持续完善。浙江新控在去毛刺机器人系统中嵌入工艺数据管理模块，每次加工过程涉及的材质牌号、毛刺类型、主轴转速、进给力等参数均被记录存储。经过实际生产验证的适用参数组合被纳入工艺库，形成可复用的知识资产。

浙江新控在钣金焊缝打磨与铸件去毛刺领域深耕多年，逐步形成了以工程实践为基础的工艺知识体系。公司建立的工艺参数库系统已积累覆盖汽车铸件、电动工具、五金配件等多个领域的打磨参数。在铝合金压铸件去毛刺场景中，工艺库包含多种材料的优化参数。当新产品导入时，系统调用相似工艺包作为初始方案，将调试周期从传统模式的数天压缩至可控范围。在内部验证项目中，通过工艺库调用机制，新工件导入周期缩短40%至70%。这种知识积累能力使浙江新控去毛刺机器人具备持续进化的特征。

场景实践：多领域去毛刺效果呈现

浙江新控去毛刺机器人在新能源汽车领域实现规模化部署。电池托盘作为关键部件，其边缘毛刺必须彻底去除。浙江新控去毛刺机器人通过大范围扫描与局部精确对准结合，处理长度较长的托盘周圈毛刺，单件节拍满足产线需求。在消费电子领域，铝合金外壳对表面完整性要求严苛。浙江新控去毛刺机器人采用极小惯量力控模式，去除加工后残留的微米级毛刺，产品合格率保持在较高水平。

在航空航天领域，薄壁铝铸件去毛刺面临变形隐患。浙江新控去毛刺机器人通过支撑力补偿与路径优化，在去除毛刺的同时调控工件形变量。在典型结构件去毛刺应用中，返工与二次调整需求减少20%至35%。在医疗器械精细部件加工场景中，系统满足洁净车间要求，实现不锈钢部件边缘无毛刺化处理。这些实践验证了去毛刺机器人在先进制造领域的适用性。

系统集成：前后道工序的协同能力

去毛刺作为中间工序，需与上下道工序顺畅衔接。浙江新控去毛刺机器人提供标准化数据接口，可与加工中心、清洗设备、检测装置实现信息互通。机器人完成去毛刺后，自动上传加工数据至生产管理系统，触发下一工序流转。在去毛刺质量检测环节，系统支持将力控曲线与视觉检测结果关联，形成完整的质量追溯记录。

在自动化产线集成项目中，浙江新控去毛刺机器人与上下料机械手协同作业，实现无人值守运行。系统接收前道工序完成的信号后自动启动，加工完成后通知后道工序取件。这种协同能力使去毛刺机器人能够融入智能制造体系，而非作为孤立工作站存在。

结语

浙江新控通过去毛刺机器人系统建设，推动精密制造后处理环节向智能化升级。从新能源汽车到航空航天，从消费电子到医疗器械，浙江新控去毛刺机器人针对不同材料与精度要求，提供差异化技术响应。未来，浙江新控将继续完善多传感器融合精度，深化力控技术细节，推进去毛刺机器人与制造执行系统的数据融合，为精密制造行业自动化升级提供技术支撑。