本文的主要研究内容是使用机器人抓持水龙头对其工件表面进行磨削加工。基于人机和美学的考虑,水龙头表面多为复杂曲面,在以往的水龙头表面磨削加工过程中多采用人工磨削,但是人工磨削加工尺寸一致性差,并且磨削过程中产生的金属粉尘对工人的健康危害极大。采用专用磨床加工,解决了人工磨削的诸多弊端,但是其可拓展性差,不适合水龙头这类造型频繁变化的零件。采用机器人加工尽管在精度方面与专用磨床相比有所不及,但是其加工柔性高,非常适合加工水龙头这类造型变化频繁,批量不大,对尺寸精度与形状精度要求并不高的零件。因此本课题采用机器人砂带磨削的方式对水龙头表面进行磨削加工。针对于水龙头造型频繁变化,新造型水龙头磨削调整时间长的问题,利用BP神经网络建立磨削过程模型,实现磨削参数的离线设定,缩短新造型水龙头磨削所需要的试磨时间。基于以上设想,选择对磨削表面粗糙度影响最大的三个因素:砂带目数,砂带速度,磨削正压力,进行了大量的基础工艺试验,探究以上三个因素对磨削表面粗糙度的影响。对这些实验数据进行归一化处理,将处理后的数据作为训练样本,对神经网络进行训练,利用训练好的神经网络对磨削参数进行预测,并利用MATLAB GUI工具箱编写了磨削参数预测界面,实现离线磨削参数设定。并将离线设定的磨削参数运用到实际的水龙头磨削加工中,达到缩短新工件调整时间的目的。针对水龙头曲面造型复杂,难以编写磨削轨迹的问题,本文中采用离线编程软件与示教器混合编程的方式。在离线编程软件RobotStudio中实现对加工轨迹的精确编程,但是对于非加工轨迹以及相关外围信号配置则通过示教器完成,结合两者的优势,缩短编程时间。针对加工区域轨迹的编程,本文中根据水龙头表面不同部分的特征,划分不同的磨削区域,选择对应的磨削方法。使用RobotStudio中的Machining PowerPac轨迹编程插件完成磨削轨迹的编程。在RobotStudio软件中对编制好的磨削轨迹进行仿真验证,检查有无干涉碰撞以及机器人关节超限的问题,仿真检查无误后,将磨削轨迹程序输入到机器人控制柜中,进行慢速磨削轨迹验证,检查无误后进行实际加工。观察机器人砂带磨削后的水龙头零件,表面磨削一致性好,曲面光滑平顺,达到了预想设定的磨削效果。