大部分工件的加工都需要经过抛磨进行表面处理,其表面质量除了影响工件外观（光洁度）之外,重要的是影响工件性能,进而影响可靠性,甚至是影响整体装备的使用寿命。抛磨作为典型的接触式作业,目前仍主要依赖人工操作。但工人间不同的经验会导致抛磨的质量不一,且恶劣的抛磨现场会导致如噪声聋,尘肺等职业病。采用工业机器人构建抛磨工作站是一种有潜力的解决方案,目前已在工业界和学术界引起了广泛的关注。但受限于目前机器人技术的发展和抛磨作业的复杂特性,如何在抛磨作业中实现接触力的稳定控制以适应复杂抛磨过程及单件小批的生产模式,如何构建抛磨质量与工艺参数之间的模型并结合工件的特征对工艺参数进行优选,如何在线获知抛磨质量以对抛磨过程实时监控等问题仍然制约着工业机器人在抛磨领域中的进一步推广。为此,本课题聚焦于机器人抛磨作业中接触力产生与控制,抛磨质量模型构建与检测两大问题开展了如下内容:高带宽主动接触力控制抛磨末端执行器研制:基于对现有抛磨装置的构型分析,从设计原理上提出了一款具有主动力控制的抛磨末端执行器。通过对其接触力产生和传递过程建模,从频域分析中获得了 1510 rad/s（240Hz）的理论带宽,并在力控制测试实验中获得了 200Hz的实际带宽。通过与KUKA iiwa机器人所构成的力控制抛磨平台进行对比实验,验证了所研制的末端执行器在多种工况下均获得了比iiwa机器人更好的力控制效果及抛磨质量。面向无模型工件的恒法向接触力抛磨研究:为突破传统机器人抛磨所依赖的精确工件模型及装夹定位等限制,将机器人扩展到无表面几何模型工件抛磨中,结合所研制的抛磨装置及由其构成的机器人抛磨系统,分别从运动差分信息和接触力信息两方面入手,提出了两种不同的接触状态估计和调整方法,以实现沿着工件表面法向接触的抛磨作业需求,并结合所研制的抛磨末端执行器具有的高带宽主动力控制功能实现了恒法向接触力抛磨作业;最后在多种无模型工件抛磨实验中,所提出的方法获得了仅3°左右的姿态估计误差及±1N的平均力跟踪误差结果,从抛磨后的工件表面质量也说明了所提出的方法具有可行性和实用性。面向抛磨质量与工艺参数的关系研究:为获取抛磨后工件表面质量与相对应工艺参数之间的关系,基于所定义的抛磨前后表面粗糙度Ra的评估指标,先从极差分析法入手得到了接触力、进给速度和旋转速度这三个工艺参数对Ra影响程度依次增强的结果;并在实验中发现了工件表面初始粗糙度也会对最终的抛磨质量带来影响,为此进一步采用响应面分析法,综合分析接触力、进给速度、旋转速度、砂纸目数和工件表面等级共五个工艺参数对抛磨质量的影响,并构建了这些参数与表面粗糙度之间的关系模型;最后,在一系列实际的抛磨参数中对所构建的关系模型进行了测试,获得了误差范围在3.2%-10.2%之间,平均误差仅是7.2%的实验效果。面向抛磨质量在线检测的非接触式检测方法研究:结合所构建的机器人抛磨系统特征,设计了一款双偏振漫反射光源的图像获取系统,并获取了不同粗糙度等级的工件表面图像;根据抛磨作业及所获取图片的特征,基于灰度共生矩阵法设计和提取了工件表面图像的特征并构建了图像数据集;构建了基于支持向量回归的工件表面图像和粗糙度间对应的模型,并在不同的粗糙度工件图像测试中获得了 R2=0.996的检测精度;最后,在一系列的抛磨测试实验中获得了81.6%-92.7%的检测精度,验证了所提出的表面质量非接触式检测方法的有效性。本论文的研究工作为机器人抛磨领域实现高带宽主动力控制提供了理论和技术基础,并拓展了传统机器人抛磨的应用场景,使其能在无模型工件的抛磨作业得以使用,最后为抛磨质量与工艺参数的关系模型构建及抛磨过程的非接触式检测提供了新的解决方案,为将来研究抛磨过程中基于质量闭环的工艺参数实时调整提供了理论和技术基础。