1. 课程导入与工程认知
搬运码垛是工业机器人最早实现规模化应用的领域之一。它看起来只是“把箱子从A点搬到B点”，但真正落到生产线上，涉及来料输送、机器人本体、末端执行器、码垛工艺、安全防护、节拍匹配与整线联调等多个环节。本课程以MOTOMAN（安川电机）机器人为对象，围绕一条典型的搬运码垛生产线，从工程认知出发，逐步深入到方案设计、程序编写、参数配置与系统联调。学完本课程，你应当能够独立读懂一条码垛线的组成关系，判断关键参数是否合理，并能完成基础的程序编写与调试。
一、系统由哪些部分构成
一条完整的MOTOMAN搬运码垛系统，通常可以划分为五个层次。第一层是机器人本体与控制器，例如MOTOMAN-GP系列或PL系列码垛专用机型，控制器常见为YRC1000或YRC1000micro，负责运动学解算、轨迹规划与I/O逻辑。第二层是末端执行器，码垛场景中最常见的是真空吸盘夹具或夹爪，用于抓取纸箱、袋装物料或周转箱。第三层是物料输送与定位单元，包括皮带输送机、滚筒线、挡停机构与光电传感器，负责把来料稳定送到抓取位。第四层是码垛工位与托盘系统，包括托盘、垛型定位、满垛检测与托盘更换机构。第五层是安全与控制系统，包括安全围栏、安全门锁、急停回路、光栅以及与人机界面（HMI）或上位PLC的通信。
这五层不是简单堆叠，而是通过信号与节拍紧密耦合。例如，输送线到位信号触发机器人抓取，机器人完成放置后向PLC反馈“允许进料”，PLC再放行下一件物料。理解这种“信号—动作—反馈”的闭环关系，是后续调试的基础。
二、典型应用场景与工程差异
搬运码垛并不是一种单一工况。按物料形态分，常见有纸箱码垛、袋装物料码垛、周转箱码垛和桶装物料码垛。纸箱码垛对夹具的平整度和真空吸附面积要求较高；袋装物料容易变形，通常需要夹爪配合整形机构；周转箱码垛则更强调定位精度和垛型稳定性。按产线节拍分，低速线可能允许每件8～10秒，而高速线要求每件4～6秒，这直接决定了机器人选型、运动路径优化程度以及是否采用双抓或双工位交替。
以一条常见的纸箱码垛线为例：来料纸箱尺寸为400mm×300mm×200mm，单箱重量约8kg，要求码放6层，每层5箱，托盘尺寸1200mm×1000mm。机器人需要从输送线抓取位取箱，移动到托盘上方，按预设垛型逐箱放置。这个过程中，抓取位与放置位之间的水平距离约1.8m，垂直提升高度约0.6m。若机器人单次循环时间为5.5秒，而输送线每6秒供一件，则系统可以稳定运行；若循环时间超过6秒，就会造成来料堆积，必须优化路径或增加缓存。
三、学习路径与工程目标
本课程的学习路径遵循“先认知、再设计、后调试”的顺序。前期建立系统组成与信号关系的整体认知；中期进入机器人选型、夹具设计、垛型规划与程序结构；后期聚焦I/O配置、通信联调、安全回路验证与节拍优化。每一阶段都对应可检查的工程目标，而不是停留在概念记忆。
具体来说，完成本课程后，你应当能够：读懂一条码垛线的电气与气路原理图；根据物料尺寸和节拍要求，初步判断机器人型号与夹具形式是否匹配；使用MOTOMAN的INFORM语言编写包含抓取、移动、放置和垛型循环的基础程序；配置YRC1000的通用I/O与PLC通信；识别常见故障如抓取失败、放置偏移、节拍超限，并给出排查方向。
四、工程目标的可量化描述
工程目标不能只说“会调试”，而要落到可观察、可测量的指标。以下是一组示例目标，供你在学习过程中对照检查：
| 目标维度 | 示例指标 | 判断依据 |
|---|---|---|
| 节拍 | 单件循环时间 ≤ 6 s | 连续运行20件，记录平均循环时间 |
| 抓取可靠性 | 连续100次抓取失败 ≤ 1次 | 真空压力开关反馈与计数 |
| 放置精度 | 箱体边缘偏移 ≤ ±5 mm | 码放后测量垛型边缘 |
| 安全响应 | 急停触发后机器人停止时间 ≤ 0.5 s | 安全回路测试记录 |
这些指标不是凭空设定的，而是来自产线实际约束。例如，来料间隔为6秒，那么机器人循环时间就必须小于6秒，否则缓存会满。抓取失败率过高，会导致停机频繁，影响OEE。放置偏移过大，则垛型不稳，可能在搬运或缠绕膜时倒塌。理解指标背后的工程原因，比记住数字本身更重要。
五、从认知到动手的衔接
本节建立的系统认知，会在后续章节中反复用到。当你学习机器人选型时，会回到“本体与控制器”这一层；当你学习夹具设计时，会回到“末端执行器”这一层；当你学习程序编写时，会回到“信号—动作—反馈”的闭环关系。建议你在开始后续章节前，先用自己的话把这条码垛线的五个层次和主要信号流复述一遍，并尝试画出简图。能画出来，说明你已经具备了继续深入学习的工程基础。