Archive for the ‘Industriniai taikymai’ Category

Minimalaus biudžeto vaizdo sistema

Automobilių dalių gamintojai iš Birmingham parodė kaip pagaminti vaizdo sistemą naudojant tik minimalų biudžetą. Jie panaudojo Scorpion Vision programą ir porą standartinių web kamerų, iš viso už £64. Tai tikrai įdomus ir netikėtas sprendimas. Daugiau detalių šiame straipsnyje. Patys inžinieriai sukūrė Scorpion profilį ir suderino visą sistemą – teigdami, kad tai jiems nebuvo sunku, juo labiau, kad su Scorpion jau buvo pažįstami.

Mūsų komentaras būtų toks, kad mes nesiūlytume naudoti web kamerų. Net jeigu ir atrodo, kad web kameros ryškumo užtektų, nėra aišku ar pigios kameros gali užtikrinti vaizdo pastovumą. O tai gali sukelti tiesioginių problemų vaizdo analizės algoritmams. Tačiau antra vertus, kalbant apie tinkamumą, reikia atskirti, kam bus naudojama vaizdo sistema  – detekcijai ar matavimams. Kaip taisyklė, matavimai yra gerokai sudėtingesnis ir reiklesnis uždavinys. O jeigu tereikia, tarkime, nustatyti patį faktą – ar detalė yra savo vietoje, tuomet visai gali būti, kad web kameros tikslumas buvo pakankamas.

Įdomu būtų žinoti, kokio dydžio buvo tas mažas biudžetas, nes straipsnyje apie tai nėra duomenų. Mūsų paskaičiavimu, naudojant Scorpion Vision Basic, dvi web kameras, apšvietimą, profilius ir kompiuterį, galėtų susidaryti apie €3000, neskaitant programavimo ir diegimo darbų.

Kalbant apie biudžeto mažinimą, verta atkreipti dėmesį į industrines CMOS technologijos kameras. Tradiciškai jos buvo ir tebėra laikomos prastesnėmis už CCD kameras, tačiau jau kuris laikas visi pripažįsta, kad CMOS kameros padarė didelę pažangą ir kokybės prasme beveik susilygino su CCD kameromis. Tuomet ženkliai mažesnė CMOS kamerų kaina tampa labai svariu argumentu.

3D vaizdo sistemos metalo pramonėje

Keli pavyzdžiai, kaip Scorpion 3D Stinger vaizdo sistemos valdo robotus metalo liejykloje.

Norint pritaikyti robotinius manipuliatorius automatizuotose linijose, ypač, kai dirbama su sudėtingos formos detalėmis, pagrindiniai uždaviniai yra paimti detalę, pakeisti jos padėtį, perkelti į kitą vietą. Gali būti daug įvairios formos detalių, o ir tos pačios detalės padėtis ant konvejerio ne visada bus vienoda. Pavyzdžiui, dirbant su didelėmis tūrinėmis detalėms, net ir stengiantis, labai sunku užtikrinti, kad viršutinių taškų pozicijos būtų fiksuotos.

Vaizdo sistemos valdomas robotas gali dirbti su šimtais skirtingų detalių.3D sistema atpažįsta detales, net kai jų padėtis nevienoda – jos gali būti pasuktos, pakeltos ar pasislinkę į šoną. Detalei atpažinti reikia nuo 0,1 iki 1 s.

Detalės atpažįstamos pagal specifines savybes – tam tikrose vietose esančias kiaurymes, kampus ir pan. Detalei identifikuoti paprastai naudojama nuo 4 iki 8 savybių.  Vaizdo sistema ieško užduotų savybių, nustato jų x,y,z koordinates ir pagal jas atpažįsta detalę, todėl robotas gali su skirtingomis detalėmis atlikti skirtingas operacijas.

 

 

Dar vienas pavyzdys iš automobilių detalių gamybos. Robotas vaizdo kameros pagalba tikrina detalių kokybę – matuoja kampus ir atstumus 0,1 mm tikslumu. Kadangi detalės forma sudėtinga, robotas judina kamerą iš vienos vietos į kitą, kad galėtų patikrinti visas reikalingas detalės vietas. Raudona ištisinė šviesa skirta paviršiaus defektų ir geometrijos analizei. 3D modeliui sukurti naudojamas lazeriu generuojamas tinklelis iš raudonų taškų. Vienai detalei patikrinti reikia nuo 5 iki 10 sekundžių.

Robotas, kuris mato

Robotas laikomas gamybos pažangos simboliu, tačiau paprastas robotas turi esminį apribojimą. Jis gali paimti tik tiksliai orientuotus gaminius, padėtus iš anksto žinomoje vietoje, todėl gamyklos turi samdyti darbininkus, kurie iškrauna detales iš dėžių ir padeda taip, kad robotas galėtų paimti. 3D vaizdo sistemos situaciją pakeitė iš esmės- robotai “praregėjo“ ir patys gali pasiimti reikalingas dalis, perduoti detales vienas kitam, atpažinti skirtingus gaminius ir su jais atlikti skirtingus veiksmus.

Filmuke Robotas ima aliuminio detales tiesiai iš dėžės, kurioje jos buvo atsiųstos Raufoss Neuman gamykloje Norvegijoje. Detalės dėžėje sudėtos 6 sluoksniais, po 120 detalių kiekviename. Robotą valdo Scorpion 3D Stinger stereo vaizdo sistema, todėl robotas sugeba paimti detales, sukrautas viena ant kitos ir baigęs pakutinį slauoksnį, atpažįsta, kad dėžė jau tuščia. Anksčiau čia veikė 2D sistema, todėl žmonės rankomis turėdavo iškrauti dėžes ir sudėti detales ant padėklų. Dėžės dydis- 1200 x 800 mm, erdviniam vaizdui gauti naudojamos dvi Prosilica GC1020 GigE vaizdo kameras.

Parketo lentų pločio matavimas

Parketo gamykloje lentų išmatavimus tikrina vaizdo sistema. Ji matuoja lentos plotį abiejuose galuose ir viduryje, taip pat tikrina, ar nenuskilę lentos kampai. Matavimų tikslumas- 0.1 mm. Kuriant ant šią sistemą vienas svarbiausiu klausimų buvo, kaip atpažinti įvairių spalvų lentas- nuo beveik baltos iki beveik juodos.

Kol nebuvo šios sistemos, lentos buvo tikrinamos pasirinktinai. Darbininkas laikas nuo laiko paimdavo lentą nuo konvejerio ir išmatuodavo jos plotį mikrometru. Dabar patikrinama 100 proc. pagamintų  lentų. Jei ant konvejerio pasirodo brokuotos lentos, galima iš karto stabdyti gamybą ir sureguliuoti įrengimus.

Baldų komplektacijos tikrinimas

Tiek Lietuvoje, tiek užsienyje yra populiarūs surenkami baldai – kai nedidelėje pakuotėje galima nusipirkti ir namie pačiam surinkti spintelę, komodą, spintą… Išskirtinė šių baldų savybė – patraukli kaina. Įvertinant, kad jų gamyba vyksta Europos Sąjungoje, tame tarpe ir Švedijoje, kyla klausimas – koks didelis turi būti gamybos našumas, kad būtų įmanomos tokios žemos kainos. Ypač, kai atidarius pakuotę pamatai, kiek daug įvairiausių detalių. O surinkus baldą paaiškėja, kad nieko nepritrūko ir nieko papildomo neliko.

Be abejo, gamybos automatizacija čia yra labai intensyvi. Paminėsime tik vieną automatizacijos elementą – komplektacijos tikrinimą su vaizdo sistema. Konvejeriu judančius padėklus stebi vaizdo kameros, sistema atpažįsta baldų komplekto sudedamąsias dalis, suskaičiuoja, ar sudėtos tinkamo ilgio detalės, ar yra visos reikalingos dėžutės, ar įdėta instrukcija. Sistema taip pat perskaito ir atpažįsta skaičius bei raides ant etikečių ir patikrina, ar teisingas ženklinimas. Jei komplektas nepilnas, sistema parodo, ko trūksta. Tuomet cecho darbuotojai prideda ar pakeičia dalis ir patikrina komplektą iš naujo.

Saulės elementų plokštelės (wafers)

Saulės elementų gamyklos dabar kyla visur – Azijoje, Amerikoje, Europoje. Taip pat ir Lietuvoje. Natūralu, kad vaizdo sistemos yra panaudojamos išsamiam gamybos kokybės tikrinimui.

Lazerio pagalba gaunamas 3D saulės elemento plokštelės vaizdas

Yra įvairios saulės elementų gamybos technologijos, tačiau nuo to momento, kai pasirenkama tinkama silicio plokštelė (wafer) ir pradedama taikyti konkreti technologija, broko kaina labai išauga. Todėl prieš pradedant kitus veiksmus yra tikslinga kuo kruopščiau tikrinti ir atsirinkti silicio plokšteles. Tordivel Solar sukūrė sistemą polikristalinių saulės elementų plokštelių (wafers) kokybės tikrinimui, kurią sudaro keletas stočių:

    Aptiktas briaunos defektas

  • topologijos (ar taisyklinga plokštelės  geometrija- atstumai tarp briaunų, briaunų ilgiai bei kampų išmatavimai)
  • storio, varžos bei krūvininkų gyvavimo laiko  matavimo stotis
  • mikroįtrūkimų aptikimo stotis
  • paviršiaus tikrinimo  stotis (ar lygios briaunos, ar pilnai padengtas paviršius, ar nėra iškritusių mikrokristalų bei užterštumo)

Visos stotys integruotos tarpusavyje, konfigūruojamos ir valdomos iš vieno kompiuterio. Statistiniai duomenys ir plokštelių vaizdai kaupiami duomenų bazėje.  Gamykloje tokia linija paprastai integruojama su plokštelių rūšiavimo įrenginiu (sorter), kuris automatiškai sudeda plokšteles į numatytas dėžutes kiekvienai kokybės klasei.  Ši linija dirba greitai – sugeba patikrinti 1 plokštelę per sekundę.

Tordivel Solar topologijos stotis

Picos ir kiti kepiniai

Picų rūšiavimo mašina

Šis sprendimas yra įdiegtas daugelyje Skandinavijos maisto fabrikų.
Konvejeriu keliauja picų pagrindai. Sistema išmatuoja jų diametrą, storį, aptinka defektus. Neatitinkanti nustatytų kriterijų pica nupučiama nuo konvejerio oro srove. Rūšiavimo kriterijus gali nustatyti sistemos vartotojas. Per valandą sistema patikrina 7200 picų (konvejerio greitis- 0.5 – 1.0 m/s). Picos diametrą sistema išmatuoja 0.5 mm, o aukštį- 0.2 mm tikslumu.

Nekokybiška pica pašalinama

Picos pagrindo aukštis matuojamas keliose vietose, kad sukurti tikslų 3D modelį, nustatoma storiausia ir ploniausia vieta. Tokiu būdu galima labai tiksliai įvertinti, ar gaminio forma yra tokia, kaip turi būti. Sistema gali rūšiuoti gaminius ne tik pagal formą, bet ir spalvą, taip pat kaupti gaminių kokybės statistinius duomenis. Taip pat ji gali būti lengvai pritaikyta bet kokių kitokių kepinių tikrinimui, nesvarbu, kokie dideli ar maži jie būtų.

Picų duomenys kompiuterio ekrane

Alaus skardinių markiravimo tikrinimas

Scorpion Vision panaudota sistemoje, kuri tikrina ar teisingai ant alaus skardinės dugno atspausdinta data ir partijos numeris. Teksto atpažinimas ir tikrinimas pats savaime nėra sudėtingas uždavinys, tačiau šiuo atveju reikėjo patenkinti labai aukštus greičio reikalavimus. Sistema sugeba patikrinti net iki 1200 skardinių per valandą, t.y. konvejerio greitis yra 15-20 skardinių per sekundę. Aptikus neteisingą skardinę ji yra išmušama nestabdant konvejerio. Tai įspūdingas reginys, nes išstūmimo metu alaus skardinė neišvengiamai yra sutraiškoma ir alus išsitaško.

Connecting Industry straipsnis apie kodų ir etikečių nuskaitymą pramonės projektuose, paminėta ir ši sistema.