Gyártásközi termékellenőrzés és -kezelés intelligens kamerával és ipari robottal
Gyártásközi termékellenőrzés és -kezelés intelligens kamerával és ipari robottal
Fehér Zoltán MSc II. évf.
e-mail: feherzoltaan@gmail.com
Konzulens: Tóth András, Gyártástudomány és –technológia Tanszék
e-mail: toth@manuf.bme.hu
Gyártási folyamatok ellenőrzési műveletei között ma már a hagyományos idomszeres és mérőeszközös berendezések mellett korszerű képfeldolgozó rendszereket is megtaláljuk. Sőt, a minőségi követelmények növekedésével kamerás ellenőrző rendszerek kulcsszerepet játszanak abban is, hogy a részegység gyártók „just in time” rendszerben teljeskörűen átvizsgált alkatrészeket szállíthatnak, ugyanis „az autóipari beszállítókkal szemben a legújabb követelmény az, hogy 1 millió leszállított részegységből csak 20 lehet hibás”[1].
Dolgozatom célja egy olyan laborgyakorlat fejlesztése, amely a Gyártástudomány és –technológai Tanszék robotlaborjában található eszközök felhasználásával robotos alkatrész minősítés és kezelés alakfelismerő rendszerrel támogatott megoldását mutatja be. A hallgatók megismerkedhetnek olyan ipari megoldásokkal, mint egy intelligens kamera betanítása, a selejtté minősítés folyamata, szállítószalagon rendezetlenül adagolt alkatrészek felismerése, helyzetük meghatározása, az alkatrészek robotos megfogása és manipulálása megállított és mozgó szállítószalag esetén.
A labor első feladata, hogy minden hallgatónak egy találomra kiválasztott elektronikai alkatrészt, ún. ArUco 2D kódot kell megépíteni próbanyákból és infra LED-ekből. Harminc különböző mintát választottam ki ezek közül, így minden hallgatónak egyedi feladata lesz. A hallgatók egyikük prototípusát betanítják az intelligens kamerának, majd mindegyikük prototípusát ellenőrzik a kamera segítségével, a feldolgozó egységben előzőleg eltárolt minták alapján. A selejtnek minősített prototípusokat a robot kiemeli a szállítószalagról és selejttárolóba helyezi. A hallgatók a gyakorlatvezető segítségével a kamera jelentése alapján megállapítják az eltérést.
A második feladat optimalizálással kapcsolatos: a szállítószalagon az első feladattal ellentétben rendezetlenül érkező felületszerelt elektronikai alkatrészeket kell felismerni és robottal kezelni. A selejt alkatrészeket a robot selejttárolóba helyezi. Az alkatrészek fajlagos sebessége és rendezetlensége függvényben a robot a szállítószalag sebességét növeli, illetve csökkenti, szükség esetén a szalagot megállítja.
A laboron résztvevő hallgatóknak készítettem egy útmutatót. Ez tartalmazza milyen alakfelismerő rendszerek léteznek az egyszerűktől a bonyolultabbakig. Ipari példákon keresztül bemutatom, milyen esetekben lehet használni ezeket a rendszereket. Bemutatom a hallgatóknak a gyakorlat során használt SIEMENS VS120 kamera programját.
[1] Magyar Elektronika, 2003/12, p16-17
