Sistemul Adept

CUPRINS

1. Introducere

1.1. Robotica

Robotica este o ramură a tehnologiei care se ocupă cu proiectarea, construirea, exploatarea, aplicațiile cu roboți, sisteme informatice pentru controlul roboților, feedback-ul senzorial și prelucrarea informațiilor. Aceste tehnologii se fac cu mașini automate care pot lua locul oamenilor în medii periculoase sau procese de producție, sau seamănă cu oameni în aparență, comportament, și / sau cunoaștere. Multi dintre roboți de azi sunt inspirați din natură. Denumirea de robot a fost introdusă pentru prima oară de către Karel Čapek în anul 1921 în lucrarea sa "Roboții universali ai lui Rossum", în 1921 plecând de la cuvântul ROBOTA, muncă, activitate de rutină, preluat de către Isaac Asimov, în povestirea științifico-fantastică "Fuga în cerc" (1941).

Conceptul de a crea mașini care pot funcționa autonom datează din timpurile clasice, dar cercetarea în funcționalitatea și utilizarea robotilor nu a crescut substanțial până în secolul al 20-lea. Roboții complet autonomi au apărut în a doua jumătate a secolului 20. Primul robot operat digital și programabil, Unimate, a fost instalat în 1961 pentru a ridica bucăți de metal fierbinte de la o mașină de turnare și după aceea să le aranjeze pe stive. În figura 1.1 este prezentat robotul Unimate din acea vreme.

Figura 1.1. Robotul Unimate

Astăzi, robotica este un domeniu în creștere rapidă, odata cu dezvoltarea tehnologiei și cercetarea aferenta in domeniul roboticii, robții au ajuns să aibă diverse scopuri practice, fie pe plan intern, comercial, sau militar. Mulți roboți pot avea activități care sunt periculoase pentru oameni, cum ar fi dezamorsarea bombelor, explorarea pamantului și spatiului în locuri în care omul nu poate să aiba acces, manipularea substanțelor toxice, etc. Roboții comerciali și industriali sunt larg răspândiți astăzi și utilizați pentru a efectua activități pe care le efectuează și oamenii, însă roboții fac aceste activități mai ieftin, mai precis și mai fiabil decât oamenii.

1.2. Arhitectura Roboților

Există mai multe tipuri de roboți folosite în mai multe medii diferite și pentru utilizări diferite. Deși sunt foarte diverși în aplicare și forma toți roboții au trei asemănări de bază atunci când vine vorba de arhitectura lor.

Toți roboții au o construcție mecanică, un cadru, o arhitectură, arhitectură care de obicei este soluția pentru o sarcină sau o problemă. De exemplu dacă într-o fabrică este nevoie de un robot pentru a manipula diferite piese cu o formă asemanatoare, configurația robotului o să fie de forma unui braț prezentat in figura 1.2. Aspectul mecanic este cea mai mare parte a soluției creatorilor pentru îndeplinirea sarcinii atribuite și care se ocupă cu fizica mediului din jurul sarcinii de executat, de exemplu: gravitația, frecarea, rezistența … etc. În concluzie, arhitectura robotului este esențială în funcția de o are de executat robotul. În figura 1.2 este reprezentat un Braț Robotic în configuratie PUMA (Programmable Universal Manipulation Arm).

Figura 1.2. Braț robotic în configurație PUMA

A doua parte importantă din confugrația roboților este partea electrică, aceasta este formată din trasee electrice, circuite electrice, senzori, etc. Luăm exemplul din figura 1.2, pentru ca brațul robotic să se miște acesta are nevoie de o sursă de energie să pună în mișcare motoarele ce acționează articulațiile brațului, energia este folosită și pentru senzorii aplicați în configurația robotului ce îi transmint diferite date precum temperatura, nivelul de energie, pozitia brațului. În concluzie roboții au nevoie de un anumit nivel de energie electrică furnizată motoarelor și senzorilor care sunt conectați la partea electrică din configurația acestuia pentru a putea fi pornit și pentru a putea executa operațiunile pentru care a fost proiectat.În figura 1.3 este prezentat un exemplu parțial de parte electrică aflată în arhitectura robotului.

Figura 1.3. Partea electrică a unui braț robotic

Al treilea nivel comun din configurația roboților este nivelul de programare, reprezentat de codul programului rezident în memoria controllerlui (codul robotului). De exemplu, dacă brațul robotic despre care am vorbit mai sus are partea mecanică corespunzătoare sarcinii de executat, are partea electrică corectă si nu are un program (un cod) implementat, nu o să execute nici o comandă. Să presupunem că robotul din exemplul nostru are o telecomandă și apăsam un boton care trebuie să îi comande robotului o anumită mișcare, nu o să fie posibil să execute acea mișcare fără un program care să facă referință la comanda pe care butonul o activează. În figura 1.4 este reprezentat un exemplu aleator al nivelului de programare de pe un robot.

Figura 1.4 Exemplu aleator al nivelului de programare

1.3. Aplicații cu roboți in mediul industrial

Pentru înbunatațirea producției în fabrici anumite sarcini care erau efectuate de om pot fi făcute și de roboți cu o precizie mai bună, o calitate mai buna și o fiabilitate mai bună. Pentru realizarea de sarcini diferite și pentru obținerea unei calitați superioare, roboții sunt echipați cu anumite sisteme care să îi ajute in realizarea sarcinilor. Un exemplu de sistem care poate fi echipat pe un robot este sistemul de vedere artificială.

Vederea artificială este o tehnologie relativ nouă care are multe de oferit în procesele de fabricare în serie, fiind folosită în aplicații de inspecție calitativă, aplicații de sortare si aplicații de sortare pe baza inspecției calitative.

Un exemplu de aplicabilitate al vederii artificiale este aplicația de recunoaștere a formelor in procesul de fabricare printr-un sistem de analizare al imaginilor reprezentat și in figura 1.5.

Figura 1.5. Sistem de analiză a imaginii

Principalele operații efectuate de un sistem de vedere artificială sunt cele de descriere simbolică a imaginii respective. Etapele care se parcurg sunt: achiziția și formarea imaginii, pre-procesarea imaginii, segmentarea imaginii, descrierea, recunoașterea formelor, interpretarea. O parte din aceste etape sunt definite în punctele de mai jos

Achiziția imaginii: O imagine digitală este achiziționată de către unul sau mai mulți senzori de imagine, care, pe lângă diverse tipuri de camere sensibile la lumină, includ senzorii de rază, dispozitive de tomografie, radar, camere ultrasonice, etc. În funcție de tipul de senzor, datele de imagine care rezultă sunt: imagini 2D obișnuite, un volum 3D sau o secvență de imagini. Valorile pixelilor în mod tipic corespund intensității luminii într-una sau mai multe benzi spectrale (imagini gri sau imagini color), dar pot fi de asemenea în legătură cu diverse măsuri fizice, cum ar fi adâncimea, absorbția sau reflexia sonică sau a undelor electromagnetice, sau rezonanță magnetică nucleară.

Pre-procesarea imaginii: Înainte ca o metodă de vedere artificială să fie aplicată pentru datele de imagine în scopul de a extrage unele informații specifice, de obicei este necesară procesarea datelor pentru a fi siguri că sunt îndeplinite anumite ipoteze implicate de acea metodă. Exemple: re-eșantionarea, pentru a se asigura că imaginea sistemului de coordonate este corectă; reducerea zgomotului, în scopul de a se asigura că nu sunt introduse informații false; contrastulu: asigură că informațiile relevante pot fi detectate; încadrarea în spațiul de reprezentare pentru a îmbunătăți structurile de imaginii la scara adecvată nivelului local.

Segmentarea imaginii: La un moment dat în prelucrare este luată o decizie cu privire la punctele de imagine sau regiuni ale imaginii care sunt relevante pentru prelucrarea ulterioară. Exemple: selectarea unui anumit set de puncte de interes; segmentarea pentru una sau mai multe regiuni ale imaginii care conțin un anumit obiect de interes.

Descriere: Caracteristici ale imaginii la diferite niveluri de complexitate sunt extrase din datele de imagine. Exemple tipice de astfel de caracteristici sunt: linii, margini și creste; puncte de interes localizate, cum ar fi colțurile, petele sau punctele; caracteristici mai complexe care pot fi legate de textură, formă și mișcare.

Recunoaștere : În acest pas datele de intrare sunt de obicei un mic set de date, de exemplu, un set de puncte sau o regiune a imaginii care se presupune să conțină un anumit obiect. Exemple: verificarea, în cadrul căreia este verificat dacă sunt satisfăcute ipotezele specifice și aplicațiile bazate pe modele; estimarea parametrilor specifici , cum ar fi pozitia obiectului sau marimea obiectului; recunoaștere a imaginilor – clasificarea unui obiect detectat în diferite categorii; înregistrarea imaginii – compararea și combinarea a două puncte de vedere diferite ale aceluiași obiect.

Interpretare: Luarea deciziei finale necesare pentru punerea în aplicare. Exemple: admis / respins cu privire la inspectia automtă; potrivirea / nepotrivirea în aplicațiile de recunoaștere.

Analiză și control: Generarea comenzilor către robot și controlarea acestuia pentru funcționarea corectă.

Structura unui sistem de prelucrare digitală și analiza imaginilor este alcătuită din următoarele blocuri – figura 1.6 evidențiate astfel:

sistemul de formare a imaginii, care captează radiația electromagnetică a obiectului analizat în vederea formării imaginii și evidențierea trăsăturilor de interes;

senzorul camerei, care convertește radiația electromagnetică din planul imaginii într-un semnal electric;

convertor analog numeric, care convertește semnalul electric al senzorului într-o imagine digitală, care se stochează, acesta fiind dispozitiv de eșantionare și cuantizare;

sistemul de prelucrare, care este o unitate de calcul;

software-ul specializat, care implementează algoritmii de prelucrare și analiză.

Figura 1.6. Schema sistemului de analiză și prelucrarea imaginii

1.4. Arhitectura sistemelor de vedere artificială

Există multe tipuri de sisteme de vedere artificiala, cu toate acestea, toate dintre ele conțin aceste elemente de bază: sursa de putere, cel puțin un dispozitiv de achizitie de imagine (de exemplu, camera foto, CCD, etc), procesor precum și cablurile de control și de comunicare sau un sistem de conectare fară fir. Din arhitectura sistemelor de vedere artificială mai face parte și software-ul pentru aplicare și dezvoltarea, precum și display pentru monitorizare aplicațiilor sistemului de vedere artificială. Sistem de viziune pentru spații interioare, conține în plus un sistem de iluminare în cele mai multe cazuri pentru iluminatul exterior. Mai mult decât atât, un sistem de vedere artificiala complet include mai multe accesorii, cum ar fi suporturi camera, cabluri și conectori.

1.5 Structura lucrării de licență

Lucrea de licență este structurata pe cinci capitole:

Capitolul 1. Introducere

În acest capitol am făcut un scurt istoric al roboticii și am încadrat tema lucrarii de diplomă, generalități are roboticii și o scurta descriere a arhitecturii roboților și a sistemelor de vedere artificială.

Capitolul 2. Roboți Inteligenți

În capitolul doi voi aborda mai pe larg o gama de roboți si arhitecturile lor pentru mediul industrial în special, tipuri de roboți folosiți în mediul industrial , o scurtă descriere a robotilor mobili si aplicații realizabile ale roboților în industrie.

Tot în acest capitol am să pun în discuție și partea de vedere artificială , aplicabilitatea acestui sistem inteligent în mai multe domenii , încheiind cu cu o scurtă descriere a sistemului de vedere artificială în mediul industrial.

Capitolul 3. Sistemul Adept

În acest capitol voi descrie parțile hardware ale robotului Adept s600 SCARA și ale sistemului de vedere artificială folosit pentru aplicațiile practice ale temei de diplomă.

Descrierea mediilor de programare folosite pentru aplicațiile practie, AdeptSight și respectiv Adept DeskTop V+ vor fi abordate tot în acest capitol.

Capitolul 4. Aplicație Proprie Cu Sistemul Adept

În acest capitol sunt prezentate aplicațiile care vor fi folosite pentroftware-ul pentru aplicare și dezvoltarea, precum și display pentru monitorizare aplicațiilor sistemului de vedere artificială. Sistem de viziune pentru spații interioare, conține în plus un sistem de iluminare în cele mai multe cazuri pentru iluminatul exterior. Mai mult decât atât, un sistem de vedere artificiala complet include mai multe accesorii, cum ar fi suporturi camera, cabluri și conectori.

1.5 Structura lucrării de licență

Lucrea de licență este structurata pe cinci capitole:

Capitolul 1. Introducere

În acest capitol am făcut un scurt istoric al roboticii și am încadrat tema lucrarii de diplomă, generalități are roboticii și o scurta descriere a arhitecturii roboților și a sistemelor de vedere artificială.

Capitolul 2. Roboți Inteligenți

În capitolul doi voi aborda mai pe larg o gama de roboți si arhitecturile lor pentru mediul industrial în special, tipuri de roboți folosiți în mediul industrial , o scurtă descriere a robotilor mobili si aplicații realizabile ale roboților în industrie.

Tot în acest capitol am să pun în discuție și partea de vedere artificială , aplicabilitatea acestui sistem inteligent în mai multe domenii , încheiind cu cu o scurtă descriere a sistemului de vedere artificială în mediul industrial.

Capitolul 3. Sistemul Adept

În acest capitol voi descrie parțile hardware ale robotului Adept s600 SCARA și ale sistemului de vedere artificială folosit pentru aplicațiile practice ale temei de diplomă.

Descrierea mediilor de programare folosite pentru aplicațiile practie, AdeptSight și respectiv Adept DeskTop V+ vor fi abordate tot în acest capitol.

Capitolul 4. Aplicație Proprie Cu Sistemul Adept

În acest capitol sunt prezentate aplicațiile care vor fi folosite pentru realizarea practică, descrierea obiectivelor acestor aplicații, descrierea funcțiilor folosite și partea de programare a acestor aplicații pentru a duce la bun sfărșit a realizării practice a obiectivelor stabilite la început.

Capitolul 5. Experimente

În ultimul capitol al lucrării de diplomă voi descrie în câteva cuvite aplicația practică testată pe sistemul Adept , rezultatele aplicației și căteva concluzii personale.

2. Roboți Inteligenți

2.1. Generalități

Robotul modern este un sistem complex, programabil cu ajutorul calculatorului, echipat cu microprocesoare, senzori, sisteme de acționare, structuri mecanice, care are capacitate de acțiune, de percepere, de decizie și de comunicare.

Manipulatoarele și roboții prezintă particularități deosebite din punct de vedere al structurii mecanice și al sistemului de comandă. Astfel, un robot dispune de o ierarhie de niveluri de comandă. În funcție de numărul nivelurilor ierarhice, de complexitatea sistemelor de comandă, roboții aparțin unei ere de roboți.

Pentru realizarea sarcinilor sale (acțiuni asupra mediului, percepție, comunicare și decizie), arhitectura unui robot inteligent este formată din mai multe subsisteme (figura 2.1.).

Figura 2.1. Structura unui robot inteligent

Roboții de ultimă generație folosesc elemente de inteligență artificială. Acestia pot să-și definească singuri sarcinile pentru rezolvarea unor probleme particulare, considerănd informația despre mediul inconjurator (organizată în modelul mediului) și pot să-și modifice acțiunile în funcție de informațiile furnizate de sistemul de percepție.

Roboții au avansat până la a fi complet autonomi, gradul lor de inteligența fiind dat în funcție de scopul pentru care sunt construiți. Robotul inteligent se poate defini ca un sistem capabil să execute sarcini care necesita și anumite abilități umane: adaptarea la mediul înconjurător, învațarea, capacitatea de reprezentare a mediului , predicția și planificarea, etc. 

Ansamblul format din sistemul de comandă, sistemul de actțonare și sistemul de percepție constituie sistemul de conducere. Sistemul mecanic reprezintă sistemul condus. Structura robotului poate fi deci împarțită în structura mecanică si structura electronică. Robotul interactionează cu mediul înconjurator prin intermediul structurii mecanice, aceasta asigurându-i deplasarea, poziționarea și orientarea efectorului final.

Sistemul de comandă al robotului trebuie să asigure mișcarea structurii mecanice in două moduri: liber (traiectorii libere) sau în contact cu alte obiecte (traiectorii semilibere). În primul caz se evită, pe baza modelului mediului, coliziunea cu obiectele din spațiul de lucru și se controlează situarea efectorului și parametrii cinematici ai mișcarii acestuia pe tot parcursul evoluției sale. În al doilea caz, trebuie studiată suplimentar interacțiunea cu mediul și trebuie controlată forța de interacțiune.

Sistemul de comandă al unui robot determină flexibilitatea și eficiența acestuia, în limitele prestabilite prin proiectarea structurii mecanice. Sistemul de comandă este reprezentat de unul sau mai multe calculatoare interconectate, cu dotari hardware si software specifice aplicatiilor de robotică si are rolul de a conduce întregul robot. Sistemul de comandă efectuează toate calculele necesare si asigura interfața cu sistemul senzorial, elementele efectoare ale robotului, respectiv echipamentele periferice asociate. Sistemul de comandă primește toate informațiile și comenzile de la operatorul uman, înregistrează informatiile de la sistemul de percepție și comandă sistemul de acționare pentru executarea sarcinii planificate, deci furnizează o secvență logică pe care robotul trebuie s-o respecte. Sistemul de comandă furnizeaza situările teoretice necesare fiecarei etape de lucru și înregistrează continuu situarea curenta în timpul mișcarii. În timpul operării robotului, sistemul de comandă calculează mărimile teoretice, evaluează diferențele între acestea și marimile măsurate, înregistrează (memorează) datele și generează mișcarea robotului. Programarea controlerelor poate fi realizată on-line sau off-line, utilizănd floppy discuri, cd-uri, stick-uri USB sau modem-uri pentru transferul electronic al datelor (programelor).

Subsistemul de decizie-comunicare îi permite robotului să-și execute sarcinile in mod autonom, printr-o succesiune de actțuni elementare, adaptate la starea mediului și care, partial sau total, nu au fost explicitate în instrucțiunile date inițial de operatorul uman. Comunicarea eficientă om-robot este una din problemele fundamentale ale automatizării flexibile programabile. Astfel, au apărut și s-au dezvoltat limbaje specializate de programare a roboților, structurate pe mai multe niveluri ierarhice.

Sistemul de percepție se compune din senzori și traductoare. Pentru o funcționare autonomă la parametrii proiecțati, sistemul de comandă înregistrează permanent informații de la sistemul de acționare, printr-un sistem de senzori interni. În general, senzorii interni sunt senzori de poziție sau de viteză, care pot furniza informații discontinue sau continue, corespunzătoare unor comenzi de tip secvențial sau de tip continuu. Informațiile despre mediul în care evoluează robotul sunt furnizate de un sistem de senzori externi. Rolul acestora este de a trata informațiile și de a recunoaște mediul, respectiv de a furniza la răndul lor informații pertinente care pot fi interpretate corect de către sistemul de comandă. Cel mai utilizat sistem de senzori externi este sistemul de vedere artificială. Sistemul de vedere artificială trebuie să țină seama de dificultatea transformării unei imagini a unui obiect din spațiul de lucru al robotului, în informația de mișcare a cuplelor cinematice conducătoare. Operatorul uman nu dă decat un ordin inițial, realizarea sarcinii și controlul execuției realizându-se automat.

Sistemul de acționare este cel care produce mișcarea elementelor sistemului mecanic. Sistemul de acționare presupune mai multe sisteme de conducere locală. 

Fiecare cuplă cinematică a robotului este prevăzută cu căte un motor de acționare. Sistemul de acționare convertește puterea în energia cinetică necesară mișcarii robotului. Motoarele de acționare pot fi: electrice, hidraulice sau pneumatice:

sistemul de acționare electric: este utilizat în aproximativ 20% din roboții de azi. Un sistem electric constă în servomotoare, motoare pas cu pas, motoare cu impulsuri. Aceste motoare convertesc energia electrica în energie mecanică. Controlul mișcării este superior celorlalte tipuri de acționări, iar în caz de urgență, robotul poate fi oprit mai repede și mai precis decăt in celelalte doua tipuri de acționari.

sistemul de acționare pneumatic: este utilizat în aproximativ 30% din roboții de azi. Un sistem pneumatic utilizează aerul comprimat. Uzual, în spatiile industriale există linii de aer comprimat în zonele de lucru, deci acționarea pneumatica a roboților nu ridică probleme suplimentare. Acest tip de sistem de acționare este dificil din punctul de vedere al sistemului de comandă (comandă în viteză sau în poziție).

sistemul de acționare hidraulic: este cel mai utilizat, deoarece cilindrii hidraulici și motoarele sunt compacte și permit forțe mari și precizie ridicată. Sistemul hidraulic convertește forțele datorate presiunii înalte a fluidului în mișcare liniară sau de rotație. Acest tip de sistem de acționare este bun din punctul de vedere al sistemului de comandă (comandă în accelerație, mișcări repetate).

Sistemul mecanic al unui robot depinde de tipul robotului: fix sau mobil. Astfel, structura mecanică este formată dintr-o structură de locomoție, care realizează deplasarea robotului (în cazul roboților mobili) și o structură de manipulare, care asigură poziționarea și orientarea efectorului final.

Structura de manipulare (manipulatorul robotului) este formată din ansamblul dispozitiv de ghidare-efector final. Efectorul final reprezintă subansamblul structurii mecanice a robotului care interacționează cu mediul. În cazul unui manipulator, efectorul final este un dispozitiv de prehensiune care realizează prinderea și menținerea obiectului manipulat. În funcție de sarcina robotului, efectorul final poate fi un dispozitiv specializat (pentru sudare, vopsire) sau cu o sculă prelucrătoare. Punctul efectorului final (obiectului manipulat), ales în mod convențional, utilizat pentru determinarea legilor de mișcare, respectiv a distribuțiilor de viteze și accelerații în cadrul mișcării generale spațiale a acestuia se numește punct caracteristic. Dreapta care aparține efectorului final și care trece prin punctul caracteristic, folosită pentru descrierea mișcării (exprimarea orientării), se numeste dreaptă caracteristică. Partea dispozitivului de ghidare care realizează orientarea dreptei caracteristice după o succesiune de direcții impuse se numește mecanism de orientare. Dispozitivul de ghidare este deci ansamblul care imprimă efectorului final o mișcare bine determinata. Partea dispozitivului de ghidare care asigură deplasarea punctului caracteristic pe o traiectorie impusă (traiectorie continuă), sau în poziții succesive impuse (traiectorie punct cu punct) se numește mecanism generator de traiectorie. În general, se poate considera că structura de manipulare reprezintă un lanț cinematic (deschis sau închis), format din elemente mecanice (corpuri rigide sau deformabile), legate între ele prin cuple cinematice active sau pasive. Legatura este definita prin restricții de natură geometrică impuse parametrilor de situare relativă a corpurilor conectate. Din punct de vedere fizic, legatura reprezintă o cuplă cinematică motoare. Lanțul cinematic al unui robot conține doar cuple cinematice de clasa a V-a, de rotație și de translație. În studiul geometric, cinematic și dinamic al roboților, legăturile sunt considerate scleronome și olonome, deci ideale din punct de vedere mecanic.

Din punct de vedere al structurii mecanice, roboții pot fi: seriali (lanț cinematic deschis, toate cuplele cinematice sunt active), paraleli (lanț cinematic închis) sau structura mixta. Majoritatea roboților au structura serială.

Figura 2.2 Lanț cinematic deschis

Figura 2.3 Lanț cinematic închis

Figura 2.4 Roboți paraleli

Fiecare cuplă cinematică a structurii mecanice este acționată de către un motor, individual. O cuplă cinematică prevazută cu motor și comandată individual se numește cuplă cinematică conducătoare. Astfel, lanțul cinematic al structurii mecanice a unui robot are numai cuple cinematice conducătoare. Cuplele cinematice ale structurii mecanice a unui robot introduc o singură coordonată generalizată.

Capacitatea de mișcare în spațiu a unui robot este descrisă de numărul gradelor de mobilitate sau de libertate. Numărul gradelor de libertate este dat de numarul maxim al deplasărilor posibile ale efectorului fara a include mișcarea specifică, determinată de sarcina robotului, a efectorului final (prehensiunea pentru manipulatoare, avansul sărmei electrod pentru sudare, etc). Deoarece structura mecanică a unui robot conține doar cuple motoare de clasa a V-a, numarul gradelor de libertate este egal cu numărul cuplelor cinematice (cazul unui robot neredundant).

Locul geometric al pozițiilor spațiale pe care le poate ocupa punctul caracteristic în timpul acțiunii robotului asupra mediului reprezintă volumul (domeniul) accesibil al spațiului de lucru al robotului.

2.2 Tipuri de roboți

Dezvoltarea cercetării în robotică în anii 60, 70 a fost orientată spre roboții industriali (manipulatoarele) în vederea automatizării proceselor industriale. Configurația manipulatoarelor utilizate în procesele de producție este asemănătoare brațului uman. În anii 80 cercetarea a fost orientată spre roboții mobili, ca sisteme mecatronice a caror structură de locomoție conține roți (modelul vehiculelor) sau picioare (modelul locomoției umane sau al animalelor si zburătoarelor), respectiv spre vehicule autonome capabile să opereze în apă.

Astfel, rolul roboților a fost extins de la procesele automate de producție spre explorarea mediilor necunoscute, dificile, inaccesibile omului, servind sarcinilor de recunoaștere, supraveghere, asigurarea securității și operații de curățire. Domeniile de utilizare au fost de asemenea extinse de la unități industriale spre cercetare, unități civile, militare.

Eforturile de cercetare au fost orientate spre roboții mobili cu diferite structuri de locomoție, roboții capabili să opereze în medii acvatice, roboții humanoizi, exoschelete, roboți reconfigurabili cu structură modulară, roboți educaționali, roboți pentru divertisment (chiar roboți pentru copii).

Sistemele robotice autonome echipate cu elemente de inteligență artificială, asemănătoare sistemelor biologice au apărut in anii 90. Aceste sisteme sunt utilizate atat în domeniul producției, cât și în cel al serviciilor. Sistemele robotice inteligente au pătruns în viața de zi cu zi a oamenilor, fiind capabili sa conviețuiască cu aceștia pentru a asigura ajutor și asistență.

2.2.1. Roboți mobili

În evoluția de la roboții industriali la roboții numiți „human-like personal robots”, roboții pentru servicii reprezintă o etapă intermediară. Aceștia sunt roboții mobili, manevrează obiecte, interactionează cu oamenii, îndeplinesc sarcini în mod independent (autonomi). Acești roboți nu execută produse industriale, ei indeplinesc anumite servicii care necesită deplasarea într-un mediu in care există diferite obiecte.

În majoritatea cazurilor, mediile în care se deplasează roboții mobili sunt greu accesibile sau chiar inaccesibile omului.

Roboții mobili se deplaseza în medii diverse, deci structura de locomoție trebuie adaptată acestor medii. Având în vedere tipul de locomoție se cunosc: swimming robots (underwater robots), flying robots, walking robots, android robots (humanoid robots), wheeled robots. 

Simularea și planificarea sistemelor sau proceselor complexe precum celulele de fabricație și controlul traficului prezintă un interes deosebit în prezent. Sistemele autonome mobile sunt ghidate cu ajutorul sistemului senzorial.

Roboții pașitori bipezi simulează din punct de vedere structural și funcțional aparatul locomotor uman. În majoritatea cazurilor, sunt considerate doar mișcările semnificative din articulații și sunt neglijate forțele musculare.

Numarul gradelor de libertate pentru acest sistem de locomoție este semnificativ inferior aparatului locomotor uman, dar permit o mișcare corespunzatoare a sistemului mobil.

Un alt aspect important pentru roboții bipezi (humanoizi) constă în faptul ca aceștia reprezintă sisteme instabile care necesita o comandă permanentă. Roboții mobili sunt utilizați din ce în ce mai mult în sarcini cu grad ridicat de risc, în situații în care mediul este dificil, ca în cazul explorărilor planetare. Misiunile de explorări planetare necesită roboți mobili care să fie capabili să îndeplinească sarcini care implică o mobilitate deosebită în terenuri dificile. Nu trebuie pierdute stabilitatea vehiculului sau roțile de tracțiune.

2.2.2. Roboți industriali

Domeniul „industrial robotics” poate fi definit ca studiul, proiectarea și utilizarea sistemelor robot pentru producție. Aplicațiile tipice ale roboților industriali sunt: sudura, vopsirea, ironing, asamblarea, pick and place, paletizarea, verificarea si testarea produselor. Toate aceste aplicații sunt îndeplinite cu înaltă anduranță și precizie. Dintre producatorii de roboți industriali pot fi menționați: Intelligent Actuator, Adept, Epson Robots, Yaskawa-Motoman, ABB, EPSON-SEIKO, igm Robotersysteme, KUKA si FANUC Robotics.

Caracteristici

Structura unui robot industrial: structura mecanică, efectorul final (dispozitiv specializat în funcție de sarcina robotului), rețeaua electrică, sistemul de comandă (figura 2.5).

Roboții industriali pot fi comandati în mod servo sau nonservo. Roboții „servo” robots sunt comandați prin intermediul sistemului senzorial care monitorizează continuu axele robotului, respectiv pozițiile și vitezele. Roboții nonservo nu au feedback, axele acestora fiind comandate printr-un sistem mecanic de stopuri și limit switches.

Figura 2.5 Structura unui robot industrial

Cele mai utilizate configurații de roboți pentru automatizarea industrială sunt cele cu structură articulată, roboții tip SCARA și roboții tip Gantry (roboții în coordonate carteziene). În contextul general al roboticii, majoritatea roboților industriali pot fi considerați brațe robot. 

Roboții industriali au diferite grade de autonomie. Aceștia sunt programați să îndeplinească acțiuni specifice, în mod repetat, cu un înalt grad de precizie. Aceste acțiuni sunt determinate de către rutinele de programare care specifică legea de mișcare, viteza, accelerația. Există roboți industriali care sunt mult mai flexibili, care sunt capabili să modifice orientarea obiectului supus procesului tehnologic sau chiar operația care urmează să fie executată asupra obiectului respectiv, pe care robotul poate sa îl identifice. Pentru o ghidare mai precisă, roboții conțin sisteme de vedere artificială ( machine vision), conectate la computere puternice sau la controllere. Inteligența artificială devine o problemă importantă și pentru roboții industriali moderni.

Caracteristicile roboților industriali sunt:

numărul axelor : comanda completă a situarii efectorului final necesită trei axe pozitionare și trei axe pentru orientare (roll, pitch, yaw).

cinematica : situarea relativă a elementelor și cuplelor cinematice care determină mișcările posibile ale robotului; există roboți articulați, cartezieni, paraleli și SCARA.

volumul accesibil al spațiului de lucru : regiunea din spațiu pe care o poate atinge robotul.

capacitatea : greutatea maximă ridicată.

viteza: cât de repede poate fi atinsă situarea efectorului final.

precizia : cât de mari sunt erorile de situare fată de situarea comandată.

sursa de putere : motoare electrice, hidraulice, pneumatice.

conducerea : unii roboți conectează motoarele de cuplele cinematice prin angrenaje, alții în mod direct.

După forma mișcării, respectiv a volumului accesibil al spațiului de lucru, roboții se clasifică în:

Figura 2.6 Clasificarea roboților industriali

Tipuri de configurații ale robotilor industriali

Robot cartezian: brațul robotului operează într-un spațiu definit de coordonate carteziene, structura mecanică a robotului are trei cuple de translație, care coincid cu axele sistemului cartezian; robotul cartezian a fost gândit pentru operații de sudare, dar este folosit și pentru asamblare.

Robot cilindric: brațul robotului operează într-un spațiu definit de coordonate cilindrice; robotul este definit de o bază și de o coloană care se rotește; robotul a fost conceput pentru manevrarea sculelor în cadrul unui proces tehnologic și pentru asamblare.

Robot sferic (și polar, ca un caz particular): brațul robotului operează într-un spațiu definit de coordonate sferice (sau polare); robotul constă într-o bază care se rotește, un pivot de ridicare și un ax telescopic.

Robot articulat: este un manipulator care are un braț articulat; structura mecanică a robotului prezintă cel putin trei cuple cinematice de rotație; robotul articulat seamana brațului uman, acesta se poate roti relativ la bază (shoulder joint); luând în considerare și celelalte două articulații elbow și wrist, un robot articulat poate avea șase grade de libertate. Robotul articulat este utilizat pentru sudare și vopsire.

Roboți în alte tipuri de coordonate definiți în mod corespunzator: robotul Gantry; robotul SCARA are două cuple cinematice de rotație cu axele paralele.

În figura 2.7 sunt prezentate tipuri de arhitectură a roboților folosiți în industire.

Figura 2.7 Tipuri de arhitectură a roboților industriali

2.3. Aplicații ale roboților industriali

Sudare

Roboții sunt utilizati cu succes în numeroase sisteme de sudare. Roboții de sudare pot fi utilizați în operații de sudare de tip MIG, TIG, Arc, sudare electrica prin puncte, sistem YAG/C02 laser. Aplicațiile de sudare robotizate oferă o bună flexibilitate a mișcarilor, precizie în urmarirea unor traiectorii impuse de procesul tehnologic, repetabilitate. Timpii de lucru pot fi reduși printr-o proiectare corespunzatoare a instalației și programare competentă. Roboții de sudare trebuie sa permită poziționarea corespunzatoare a dispozitivului de sudare în raport cu reperele care urmeaza să fie sudate. În funcție de tipul de sudare, dispozitivele de sudare trebuie alimentate cu energie electrică, sârmă electrod, gaz protector. Sistemul de acționare al roboților de sudare este electric sau hidraulic. Sistemul de comandă asigură, în funcție de tipul de sudură realizată, conducerea pe o traiectorie punct cu punct, multipunct sau traiectorie continuă.

Vopsire

Vopsirea (grunduirea, emailarea) reprezintă una din primele aplicații ale roboților industriali. Aplicarea straturilor de vopsea se realizează prin pulverizarea vopselei cu ajutorul aerului comprimat sau prin presiune. Dispozitivul utilizat în cazul roboților de vopsire este un pistol de stropit. În cazul utilizării aerului comprimat, pistolul de stropit trebuie să asigure pulverizarea vopselei, amestecarea particulelor de vopsea cu curentul de aer, expulzarea amestecului sub forma unui jet dirijat. De asemenea, trebuie asigurată alimentarea cu vopsea a pistolului. Pistolul de pulverizat prin presiune utilizează o duză, vopseaua fiind comprimată într-un recipient și adusă la pistol printr-o conductă [Kovacs-Roboții în acțiune]. Robotul de vopsire trebuie să asigure mișcarea corespunzatoare a pistolului. Pistolul trebuie să fie poziționat echidistant față de suprafața de vopsire și perpendicular pe aceasta. Sistemul de acționare al robotului trebuie să asigure protecția antiexplozivă. Sistemul de comandă trebuie să asigure conducerea pistolului pe o traiectorie continuă.

Manipulare

Roboții manipulatori au putere, viteză și precizie, dar și dexteritate. Roboții manipulatori sunt utilizați pentru manipularea unor obiecte cu caracteristici diverse: formă, dimensiuni, greutate, fragilitate, etc. De asemenea, roboții manipulatori sunt capabili să manipuleze sarcini diferite, cu viteze și la înalțimi mari. Sistemul senzorial care include elemente de vedere artificială pentru recunoașterea mediului permite diferite poziționări pentru obiectele manipulate.

Paletizare

Paletizarea permite roboților să ridice sau să pună diferite obiecte după o anumită regulă, asigurând anumite situari ale acestor obiecte pe o paletă sau în interiorul unui container. Roboții de paletizare sunt utilizați pentru încărcarea/descărcarea respectiv transferul obiectelor, necesită mai multe conveyoare, deservesc mai multe mașini. Structura mecanică a acestor roboți trebuie să asigure poziționări diferite ale obiectelor manipulate.

Alte aplicații

Avănd în vedere avantajele utilizarii roboților industriali, aceștia pot fi întalniți în numeroase aplicații:

metalizare, pentru acoperiri de protecție cu grad ridicat de rezistență;

turnarea pieselor metalice;

curatirea și debavurarea pieselor turnate;

deservirea mașinilor și utilajelor: strunguri, mașini de frezat, centre de prelucrare mecanică; mașini pentru injectarea maselor plastice; prese pentru ștanțare și deformare plastică; instalații pentru tratamente termice;

montare (asamblarea demontabilă a diferitelor produse executate în serie);

controlul calității.

Roboți paraleli

Mecanismele paralele au structura formată, în principal, din două platforme (una fixă și una mobilă) conectate între ele prin intermediul mai multor lanțuri cinematice. Un robot paralel este de fapt un mecanism bazat pe un lanț cinematic închis, a cărui platformă mobilă este conectată cu baza prin cel putin două lanțuri cinematice seriale. Robotul paralel poate fi definit ca un lanț cinematic închis, constituit dintr-un element condus, cu n grade de libertate și un element fix, cele două elemente fiind legate prin lanțuri cinematice independente (figura 2.8).

Figura 2.8 Robotul paralel

Aplicațiile acestor roboți rezultă din poziționarea precisă a diferitelor dispozitive datorită mișcărilor foarte fine asigurate de mecanismele lanț cinematic închis.

Structura mecanică complicată limitează mișcările platformei și crează singularități cinematice în spațiul de lucru al platformei mobile. Astfel, proiectarea, planificarea traiectoriilor și dezvoltarea aplicațiilor roboților paraleli sunt dificile. Pentru compensarea acestui dezavantaj se recomandă utilizarea conceptului de proiectare modulară. Un sistem robotic modular constă într-o mulțime de module proiectate independent, precum: motoare, cuple pasive, elemente rigide, platforme mobile, elemente efectoare care pot fi asamblate rapid.

Pentru a îmbunatați performanța roboților în aplicațiile ce le au de efectuat sunt introduse și sisteme de vedere artificială .

2.4. Aplicații de vedere artificială

2.4.1. Vederea artificilă

Vederea artificială este un domeniu care include metode pentru achiziționarea, prelucrarea, analiza, și înțelegerea imaginii și, în date generale din lumea reală, în scopul de a produce informații numerice sau simbolice, de exemplu, în formele de decizii. O temă în dezvoltarea acestui domeniu a fost de a duplica abilitățile ochiului uman în scopul de a percepe pe cale electronică și a înțelege o imagine. Această înțelegere a imaginii poate oferi soluții de informații simbolice din datele de imagine folosind modele construite cu ajutorul de geometriei, fizicii, statisticii, și teoria de învățare.

Vederea artificilă este clasată pe mai multe sub-domenii:

Domeniul de reconstrucția scenei.

Domeniul de detectare de caz.

Domeniul de urmarire video.

Domeniul de învațare.

Domeniul de indexare.

Domeniul de estimarea mișcarii.

Domeniul de restaurea imaginii.

Domeniul de recunoaterea obiectelor.

2.4.2. Aplicații pentru vederea artificială

Aplicațiile pentru vederea artificială sunt foarte variate in funcție de sarcinile care trebuiesc îndeplinite, cum ar fi un sistem de vedere artificilă instalat pe o linie de producție din domeniul automobilelor care trebuie să ducă la bun sfârșit o inspecție a calitații vopselei aplicate pe caroseria automobilului. Vederea artificilă din mediul industrial are multe elemete comune cu vederea artificilă luată în cazul ei general. Cazul general al vederii artificiale („vederea pe calculator” sau „computer vision”), se referă la tehnologia de bază de analiză a imaginii automată care este folosită în mai multe domenii. În cazul vederii artificiale din mediul industrial („viziune mașină” sau „machine vision”) se referă la un proces de combinare a analizei automate a imaginii cu alte metode și tehnologii pentru a oferi o inspecție automată a imaginii și o buna îndrumare a robotului în aplicațiile industriale.

În multe aplicații ale vederii artificiale, calculatoarele sunt pre-programate pentru a rezolva o anumită sarcină, dar metodele bazate pe învățare sunt acum din ce în ce în ce mai frecvente. Exemple de aplicații de vedere artificilă :

Controlul proceselor, de exemplu, controlul uni robot industrial;

Navigarea, de exemplu, un vehicul autonom sau robot mobil;

Detectarea de evenimente, de exemplu, pentru supraveghere vizuală sau numărarea persoanelor;

Organizarea informațiilor, de exemplu, pentru baze de date de indexare de imagini și secvențe de imagini;

Modelarea obiectelor sau mediului înconjurător, de exemplu, pentru analiza de imagini in sistemul medical sau modelarea topografică;

Interacțiune, de exemplu, ca intrare la un dispozitiv de interacțiune om-calculator;

Inspecție automat, de exemplu, în aplicații de fabricație.

2.4.3. Vederea artificială in domeniul medical

Unul dintre cele mai importante domenii de aplicare este vederea artificială din domeniul medical. Acest domeniu al vederii artificiale se caracterizează prin obținerea de informații din datele de imagine în scopul stabilirii unui diagnostic medical al unui pacient. În general, imaginile sunt sub diferite tipuri de imagini: imagini microscopice, imagini achiziționate cu ajutorul razelor X, imagini de angiografie(„angiografia se ocupa cu studiu radioscopic sau radiografic al vaselor sangvine după introducerea unor substanțe radioopace”), imagini obținute cu ultrasunete, și imagini obținute de tomograf. Un exemplu de informație care poate fi extrasă dintr-o astfel de date imagine este detectarea tumorilor, arterioscleroză sau alte modificări maligne. Acestea pot fi, de asemenea, măsurători ale dimensiunii organelor, fluxul de sânge, etc. Această zonă aplicație acceptă, de asemenea cercetarea medicala prin furnizarea de noi informații, de exemplu, cu privire la structura acreierului, sau cu privire la calitatea tratamentelor medicale. Aplicațiile de vedere artificială în domeniul medical mai includ și îmbunătățiri ale imaginilor care sunt interpretate de oameni, de exemplu, imagini achiziționate cu ultrasunete sau imagini achiziționate de razele X.

2.4.4. Vederea artificială in domeniul militar

Aplicații militare sunt probabil cele mai mari zone de dezvoltare pentru vederea artificială. Exemple: detectarea soldaților inamici sau de vehiculelor inamice și pentru ghidarea rachetelor. Sisteme mai avansate de ghidare pentru rachete, trimiterea rachetelor într-un obiectiv specific și selectarea țintei pe baza datelor de imagine achiziționate la nivel local. Concepte militare moderne, cum ar fi "gradul de conștientizare în câmpul de luptă", implică diverși senzori, inclusiv senzori de imagine, oferă un set bogat de informații cu privire la o scenă de luptă care pot fi utilizate pentru a sprijini deciziile strategice. În acest caz, prelucrarea automată a datelor este utilizată pentru a reduce complexitatea și să furnizarea informației de la mai mulți senzori pentru a crește fiabilitatea.

2.4.5. Vederea artificiala în domeniul vehiculelor autonome

Unul dintre cele mai noi domenii de aplicare al vederii artificiale este domeniul de vehicule autonome care include: submarine, vehicule terestre (roboți mici cu roți, mașini sau camioane), vehicule aeriene și vehicule aeriene fără pilot (UAV). Nivelul de autonomie variază de la vehicule complet autonome (fără pilot) la vehicule bazate pe vedere artificială care oferă suport pilotului în diferite situații. Vehiculele complet autonome de obicei folosesc vederea artificială pentru navigare, de exemplu, pentru a ști unde sunt pozitionate, sau pentru a produce o harta de mediul său (SLAM) și pentru detectarea obstacolelor. Acestea pot fi utilizate pentru detectarea unor evenimente specifice de activitate, de exemplu, un UAV în căutarea unor incendii forestiere. Exemple de sisteme de sprijin pot fi: sisteme de avertizare ale obstacolelor instalate în autovehicule, precum și sisteme de aterizare autonome pentru aeronave. Mai mulți producători de automobile au conceput sisteme de conducere autonomă pentru autovehicule, dar această tehnologie încă nu a ajuns la un nivel la care să poată fi pusă pe piață. Există exemple ample de vehicule autonome militare, de la rachete avansate, la UAV-urile pentru misiuni de recunoaștere sau de ghidare pentru rachetr. Explorarea spațiului se face deja cu vehicule autonome folosind vederea artificiala, de exemplu, Mars Exploration Rover NASA și ESA ExoMars Rover.

2.4.6. Vederea artificială în domeniul industrial

Un domeniu important în care vederea artificială este foarte utilizată este în domeniul industrial în care informația este extrasă cu scopul de a susține un proces de fabricație. Un exemplu de aplicație folosită într-un proces de fabricație este aplicația pentru controlul calitații care are ca scop inspecția detaliilor produselor finale în mod automat pentru detectarea eventualelor defecte de fabricație. Un alt exemplu de aplicație, este inspectarea detaliilor unui obiect cu scopul de a fi mutat într-un punct dorit utilizator cu ajutorul unui braț robotic. Vederea artificială este, de asemenea, foarte utilizată în meduil agricol cu scopul de a elimina impuritațile din produsele alimentare dintr-un material în vrac, acest proces este numit de sortare optică.

3. Sistemul Adept

3.1 Generalități

Adept Technology, Inc este o corporație multinațională cu sediul în Pleasanton, California (San Francisco Bay Area). Compania se concentrează pe automatizare și robotică industrială.

Roboții Adept

În 1984, compania a introdus primul său produs, robotul AdeptOne SCARA. Simplitatea mecanismului, bazat pe motoare direct-drive, a făcut ca roboții AdeptOne foarte robuști în aplicațiile de automatizare industrială continuă să își mențină în același timp o precizie destul de bună. Roboții AdeptOne continuă să fie în uz la nivel mondial.

În jurul anului 2004, Adept a introdus roboții SCARA numiți i600/i800 Adept Cobra, cu sistem de control și servo, și amplificatoarele de putere încorporate în baza robotului. Modelele Adept Cobra s600/s800 au un controler extern (cu controalele servo și amplificatoare încă în baza de robotului), pentru a obține funcționalitatea sistemului mult mai bună. Acești roboți se pretind a fi cei mai rapizi roboți din clasa lor.

În 2006, Adept a lansat o noua gamă , delta-4 robot, Adept Quattro. Ea se bazează pe un nou concept de mecanism, robotul are patru brațe, față de designul tradițional cu trei brațe. Rotația se realizează printr-o platformă paralelă.

Adept oferă, de asemenea, Adept Python module de roboți liniari, ce au până la patru axe în diferite configurații, și roboți cu șase axe Adept Viper, roboți articulați.

Istoricul hardware și software

Adept are propriul sistem de controlarea și programarea robotului, V +, care a ajuns la versiunea 17.x până în 2009. Istoria V + datează din zilele robotului Unimation. În momentul acela c a fost numit VAL (Victor's Assembly Language), după a evoluat în VAL-II și VAL-III mai târziu. După formarea Adept, dreptul la părți ale sistemului de operare au fost predate la Adept.

Sistemul de operare Adept la acel moment a fost numit V, și rula pe un controlore de dimensiunea unui frigider, controlere care s-au bazat pe tehnologia MultiBus. În anul 1986 a fost introdus controlerul Adept MC încă bazată pe MultiBus,acesta fiind mai mic decât controlerul inițial. După controlerul Adept MC (în jurul anului 1990), a fost conceput controlerul Adept MV, care se baza pe tehnologia backplane VME. Apoi, în jurul anului 2000 au fost introduse controlerele SmartController CS / CX, care sunt în producția curentă din 2009.

Împreună cu schimbările la partrea de controlere, comenzile servo au văzut, de asemenea, îmbunătățiri majore de-a lungul anilor. În anii 2000, V + versiunea ajunge la ver. 14, amplificatorul servo si controalele faceau parte din robot , dar separate de controlerul principal al robotului. Ideea de a avea amplificare și servo controalele în baza robotului a fost numită AIB( amplificare în bază). Adept încă urmează mantra AIB, și are un AIB și în ultimul robot, Adept Quattro, reducând amprenta sistemului robotului / manipulator / controler.

3.2. Robotul Adept

3.2.1.Robotul Adept Cobra S600

Robotul Scara S600 (Selective Compliance Assembly Robot Arm) este un robot cu 4 articulații, după cum se poate observa și din figura 1. Articulațiile 1, 2 și 4 sunt articulații de rotație în jurul axei Z; articulația 3 este o articulație de translație în lungul axei Z, așa cum se arată în figura 3.1.

Figura 3.1 Robotul Adept Cobra

Spațiul de operare al robotului (punctele din spațiu pe care acesta le poate atinge cu terminalul efector) poate fi analizat în figura 3.2.

Figura 3.2 Spațiul de operare al robotului Adept Cobra

Starea curentă a robotului este indicată de un sistem format dintr-un led amplasat în partea superioară a articulației 1 și un display cu 2 digiți; combinațiile posibile ale acestor două elemente și semnificația lor sunt descrise în tabelul 4.1.

Tabelul 3.1

3.2.2. Controllerul

Robotul poate fi programat și controlat prin intermediul unui controller extern „Adept SmartController”, și rulează o platformă de control distribuit al mișcării „Adept SmartServo”.

Controllerul Adept SmartController (figura 3.3) reprezintă elementul de bază al familiei de controllere Adept. Integrează opțiuni de vedere artificială precum și posibilitatea urmăririi evoluției unei eventuale benzi transportoare, aflate în raza de acțiune a robotului. Este prevăzut cu port IEEE 1394 (FireWire) prin care pot fi conectate module de intrări/ ieșiri digitale sau module suplimentare de generare a mișcării. Controllerul mai este prevăzut și cu Fast Ethernet respectiv Device Net, precum și cu un modul sDIO care cuprinde 32 de intrări digitale și 32 ieșiri digitale, toate izolate galvanic, și o interfață IEEE 1394.

Figura 3.3 Adept SmartController CX

3.2.3. Consola T1

Robotul Adept Cobra s600 este dotat cu o consolă operator, care facilitează operația de programare și de control manual a acestuia. Consola este prevăzută cu 2 elemente de siguranță: o „ciupercă” de avarie, prin apăsarea căreia se trec toate motoarele robotului în Stop, respectiv două clapete laterale tripoziționale (poziția de mijloc permite operarea robotului, pozițiile liber sau apăsat la maxim trec toate motoarele robotului în Stop). Principalele operații care se pot executa prin intermediul acestei console sunt:

controlul robotului prin: activarea sau dezactivarea tensiunii pentru motoarele robotului ; mișcarea manuală a acestuia

învățarea pozițiilor

afișarea poziției robotului (poziția și orientarea în sistemul cartezian a terminalului

efector, coordonatele interne aferente articulațiilor), stării intrărilor/ieșirilor digitale, starea sistemului, identificarea sistemului și mesajele de eroare

afișarea și editarea variabilelor globale ale programului.

În figura 3.4 este reprezentată consola iar în tabelul 3.2 sunt explicate principalele comenzi ale acesteia.

Figura 3.4 Consola Adept T1

Tabelul 3.2

Ecranul principal al consolei este ilustrat în figura 3.5 iar principalele funcții disponibile prin intermediul acestuia sunt explicat în tabelul 3.3:

Figura 3.5. Ecranul princpal al consolei T1

Tabelul 3.3

În figura 3.6 sunt prezentate conexiunile care trebuie realizate între calculator, controller și robot, pentru a se asigura funcționarea acestuia din urmă.

Figura 3.6. Conexiunile existente între calculator, controller și robot

3.3. Sistemul de vedere artificială

3.3.1. Descrierea sistemului de vedere artificială

Sistemul de vedere artificială se bazează pe proprietatea obiectelor de a reflecta o anumită parte din lumina incidentă. Dacă obiectele sunt de culoare închisă, nivelul de reflecție va fi scăzut, în consecință se va prefera un fundal luminos pentru a se putea realiza o bună identificare a acestora; dacă obiectele sunt de culoare deschisă, nivelul de reflecție va fi mare, fundalul se va alege mai închis. Astfel, lumina provenită din mediul ambiant sau de la surse de lumină convenabil alese se reflectă pe obiect, iar reflecția este „văzută” de camera video: este focalizată de obiectiv și apoi proiectată pe planul senzorului camerei. Semnalul furnizat de cameră (imaginea video) este transmis unui calculator, fie direct în format numeric, fie în format analogic, urmând a fi transformat în semnal numeric prin intermediul unui frame-grabber. Calculatorul, prin intermediul unui soft dedicat, va executa diverse operațiuni asupra imaginii (filtrare trece-jos pentru a elimina zgomotul, filtrare trece-sus pentru a accentua contururile, operații de detecție și extragere a contururilor, binarizare, etc.). Rezultatul final al acestor operații poate fi o clasare a obiectelor (obiecte pătrate, obiecte rotunde, obiecte albe, obiecte negre, etc.), un verdict asupra calităților obiectelor (obiect cu defect/ obiect fără defect) sau o informație de poziție (poziția obiectelor în imagine). Funcție de acest rezultat și de natura sa, se generează comanda corespunzătoare:

dacă este o informație de calitate a obiectului, se comandă eliminarea sau menținerea acestuia în proces;

dacă este o informație de poziție, aceasta va fi utilizată pentru deplasarea robotului asupra poziției respective;

dacă este o informație de clasare, rezultatul va fi utilizat sortarea obiectelor.

Structura sistemului de vedere artificială cuprinde o cameră video Basler A601f dotată cu obiectiv Navitar NAV-1614, conectată prin intermediul unui cablu FireWire la un computer pe care se află instalat softul AdeptSight (Figura 3.7). Deoarece ieșirea acestei camere video industriale este o ieșire digitală, computerul, dacă este prevăzut cu port FireWire, nu mai necesită componente adiționale (de ex. frame grabber), pentru a putea primi informația achiziționată de cameră.

3.3.2. Camera Video

Conducerea robotului SCARA se realizează prin intermediul unui sistem de vedere artificială, în consecință informația senzorială referitoare la natura scenei de operare este achiziționată de către o cameră video industrială. Referitor la amplasarea acesteia, în aplicațiile industriale curente se întâlnesc trei posibilități:

camera se poate monta pe terminalul efector al robotului

camera se poate amplasa pe brațul terminal al robotului

camera se poate monta fix în raport cu baza robotului, într-o poziție de unde să se poată observa convenabil scena de operare.

În cazul prezentului sistem, camera video este amplasată fix, astfel încât să „privească de sus” scena. Înălțimea la care aceasta se montează trebuie să fie suficientă pentru a nu interfera cu spațiul de operare al robotului, deoarece, în acest caz, ar exista riscul ca robotul să lovească accidental camera pe parcursul mișcărilor pe care le execută. Camera utilizată este modelul A601f produs de firma Basler (Figura 3.8).

Figura 3.7. Structura sistemului Adept

Figura 3.8. Camera video industriala Basler A601f

3.3.3. Motivarea alegerii camerei

Rezoluția. Senzorul acestei camere are o rezoluție de 656 x 491 pixeli. Robotul va fi utilizat preponderent în operații de sortare/ paletizare, în care obiectele manipulate prezintă dimensiuni considerabile, deci o astfel de rezoluție este suficientă pentru îndeplinirea obiectivului aplicației. Utilizarea unei rezoluții mai mari s-ar justifica doar pentru aplicații de inspecție vizuală detaliată, de exemplu căutarea microfisurilor în material.

Tipul senzorului: CMOS, obturator electronic global, citire progresivă. Deoarece în ultimii ani diferențele dintre senzorii CCD și CMOS au fost reduse semnificativ, natura senzorului (CCD sau CMOS) nu mai contează decât în aplicațiile care exploatează anumite calități particulare ale acestora. Fabricația senzorilor CMOS este mai puțin costisitoare, deci camerele care utilizează astfel de senzori au un preț mai mic decât echivalentele cu senzor CCD.

Prin obturator electronic global înțelegem că achiziția imaginii se face simultan pe toate liniile senzorului, și nu prin expunerea pe rând, linie cu linie, ca în cazul obturatorului de tip „rolling shutter”. S-a ales un astfel de obturator deoarece pentru scenele care conțin obiecte în mișcare, în cazul obturatorului „rolling shutter” s-ar fi obținut imagini deformate – expunerea se realizează secvențial linie cu linie, între momentul de timp în care se expune prima linie și cel în care se expune ultima linie obiectul se deplasează iar imaginea acestuia apare deformată.

Citirea progresivă asigură o citire completă a senzorului, și anume cuprinderea tuturor liniilor într-un singur cadru, nu grupate în două semicadre: unul al liniilor impare celălalt al liniilor pare. Deoarece pe imaginea furnizată de camera video se vor realiza prelucrări numerice, este necesar ca aceasta să cuprindă toate liniile într-un singur cadru. Dacă citirea senzorului s-ar fi realizat întrețesut, atunci liniile pare ar fi fost disponibile într-un cadru, cele impare în alt cadru, și ar fi fost necesară o prelucrare suplimentară prin care cele două cadre să fie suprapuse într-un singur cadru. Un alt inconvenient ar fi că dacă scena filmată conține elemente în mișcare, ar fi apărut diferențe de poziție ale obiectelor între momentele de expunere ale celor două cadre (impar/par), implicit contururile obiectelor nu ar mai fi fost linii drepte, ci în zig-zag.

Dimensiunea pixelului 9.9 x 9.9 μm. Deoarece camera este utilizată în aplicații industriale, și mai mult, este utilizată pentru a determina poziția și forma obiectelor din imagine, este absolut necesară cunoașterea formei pixelului precum și a dimensiunilor acestuia. Din aceste motive, s-a ales o cameră cu un senzor ai cărui pixeli să aibă o formă pătrată, de dimensiune cunoscută. De notat faptul că producătorul camerei oferă un soft dedicat de prelucrare a imaginii, prin care utilizatorul poate specifica, dintr-o listă, modelul camerei conectate la calculator, iar softul va ști în mod automat informațiile legate de dimensiunea senzorului, pixelului, forma pixelului, etc. Aceste informații vor fi utilizate în cadrul procesului de calibrare a camerei.

Numărul de cadre pe secundă achiziționate la rezoluție maximă: 60 /100. 100 de cadre în rezoluție VGA pe secundă reprezintă viteza maximă de transfer pe care o poate suporta standardul FireWire. Viteza de transfer scade o dată cu creșterea lungimii cablului utilizat, deci ni se specifică o limită superioară și o limită inferioară a numărului de cadre pe secundă care pot fi achiziționate. S-a optat pentru o cameră capabilă să achiziționeze un număr mai mare de cadre pe secundă, deoarece se intenționează ca robotul să fie utilizat în aplicații de urmărire a obiectelor, deci este necesar un control în timp real implicit achiziția unui număr mare de cadre pe secundă, pentru a putea determina cu precizie poziția unui obiect la un anumit moment de timp.

Cameră monocromă (reprezentare în nivele de gri). Deoarece principalul scop al aplicației robotizate constă în determinarea poziției obiectelor în scenă, și sortarea acestora după formă, este suficientă utilizarea unei camere video industriale alb-negru, considerabil mai ieftină decât o cameră video color. Mai mult, prelucrarea imaginilor în nivele de gri se realizează mult mai rapid decât în cazul imaginilor color, conducând la un necesar hardware al calculatorului mai mic, deci un calculator mai ieftin.

Semnal furnizat la ieșire: IEEE 1394. Standardul IEEE 1394 este cunoscut și sub denumirea de FireWire. Dezvoltat inițial de Apple Inc. (sub denumirea FireWire) în colaborare cu firma Sony (sub brandul i.Link) pentru a realiza transferul fișierelor multimedia, acest standard serial oferă viteze foarte mari de transfer a datelor între două dispozitive, superioare standardului USB 1.1 în vigoare la acea vreme. Totuși standardul USB a devenit mai popular în timp, deoarece a fost puternic promovat de firme precum Intel, Microsoft, IBM. În ultimii ani popularitatea standardului IEEE 1394 a crescut, fiind întâlnit în prezent pe majoritatea computerelor personale contemporane. Deoarece camera oferă la ieșire semnal digital, nu mai este necesară achiziționarea suplimentară a unui frame grabber, care să realizeze conversia semnalului din format analogic în format digital. Chiar dacă o astfel de cameră costă mai mult comparativ cu o cameră similară care oferă la ieșire semnal analog, diferența de preț dintre cele două camere este net inferioară prețului de achiziție al unui frame grabber. Din acest motiv s-a optat pentru achiziționarea unei camere video industriale cu ieșire digitală, și s-a ales standardul FireWire datorită vitezei de transfer pe care o asigură.

Formatul semnalului video de ieșire: monocrom mono 8: biți per pixel; mono 16: 10 biți per pixel. Această cameră este o cameră monocromă (semnalul este reprezentat numai în nivele de gri), codificarea nivelelor de gri efectuându-se în două moduri. În modul mono 8, nivelul de alb „văzut” de un pixel este reprezentat pe 8 biți – 256 nivele de gri. În modul mono 16, codificarea se realizează pe 10 biți de tonalitate, 1024 nivele de gri. Reprezentarea pe 10 biți nivele de gri se numește mono 16, deoarece aceștia sunt trimiși către calculator neîmpachetat, dispuși în 2 octeți: primii 8 biți în primul octet, următorii 2 biți în al doilea octet, restul de 6 biți din al doilea octet rămânând neutilizați. Funcție de natura aplicației si de memoria disponibilă în calculator, utilizatorul poate opta pentru unul din cele două moduri de reprezentare a luminozității: fie pe 256 nivele de gri, fie pe 1024 nivele de gri.

Amplificarea semnalului: 0-12 dB. După cum se poate observa, nivelul de amplificare este unul redus comparativ cu amplificările întâlnite în cazul altor camere video industriale. De asemenea, în lista de caracteristici al camerei nu este amintit nivelul minim de iluminare, pentru care camera video industrială va putea oferi o imagine acceptabilă din punct de vedere calitativ. Deoarece această cameră va fi utilizată în laborator, într-un mediu controlat inclusiv din punct de vedere al iluminării, iluminarea minimă nu este importantă deoarece se poate apela ușor la surse de lumină suplimentare, care să asigure o iluminare corespunzătoare a scenei. Astfel, nivelul minim de iluminare precum și nivelul de amplificare au fost doi parametri cărora li s-a acordat o importanță scăzută.

Semnale de sincronizare: prin intermediul unui trigger extern, prin intermediul interfeței FireWire, semnale de tact generate intern, de cameră. Prin intermediul unui trigger extern se poate porni achiziția de imagine numai atunci când intervine un anumit eveniment în scena de operare. Prin intermediul interfeței FireWire, achiziția imaginii de către cameră se va realiza în ritmul impus de utilizator, prin intermediul interfeței furnizate împreună cu această cameră. Camera dispune de un modul de generare internă a semnalelor de sincronizare, fiind al treilea mod în care se poate realiza achiziția imaginii.

Tensiunea de alimentare: 8-36 volți cc, puterea absorbită: 1,7 watt la 12 volți cc, alimentare prin intermediul magistralei FireWire. Magistrala FireWire asigură, pe lângă transferul datelor, și un canal pentru alimentarea cu energie electrică a dispozitivelor perifericeconectate. Conform standardului, pe respectivul canal se pot transmite tensiuni de până la 30 volți cc și puteri de până la 45 de watt, funcție de natura echipamentului electronic care prezintă această magistrală. Conectând această cameră la un computer, ne putem aștepta la o tensiune de 12 Vcc și o putere maximă de 6 watt.

3.3.4. Obiectivul optic

Obiectivul este un sistem optic realizat din mai multe grupuri de lentile, având scopul de a proiecta focalizat planul imaginii pe planul senzorului. Obiectivul ales pentru sistemul de vedere artificială prezentat în cadrul acestui laborator este produs de firma Navitar, o firmă cu peste 40 de ani experiență în domeniul sistemelor optice utilizate la nivel industrial. Acest obiectiv prezintă o distanță focală fixă, de 16 milimetri pentru un senzor de 2/3 inch. În continuare vom prezenta modul în care se alege un obiectiv destinat utilizării într-o aplicație de vedere artificială industrială (Figura 3. 9.).

Figura 3.9. Diagrama de calcul utilizată pentru alegerea obiectivului

Factorii tehnici considerați în alegerea obiectivului potrivit pentru o anumită aplicație industrială sunt:

Câmpul de vedere (CV) – reprezintă totalitatea suprafeței care urmează a fi vizionată de camera video.

distanța de lucru (DL) – definește distanța dintre extremitatea obiectivului și obiectul sau suprafața monitorizată.

dimensiunea dispozitivului senzorial al camerei video (DS).

Conform factorilor prezentați anterior, formula generală de calcul a distanței focale DF a obiectivului este: DF = (DSxDL) / CV.

Pentru cazul curent al aplicației din laborator, calculul se aplică astfel: camera video industrială are un senzor de 2/3 inch (distanța orizontală a senzorului fiind de 8,8 milimetri), cu montură standard „c-mount”. Distanța dintre obiect (planul scenei) și extremitatea apropiată a obiectivului este de 500 milimetri. Câmpul de vedere dorit are dimensiunea de 275 milimetri. Aplicând formula, rezultă: (8,8 x 500) / 275 = 16mm , distanța focală a obiectivului curent.

În aplicațiile video industriale, de regulă se preferă utilizarea unui obiectiv cu distanță focală fixă, deoarece în cazul obiectivelor cu distanță focală variabilă apar 2 probleme majore. Prima problemă se datorează modului de variație a distanței focale – aceasta implică apropierea sau depărtarea centrului optic al obiectivului față de senzor, deci obiectivul cuprinde elemente mobile, de cele mai multe ori executând mișcări de rotație. În acest caz, este imposibil să se mențină proiecția axei optice în același punct pe senzor, de cele mai multe ori aceasta descriind traiectorii circulare conform rotației executate de elementele obiectivului. A doua problemă este legată de calibrarea camerei video. În momentul în care se variază distanța focală, apare o mărire sau o micșorare aparentă a obiectului în imagine, și dacă nu se poate determina variația distanței focale, atunci întregul sistem se decalibrează și aplicația va oferi rezultate eronate. În cazul de față s-a ales un obiectiv cu distanță focală fixă, pentru a elimina aceste probleme.

Tot din aceste considerente s-a ales un obiectiv care să aibă un control manual al diafragmei, respectiv a focalizării. Și mai mult, după ce au fost setate valorile convenabile, elementele prin care se realizează controlul lor pot fi blocate. Astfel, după ce s-a realizat setarea tuturor parametrilor, ne asigurăm că aceștia vor rămâne permanent nemodificați. Pasul următor constă în calibrarea camerei video și a aplicației, moment din care toți parametrii vor trebui să rămână constanți, varierea chiar și a unuia dintre parametri fiind suficientă pentru ca aplicația să se decalibreze și implicit să ofere rezultate eronate.

3.3.5. Calibrarea

Prin calibrare înțelegem procesul de stabilire a unei relații între un dispozitiv de măsurare și unitatea de măsură pe care o va evalua. Acest proces se realizează prin compararea dispozitivului sau a mărimii furnizate de un instrument de măsură, cu un etalon standard ale cărui caracteristici dimensionale sunt cunoscute. Un exemplu banal în acest sens: considerând o bară, aceasta poate fi utilizată ca instrument de măsură dacă îi determinăm lungimea prin măsurarea cu un instrument standard (ruletă).

În cazul aplicațiilor video industriale, calibrarea constă în determinarea unei relații între dimensiunea unui obiect, extrasă din imaginea achiziționată de cameră și dimensiunea obiectului în lumea reală. O dată stabilită această relație, atât timp cât nu se vor modifica parametrii camerei (distanță focală, focalizare, distanță de lucru, orientare), aceasta va putea fi utilizată pentru a extrage informații dimensionale ale altor obiecte. În practică, calibrarea camerelor video se realizează astfel: în scena vizionată de cameră se amplasează un etalon asemenea celui din figura 10, pentru care se cunoaște dimensiunea unui punct (pentru etalonul din figura 3.10., diametrul unui punct este de 10 milimetri), se achiziționează o imagine a acestuia, se introduce prin intermediul software-ului dimensiunea unui punct, iar acesta va stabili relația dintre imaginea văzută a punctului și dimensiunea acestuia în lumea reală.

Figura 3.10. Etalon utilizat în calibrarea camerelor video industriale

3.3.6. Aplicația AdeptSight

Sistemul de vedere artificială este livrat împreună cu un soft dedicat sistemelor robotice Adept, denumit AdeptSight. Acest soft permite dezvoltarea rapidă a unor aplicații de vedere artificială robuste și precise, care includ aplicații de inspecție vizuală a obiectelor cât și aplicații de localizare a obiectelor în scena urmărită, programarea efectuându-se prin intermediul unei interfețe grafice simple. În continuare se va prezenta modul de utilizare a acestui soft.

Aplicațiile de vedere artificială sunt create și administrate în fereastra Vision Project a AdeptSight. Pentru a accesa această interfață, se urmează pașii:

se deschide ecranul Adept.

din meniul ecranului Adept, se selectează View > AdeptSight, sau se apasă icon-ul 'Open AdeptSight' din Adept DeskTop toolbar.

se va deschide fereastra Vision Project, similar celei din figura 3.11. Aplicațiile de vedere artificială sunt construite și configurate prin fereastra Vision Project, numită și manager Vision Project.

Manager de Secvență Permite administrarea și editarea secvențelor ce formează o aplicație de vedere artificială.

Manager al Dispozitivelor de Sistem Permite administrarea și configurarea dispozitivelor implicate în aplicația de vedereartificială

Figura 3.11. Fereastra de control a sistemului de vedere artificială

Un proiect de vedere artificială este format din una sau mai multe secvențe, care sunt administrate și rulate din secțiunea Manager de Secvență al interfeței proiectului. Din Managerul de secvență se deschide Editorul de secvență pentru a adăuga și configura instrumentele de vedere artificială. Din Managerul dispozitivelor de sistem se adaugă, administrează și configurează camera video, controllerele, roboții și benzile transportoare implicate în realizarea aplicației, după caz.

Înainte de crearea unei noi aplicații de vedere artificială, vor trebui reglați parametrii camerei video, configurate dispozitivele folosite de aplicație, și de asemenea va trebui calibrat sistemul.

Pentru a putea regla cu precizie parametrii camerei, va trebui întâi să se poată viziona imagini achiziționate de aceasta, și funcție de imagine, să se ajusteze parametrii corespunzători. În acest sens, se selectează butonul Camera din managerul dispozitive de sistem – se va afișa o lista camerelor conectate la calculator. Din lista respectivă, dacă sunt conectate mai multe camere, vom selecta camera de interes pentru aplicația noastră – Basler A601F. Pentru a putea vedea imaginea achiziționată de aceasta, se apasă butonul Live display (afișaj în timp real). Se va deschide fereastra Live display și se vor putea urmări în timp real imaginile achiziționate de cameră. Astfel, efectul obținut prin modificarea oricăruia dintre parametri va fi imediat vizibil. În acest mod, se va regla focalizarea – se va urmări ca imaginea să fie perfect clară, precum și luminozitatea prin deschiderea sau închiderea irisului – varierea valorii F, astfel încât imaginea să nu fie nici întunecată, nici supraexpusă, iar detaliile obiectelor să fie clar vizibile. După ce au fost reglați acești parametri, elementele prin care se controlează valoarea lor vor fi blocate prin intermediul șuruburilor corespunzătoare. Figura 3.12. identifică aceste comenzi, figura 3.13. ilustrează fereastra Live display.

Butonul de deschidere a feresrtrei Live View

Camera Basler A601F

Lista camerelor detectate

Figura 3.12. Deschiderea ferestrei Live View corespunzătoare camerei video industriale Basler A601F

Execuția unui clic pe butonul drep al mouse-ului va conduce la afișarea opțiunilor pentru această fereastră

Figura 3.13. Fereastra Live View

După ce au fost reglați parametrii de luminozitate și focalizare, se trece la calibrarea camerei video industriale. Pentru aceasta, se folosește etalonul prezentat în figura 10. De notat că acest etalon (numit și grilă de puncte) este livrat împreună cu sistemul și este un etalon demonstrativ, utilizabil pentru aplicații didactice – precizia sa este suficientă pentru a realiza aplicații demonstrative, însă nu este suficient de precis pentru a fi utilizat la calibrarea camerelor utilizate în aplicații de măsură, deoarece imprecizia de măsurare indusă ar fi foarte mare. Pentru aplicațiile de vedere artificială dedicate se utilizează etaloane mult mai precise și mai greu de realizat, implicit acestea se achiziționează suplimentar. Calibrarea propriu-zisă se realizează prin selectarea camerei din lista de camere conectate la calculator, apoi activarea butonului „calibrare cameră” – acesta va conduce la deschiderea interfeței de calibrare, sub forma unui dialog (figura 3.14.). Executând pașii indicați de dialogul de îndrumare, se obține calibrarea camerei.

Butonul de calibrare a camerei va lansa dialogul de îndrumare

Semnalele de avertizare indică o cameră necalibrată

Figura 3.14. Pornirea dialogului de îndrumare pentru calibrarea camerei

Calibrarea propriu-zisă a camerei se realizează în trei pași. În prima etapă, este afișată o fereastră de dialog precum cea din figura 3.15., prin intermediul căreia este chestionat utilizatorul despre modul de achiziție a imaginii utilizate pentru calibrare. În majoritatea cazurilor achiziția se va realiza pentru un singur cadru de imagine (single grab). În cea de-a doua etapă (figura 3.16.), utilizatorul este informat că etalonul de calibrare trebuie să fie perfect aliniat față de cele două axe ale imaginii. Pentru o mai bună precizie, etalonul ar trebui să acopere tot câmpul de vedere al camerei. Tot în această etapă, se poate realiza și o achiziție a imaginii pentru a verifica alinierea etalonului. În cea de-a treia etapă se realizează calibrarea propriu-zisă a camerei video industriale. Într-o primă fază, se realizează achiziția imaginii și se marchează, de către utilizator, zona de interes din imagine – zona ce conține etalonul de calibrare, marcată cu un dreptunghi verde în figura 3.17. Tot în figura 3.17., cu roșu s-au marcat toate contururile găsite în regiunea de interes – în cazul de față, contururile punctelor negre aflate pe etalon. În această fază, în partea din stânga a ferestrei se pot distinge:

Dot Pitch – distanța în milimetri dintre două puncte de pe etalon, măsurată de la centru la centru. Această informație este utilizată pentru a determina corespondența dintre dimensiunea unui obiect din spațiul real și dimensiunea obiectului din imagine. Această dimensiune este indicată într-unul din colțurile etalonului.

Edge sensitivity – sensibilitatea detecției muchiilor pe parcursul procesului de detectare a punctelor de pe etalon. Așa cum spune și numele, prin acest parametru se controlează sensibilitatea la detecția muchiei, implicit se vor determina mai multe sau mai puține contururi. Este utilă pentru reglajul fin al determinării punctelor de pe etalon, atunci când programul nu le detectează în mod automat pe toate. O creștere a valorii acestui parametru va ajuta la determinarea punctelor cu contrast redus, însă este posibil să inducă zgomot în imagine, tradus prin detecția de puncte false. O scădere a valorii acestui parametru ar conduce la scăderea zgomotului, dar în același timp ar putea să „piardă” din punctele de pe etalon. Valoarea setată implicit ar trebui să ofere cele mai bune rezultate.

Distortion algorithm – valoarea implicită, Model, este recomandată pentru majoritatea aplicațiilor. Metoda LUT este necesară doar în cazul unor camere video vectoriale (aplicațiile de citire a codurilor de bare, de exemplu).

După aranjarea scenei și setarea parametrilor descriși anterior, se execută click pe butonul Calibrate. Ca urmare a execuției procesului propriu-zis de calibrare, se va afișa fereastra din figura 3.18., în care Calibration State devine verde, iar Average Pixel Width și Average Pixel Height vor indica ce dimensiune din spațiul real îi corespunde unui pixel din imagine. Astfel, din acest moment camera video industrială va putea fi utilizată ca instrument de măsură a dimensiunilor, prin simpla numărare a pixelilor unui obiect din imagine și înmulțirea numărului rezultat cu valorile Average Pixel Width și Average Pixel Height după caz.

Figura 3.15. Figura 3.16.

Figura 3.17. Figura 3.18.

3.3.7. Calibrarea cameră-robot

După ce s-a realizat calibrarea camerei de luat vederi, următorul pas constă în calibrarea cameră-robot. Prin executarea acestui proces se stabilește o relație de transformare între planul imaginii și spațiul de operare al robotului, asigurându-se astfel că robotul va manipula cu precizie obiectele văzute de camera video. Mai precis, această calibrare permite aplicației să transforme cu precizie coordonatele din planul imaginii în coordonate ale spațiului de operare a robotului. În continuare va fi descris acest proces.

Din fereastra principală a programului se selectează butonul Cameras. Din lista de dispozitive afișată se alege robotul (Robot1). Se poate remarca în dreptul acestuia un simbol de avertizare, prin care utilizatorul este anunțat că nu există o calibrare cameră-robot. Prin execuția unui dublu-click pe acest simbol se va lansa dialogul pentru calibrare (figura 3.19.).

Figura 3.19. Inițializarea procesului de calibrare cameră robot

În cadrul procesului de calibrare vor fi afișate mai multe ferestre de dialog. Prin intermediul primei ferestre de dialog se va selecta modul de setare a parametrilor sistemului: prin intermediul unui dialog ajutător sau direct prin intermediul unei liste (figura 4.20.). Dacă se va opta pentru selecția dintr-o listă, se va afișa fereastra din figura 4.21. Parametrii ce trebuie setați sunt următorii:

Modul de fixare a camerei. Există trei configurații posibile de montare a camerei: fixă în raport cu baza robotului, montată pe extremitatea celui de-al doilea braț a robotului sau montată pe terminalul efector al robotului. Se va alege configurația utilizată în cadrul aplicației

Tipul spațiului de operare. Spațiul de operare poate fi static, ca de exemplu o masă de lucru, sau dinamic – o bandă transportoare, caz în care este necesară și o calibrare bandă transportoare – robot – sistem de vedere artificială. Calibrarea se poate efectua pentru 3 situații: mediu de operare static, bandă transportoare – robot – sistem de vedere artificială, doar banda transportoare.

Natura interacțiunii cu obiectul de calibrare. Acesta este un obiect care va fi utilizat pe parcursul procesului de calibrare, trebuie să fie asemănător, dar nu neapărat identic, cu obiectele ce vor fi utilizate în aplicațiile în timp real. Există două feluri de interacțiuni între robot și obiectul de calibrare: obiectul poate fi manipulat sau atins de către robot, aflându-se plasat în spațiul de operare (de exemplu, obiectul se află pe masa de lucru sau pe banda transportoare atunci când se achiziționează imaginile); obiectul de calibrare este atașat de elementul efector al robotului, situație care apare când robotul „ține ”obiectul și îl mișcă prin câmpul de vedere al camerei (de exemplu, inspecția vizuală „din mers”).

Natura instrumentului atașat robotului. În mediul industrial se întâlnesc două clase mari de instrumente ce pot fi atașate robotului: instrumente de manipulare, respectiv unelte care să execute diverse operațiuni – pistol de vopsit, pistol de sudură, etc. Corespunzător, utilizatorul este chestionat care este natura instrumentului atașat: instrument care poate manipula obiecte, sau instrument care poate arăta către obiecte.

Spațiul de lucru al robotului. Se specifică natura spațiului de lucru, dacă aceasta conține obstacole, nu este paralelă cu planul XY al robotului – caz în care procesul de calibrare trebuie executat manual, sau dacă robotul se poate mișca liber prin spațiul de operare – calibrarea se poate face automat.

Tipul instrumentului atașat robotului. Pentru a se realiza o calibrare corectă a sistemului, trebuie cunoscut dacă efectorul este perfect centrat în raport cu elementul terminal al robotului, sau dacă acesta prezintă un offset ce trebuie luat în considerare.

În figura 3.20. este prezentată selectarea procedurii de calibrare a robotului.

În figura 3.21. este prezentată selectarea parametrilor calibrarii robotului.

Figura 3.20. Figura 3.21.

După alegerea acestor parametri, va fi afișată o fereastră intermediară, de avertizare a utilizatorului asupra normelor de securitate și siguranță (figura 3.22.), după care se va afișa fereastra de setare a parametrilor robotului pe parcursul procesului de calibrare (figura 3.23.). Se vor alege:

robotul care va fi supus calibrării (în eventualitatea existenței mai multor roboți conectați la sistem)

viteza cu care robotul va efectua mișcările, ca procent din viteza totală. Din motive de siguranță, valoarea implicită a acesteia este 10%, însă poate fi modificată de utilizator.

tipul mișcărilor executate de robot: „moves” – este setarea implicită, va determina mișcarea robotului pe cel mai scurt drum între punctul inițial și cel final, realizând simultan și orientarea efectorului; „move” – utilizarea acestei setări va determina deplasarea robotului pe o traiectorie „sacadată”, obținută din interpolarea poziției articulațiilor.

controlul gripperului. În această secțiune se va defini modul de control al gripperului: standard, dacă gripperul atașat este unul furnizat de Adept, sau se pot defini semnale numerice în cazul utilizării unui alt gripper – în acest caz, -92 și 92. Definirea acestor semnale poate fi verificată prin intermediul butonului „Open Gripper”

În figura 3.22. este reprezentată fereastra de avertizare asupra normelor de siguranță.

În figura 3.23 este reprezentată fereastra din care se face selectarea parametrilor pe parcursul procesului de calibrare.

Figura 3.22. Figura 3.23.

După selectarea acestor parametri, se trece la definirea modelului obiectului utilizat pentru calibrare în cazul prezentat. Procesul de calibrare trebuie să genereze acest model pentru a putea recunoaște obiectul utilizat ca referință în definirea punctelor de calibrare necesare. Acest model va exista doar pe durata calibrării, dacă va fi utilizat în procesul industrial va trebui redefinit. Într-o primă fază se comandă scoaterea robotului din câmpul de vedere al camerei video industriale, astfel încât acesta să nu fie un factor perturbator în definirea modelului. Apoi se va crea modelul prorpiu-zis. Acesta trebuie să aibă un contrast bun față de fundal, să nu ocupe mai mult de 50% din câmpul de vedere al camerei și să fie amplasat cât mai central în acesta. În imaginea afișată pe monitor va fi desenat un dreptunghi verde (figura 3.24.) care va trebui ajustat în dimensiuni astfel încât să încadreze cât mai bine obiectul; acest dreptunghi marchează regiunea din imagine unde se vor extrage contururile obiectului, pentru a fi folosite la crearea modelului – din acest motiv, un dreptunghi mai „cuprinzător” va conduce la apariția unor contururi false ce vor fi incluse în model. În pasul următor modelul realizat va fi marcat cu linie albastră (figura 3.25.). Dacă modelul rezultat nu este unul reușit, utilizatorul se poate întoarce la pasul precedent și poate ajusta poziția piesei, dimensiunea regiunii de interes (marcată cu dreptunghi verde), etc. Procesul de calibrare continuă cu definirea spațiului de operare al robotului, mai precis definirea zonei din planul-imagine, în care robotul poate executa mișcări (figura 3.25). Din nou, acesta va fi marcat cu un dreptunghi verde, a cărei poziție și dimensiune va putea fi ajustată de utilizator. Prima relație între planul imaginii și spațiul de operare a robotului se stabilește prin definirea modelului de prindere al obiectului. Acesta are definit un model util în recunoașterea sa de către sistemul de vedere artificială, însă este necesar și un model de prindere, astfel încât robotul să fie capabil să manipuleze piesa. Pentru definirea acestuia, se aduce manual robotul în poziția în care să prindă piesa. În acest moment s-a realizat o primă transformare între sistemul coordonatelor atașat imaginii și sistemul coordonatelor atașat robotului. Ulterior robotul va muta piesa în diverse regiuni din spațiul de operare definit anterior și va determina o transformare globală între cele două sisteme de coordonate mai sus amintite, cu aceasta încheindu-se procesul de calibrare cameră-robot.

Figura 3.24. Definirea modelului utilizat pentru calibrare

Figura 3.25. Modelul rezultat și definirea spațiului de operare al robotului

3.4. Adept DeskTop

Adept DeskTop oferă un mediu puternic de dezvoltare pe PC pentru sistemele Adept, cu un set extins de instrumente de programare, depanare și testare. Bazat pe stilul Microsoft Visual Studio. NET, Adept Desktop oferă flexibilitatea de a personaliza interfața grafică a utilizatorului și accesul utilizatorului la orice aplicație Adept.

3.4.1. Adept DeskTop (V+)

Adept a dezvoltat primul limbaj de programare modernă pentru roboți, V+ este limbaj de programare în timp real.

V + oferă utilizatorului aproximativ 300 de instrucțiuni pentru programarea unei stații de lucru automatizată. Acesta include un generator de traiectorie și planificator de traseu continuu, care calcula traiectoria robotului în timp real, pe baza datelor predefinite sau de intrare senzoriale. V + include, de asemenea, o serie de facilități de comunicare prin rețea și suportă o varietate de protocoale standard de comunicare. În plus, acest software include un sistem de operare conceput special pentru automatizări industriale și de control al robotului. Acest sistem de operare permite „V+ -ului” posibilitatea de a executa zeci de sarcini simultan. În figura 3.26 este un exemplu de program in Adept DeskTop V+.

Figura 3.26. Exemplu de program în Adept DeskTop V+

4. Aplicație Proprie Cu Sistemul Adept

4.1. Inspecție vizuală și sortare automată a unor piese auto second hand cu Sistemul Adept

În aplicația proprie dezvoltată pe Sistemul Adept am realizat un proces de inspecție vizuală și sortare automată a unor piese auto second hand. Pentru realizarea acestei aplicații am folosit robtul Adept s600 și camera industrială Basler A601F.

Pentru început am calibrat camera Basler A601F în spațiul de lucru al robotului, iar apoi am calibrat robotul robotul pentru ai defini zona de lucru pentru apicabilitatea programului ce va urma a fi implementat pentru finalizarea cu succes a aplicației practice dorite.

4.2. Aplicațiile AdeptSight folosite pentru realizarea practică

Pentru realizarea practică a temei de diplomă vor fi folosite patru instrumente ale AdeptSight:

Instrumentul "Acquire Image"

Instrumentul "Locator"

Instrumentul "Arc Edge Locator"

Instrumentul "Pattern Locator"

4.3. Descrierea instrumentelor folosite pentru aplicația practică

4.3.1. Instrumentul "Acquire Image"

Într-o aplicație Adept Sight, instrumentul Acquire Image oferă achiziția de imagini care vor fi utilizate de către alte instrumente. Acest instrument ar trebui să fie întotdeauna primul proces în orice secvență. Instrumentul "Acquire Image" achiziționează imagini de pe camera, sau dintr-o bază de date de imagini, prin dispozitivul de "Emulation". În aplicația practică de fața voi achiziționa imaginile necesare prin intermediul camerei industriale Basler A601F.

Selectarea camerei

Lista drop-down vă permite să selectați camera care va furniza imaginile curente pentru folosirea instrumentelor ascoiate ce vor fi folosite pentru realizarea aplicațiilor practice.

În figura 4.1 este reprezentată interfața instrumetului "Acquire Image".

Execuția instrumetului de achiziție a imaginilor

Preview: Nu face achiziția de imagini, doar redă imagini

Propreitațile camerei

Figura 4.1. Interfața instrumetului "Acquire Image"

4.3.2. Instrumetul "Locator"

Instrumentul "Locator" găsește și localizează obiecte din imaginile achiziționate, acest instrument este bazat pe geometria obiectelor. Datorită vitezei, acurateței și robusteței, instrumentul "Locator" este un ideal "frame-provider" pentru instrumentele de inspecție ale AdeptSight.

Un instrument "Locator" poate fi, de asemenea, bazat pe cadru. Instrumentul "Locator" pe bază de cadru necesită introducerea unui alt instrument de aplicare, de preferință un alt instrument "Locator". Un Locator pe bază de model poate fi folosit pentru a localiza cu precizie caracteristicile sau "sub-funcțiile" sau "sub-componentele" ale unui obiect părinte.

Pașii de bază pentru configurarea unui instrument "Locator"

Selectarea instrumentului care va asigura imagini de intrare pentru instrumentul "Locator".

Poziționaționarea instrumentului "Locator".

Crearea (sau adăugarea),de modele care vor fi utilizate de către "Locator" pentru a găsi și localiza obiectele.

Configurarea parametrilor de cautare , dupa cum este necesar.

Executare instrumentului si verificarea rezultatelor.

Configurarea "Advanced Parameters", dacă este nevoie sau după cum este nevoie.

Intrefața instrumentului "Locator"

INPUT: selectează instrumentul care ofera imaginile de intrare

LOCATION: poziționează regiunea instrumentului de interes pentru procesul de căutare.

MODELS: Gestionează modelele pieselor care urmează să fie amplasate și oferă un mod "Edition Model" pentru crearea și editarea de modele.

SEARCH: stabilește parametrii de bază utilizați de către instrumetul "Locator".

RESULT LOG: Permite salvarea rezultatelor instrument într-un fișier.

ADVANCED PARAMETERS: Furnizează parametrii avansați pentru configurarea instrumentului Locator.

În figura 4.2 este prezentată interfața instrumentului "Locator" folosit pentru realizarea aplicațiilor.

Figura 4.2. Interfața instrumentului Locator

4.3.3. Instrumetul "Arc Edge Locator"

Instrumentul "Arc Edge Locator" găsește, localizează și măsoară poziția unuia sau a mai multor margini pe un obiect circular. Marginile pot fi dispuse într-o poziție radială sau inelară.

Arc Edge Locator utilizează valori ale pixelilor ale nivelelor de gri din regiunea de interes pentru a construi proiecțiile necesare pentru detectarea marginilor.

După ce instrumentul detectează potențiale margini, Arcul Edge Locator determină care perechi de margini sunt valabile prin aplicarea constrângerilor care sunt configurate pentru fiecare pereche de margini. În cele din urmă, instrumentul"Arc Edge Locator" își ia măsurile pentru fiecare pereche de margini valabilă.

Odată ce potențialele margini au fost amplasate, instrumentul aplică constrângerile pentru a determina care margini sunt valabile.

Arc Edge Locator determină poziția unuia sau mai multor margini, nu măsoară lungimea liniilor detectate în regiunea de interes.

Pașii de bază pentru configurarea unui instrument "Arc Edge Locator"

Selectarea instrumentului care va oferi imagini de intrare.

Poziționarea instrumetului "Arc Edge Locator".

Configurarea setărilor de detecție marginilor.

Testarea și verificarea rezltatelor.

Configurarea proprietăților avansate, dacă este necesar.

În figura 4.3 este reprezentată poziționarea instrumetului "Arc Edge Locator" pe un model al unei imagini achiziționate.

Figura 4.3. Poziționarea instrumetului "Arc Edge Locator"

În figura 4.4 este reprezentată interfața instrumentului "Arc Edge Locator" și detectarea marginilor imaginii unei piese.

Figura 4.4 Interfața instrumentului "Arc Edge Locator" și detectarea marginilor

4.3.4 Instrumetul "Pattern Locator"

Pattern Locator găsește și localizează caracteristici de tip punct de pe obiecte și returnează coordonatele punctului gasit. Este cel mai potrivit pentru aplicații care necesită detectarea de contrast scăzut și / sau mici caracteristici cum ar fi litere, numere, simboluri și logo-uri pe o parte.

Instrumetul "Pattern Locator" este folosit pentru detectarea prezenței / absenței unui model la scară de gri pe un obiect modelat (Locator).

Nu are suport pentru modele rotite și ar trebui, în general să fie folosit ca un instrument de inspecție pe bază de model pentru detectarea prezenței a mici modele de gri pe zone mici în imagine sau pe un obiect.

Pattern (model) este definit ca rețea de pixeli cu un aranjament specific de valori de gri. Un model de probă trebuie să fie creat pentru fiecare instrument "Pattern Locator" în secvența vederii.

În figurile 4.5 și 4.6 sunt exemplificate doua tipuri de modele ce pot fi utilizate de instrumentul "Pattern Locator".

Figura 4.5. Exemplul pentru un numar Figura 4.6. Exemplul pentru un model

Pașii de bază pentru configurarea unui instrument "Pattern Locator"

Selectarea instrumentului care va oferi imagini de intrare.

Poziționarea instrumetului "Pattern Locator".

Crearea si editarea modelului.

Testarea și verificarea rezltatelor.

Configurarea proprietăților avansate, dacă este necesar.

În figura 4.7 este reprezentată acțiunea de poziționare și editare a instrumentului "Pattern Locator" pentru o imagine achiziționată a unui obiect.

În figura 4.8 este reprezentată interfața instrumentului "Pattern Locator" și detectarea modelului de pe o piesă din imaginea achiziționată.

Figura 4.7. Poziționarea și editarea instrumentului "Pattern Locator"

Figura 4.8. Interfața instrumentului "Pattern Locator" și detectarea modelului

4.4. Aplicația pratică a proiectului de diplomă

Aplicația practică a proiectului de diplomă este structurată pe două nivele în care vor fi folosite toate cele patru instrumente detaliate anterior în acest capitol. În aceste două nivele vor fi stabilite obiectivele practice ale aplicației practice, imagini cu folosirea aplicatiilor și codul în Adept DeskTop V+.

4.4.1. Aplicație practică a instrumentului Arc Edge Locator

Obiectivul aplicației

Vom presupune că sistemul Adept este amplasat într-un depozit de piese auto second hand, pe un conveyor care transporta bielete de direcție de automobile, sistemul Adept trebuie să inspecteze vizual și să sorteze automat piesele defecte de piesele care înca pot fi folosite, piesele vor fi amplasate în două destinații diferite. Bieletele de direcție vor fi inspectate calitativ, criteriul pentru a diferenția piesele bune de cele nefolositoare este ca unghiul fomat de baza piesei și capatul mobil al acesteia să se afle între intervalul 87 si 93 de grade pentru o piesă bună și va fi mutată în poziția P1, orice altă valoare care nu se află în acest interval va fi declarată piesă defectă și va fi mutată în poziția P2.

Pașii urmați pentru realizarea aplicației

Achiziționarea imaginilor bieletelor de direcție cu instrumentul Acquire Image pentru prelucrarea ulterioară ( figura 4.9.).

Figura 4.9 Achiziția imaginilor bieletelor de direcție

Localizarea în spațiul de lucru și crearea modelelor pieselor cu instrumetul Locator prezentată în figura 4.10.

Folosirea instrumentul Arc Edge Locator pentru prelucrarea imaginilor în modul dorit acest instrument preia modelul piesei de la instrumentul Locator. Se va poziționa instrumentul Arc Edge Locator pe capatul mobil al bieletei de direcție pentru a face măsurătorile necesare și pentru a obține rezultatele necesare pentru realizarea aplicației practice. În figura 4.11 este prezentata folosirea instrumentului Arc Edge Locator , efectuarea măsurătorilor și obtinerea rezultatelor necesare prentru realizarea programului aplicației practice.

Figura 4.10. Crearea modelelor pieselor folosind instrumentul Locator

Figura 4.11. Executarea funcițiilor instrumentului Arc Edge Locator

Partea de cod a programului care pune în mișcare sistemul Adept pentru realizarea obiectivului stabilit, respectiv inspecția vizuală și sortarea automată conform protocolui de funcționare.

; Se gaseste locatia instantei curente

; Parametrii sunt: sequence, tool, instance, result, index, frame

; 1311 este identificatorul de rezultat pentru locatia instantei

SET sursa = VLOCATION($ip, 1, 2, i, 1311, 1, 1)

arc1 = VRESULT($ip, 1, 3, 1, 1906, 1, i)

arc2 = VRESULT($ip, 1, 3, 2, 1906, 1, i)

part_rotation = VRESULT($ip, 1, 2, i, 1314, 1, 1)

avg = (arc1+arc2)/2

ang = ABS(part_rotation-avg)

IF ((ang < 93) AND (ang > 87)) THEN

SET destinatie = SHIFT(p1 BY 0,0,4*index0)

index0 = index0+1

ELSE

SET destinatie = SHIFT(p2 BY 0,0,4*index1)

index1 = index1+1

END

4.4.2. . Aplicație practică a instrumentului Pattern Locator

Vom presupune că sistemul Adept este amplasat într-un depozit de piese auto second hand, pe un conveyor care placheți de frână de automobile, sistemul Adept trebuie să inspecteze vizual și să sorteze automat piesele defecte de piesele care încă pot fi folosite, piesele vor fi amplasate în două destinații diferite. Placheții de frână vor fi inspectați calitativ, criteriul pentru a diferenția piesele bune de cele nefolositoare este detectarea unui model(stiker) amplasat pe piesa bună și va fi mutată în poziția P1, în cazul în care nu este detectat modelul pe piesă ea va fi declarată piesă defectă și va fi mutată în poziția P2.

Pașii urmați pentru realizarea aplicației

Achiziționarea imaginilor placheților de frănă cu instrumentul Acquire Image pentru prelucrarea ulterioară ( figura 4.12.).

Figura 4.12. Achiziția imaginii pentru placheții de frănă

Localizarea în spațiul de lucru și crearea modelelor pieselor cu instrumetul Locator prezentată în figura (4.13.).

Folosirea instrumentul Pattern Locator pentru prelucrarea imaginilor în modul dorit, acest instrument preia modelul piesei de la instrumentul Locator. Se va poziționa instrumentul Pattern Locator pe stiker-ul amplasat pe piesa bună pentru a face măsurătorile necesare și pentru a obține rezultatele necesare pentru realizarea aplicației practice. În figura 4.14 este prezentata folosirea instrumentului Pattern Locator , efectuarea măsurătorilor și obtinerea rezultatelor necesare prentru realizarea programului aplicației practice.

Figura 4.13. Crearea modelelor pieselor cu instrumetul Locator

Figura 4.14. Executarea funcițiilor instrumentului Pattern Locator

Partea de cod a programului care pune în mișcare sistemul Adept pentru realizarea obiectivului stabilit, respectiv inspecția vizuală și sortarea automată conform protocolui de funcționare.

; Se gaseste locatia instantei curente

; Parametrii sunt: sequence, tool, instance, result, index, frame

; 1311 este identificatorul de rezultat pentru locatia instantei

SET sursa = VLOCATION($ip, 1, 2, i, 1311, 1, 1)

count = VRESULT($ip, 1, 3, 1, 2100, 1, 1)

potrivire = VRESULT($ip, 1, 3, 1, 2101, 1, 1)

IF (potrivire > 0.8) AND (count <> 0) THEN

SET destinatie = SHIFT(p1 BY 0,0,4*index0)

index0 = index0+1

ELSE

SET destinatie = SHIFT(p2 BY 0,0,4*index1)

index1 = index1+1

END