Lecteurs de codes-barres à technologie de vision avec la facilité d’utilisation et le coût des scanners laser
Avant que la fonderie ne puisse livrer des carters d’embrayage en aluminium de 40 livres à son client, elle doit retirer les carottes et éliminer les bavures. Auparavant, un opérateur chargeait les pièces coulées dans une machine qui sciait les carottes et un deuxième opérateur tenait les pièces coulées tandis qu’un autre outil éliminait les bavures. Odyssey Machine Company de Bowling Green (Ohio) a développé une application robotisée guidée par la vision qui élimine à la fois ces tâches difficiles et potentiellement dangereuses. Un système de vision industrielle identifie laquelle des huit pièces différentes se trouve sur le convoyeur d’alimentation et l’emplacement de cette pièce. Le robot récupère ensuite la pièce et la charge dans le dispositif à trois étages permettant de scier les carottes. Ensuite, le robot prend la pièce de ce dispositif et la déplace autour d’un outil à grande vitesse dans un dispositif secondaire pour éliminer les bavures.
Défis de l’automatisation des fonderies
Certains des travaux les plus difficiles, sales et dangereux se trouvent dans les fonderies, mais les fonderies ont été relativement lentes à adopter l’automatisation. L’une des raisons est qu’ils fabriquent souvent une grande variété de pièces, ce qui augmente la difficulté de mise en œuvre de l’automatisation. Une autre raison est que les pièces sortent généralement du processus de coulée avec des variations relativement importantes de taille et de géométrie, ce qui rend difficile leur localisation à l’aide de méthodes d’automatisation totale conventionnelles.
Dans cette application particulière, les carters d’embrayage pour camions routiers sont moulés avec huit variantes différentes. Chaque pièce coulée présente une grande carotte qui doit être retirée et un tamis de filtration en acier inoxydable intégré dans la carotte qui doit être séparée car elle ne peut pas être refondue.
Cette application aurait été difficile à automatiser avec les systèmes de vision industrielle traditionnels car ils s’appuient sur l’analyse des valeurs de grille de pixels, un processus connu sous le nom de corrélation. Cette méthode localise les objets en comparant un modèle à niveaux de gris, ou une image de référence, de l’objet par rapport à l’image. Généralement, lorsque l’objet change de rotation ou d’échelle, le système de vision ne peut plus le détecter. Cependant, les innovations récentes en matière de technologie de vision ont permis aux robots d’automatiser les opérations avec des quantités plus importantes de variabilité que celles qui pouvaient être prises en charge par le passé. Odyssey Machine Company a travaillé avec RAF Automation, un distributeur Cognex basé à Solon (Ohio), pour développer un système d’automatisation flexible capable de gérer les variations de type et d’emplacement de bac. La clé du système d’automatisation est sa capacité à identifier immédiatement le type de bac et à définir son emplacement précis sur le convoyeur d’alimentation qui amène les pièces coulées jusqu’à la cellule d’usinage.
La technologie de localisation d’objets est la clé du succès
Odyssey Machine Company et RAF Automation ont basé leur solution sur la technologie logicielle PatMax® de Cognex pour une localisation précise des objets malgré les changements d’angle, de taille et d’apparence des objets. PatMax utilise des informations géométriques à la place de la corrélation basée sur une grille de pixels en appliquant un processus de mesure géométrique en trois étapes à un objet. PatMax identifie et isole d’abord les principales caractéristiques individuelles d’une image d’objet et mesure les caractéristiques telles que la forme, les dimensions, l’angle, les arcs et l’ombrage. Il met ensuite en corrélation les relations spatiales entre les caractéristiques clés de l’image entraînée et l’image d’exécution, englobant à la fois la distance et l’angle relatif. En analysant les informations géométriques des entités et des relations spatiales, PatMax est en mesure de déterminer avec précision et répétitivité la position de l’objet sans tenir compte de l’angle, de la taille ou de l’apparence de l’objet.
La solution utilisait le convoyeur d’alimentation à courroie plate traditionnel, qui a été modifié par Odyssey pour permettre aux pièces de se déplacer de manière cohérente dans la cellule de vision. Les pièces coulées sont placées avec la carotte orientée vers le bas sur le convoyeur, qui maintient leur axe Y (perpendiculaire à la direction de déplacement du convoyeur) à environ ½ pouce. Les huit pièces moulées différentes nécessitent chacune des programmes robotisés différents. La première étape critique consiste à identifier la référence de la prochaine pièce coulée descendant le convoyeur dans un ordre aléatoire. Odyssey Machine a sélectionné le système de vision In-Sight Cognex pour cette tâche. « Nous avons choisi la gamme In-Sight avant tout pour la technologie unique de localisation d’objets PatMax de Cognex », a déclaré LeRoux. « En plus de PatMax, le système de vision In-Sight fournit d’autres outils Cognex dans le plus petit ensemble disponible, ce qui le rend idéal pour un montage dans des espaces très restreints. »
Communication avec le robot et l’API
Le robot utilisé dans cette application est un Fanuc S900W que le client avait précédemment retiré, mais qui a été reconstruit par Fanuc pour cette application. La cellule de travail fonctionne sous le contrôle d’un automate programmable (API) Allen-Bradley connecté au système de vision par un câble Ethernet. Le firmware du système de vision Cognex contient les protocoles nécessaires pour communiquer avec chaque type d’API populaire, y compris Allen-Bradley, Siemens, Mitsubishi, etc. Cette suite de communications est connue sous le nom de Cognex ConnectTM et constitue une capacité standard pour tous les systèmes de vision In-Sight. Ce système de vision est connecté à la commande du robot RJ2 avec des entrées/sorties numériques pour communiquer avec le contrôleur du robot. Le système de vision In-Sight envoie les informations d’identification de pièce et de coordonnées sur la pièce à l’API qui envoie les informations directement au contrôleur du robot.
Les ingénieurs d’Odyssey Machine Company ont appris au système de vision à reconnaître chaque pièce individuelle en prenant une image de référence (stockée en mémoire) de la pièce sur le convoyeur. Lorsqu’une nouvelle pièce descend la ligne, une cellule photoélectrique standard détecte la présence de la pièce, arrête le convoyeur et déclenche le système de vision pour capturer une image. Le système In-Sight compare les informations géométriques aux images de référence stockées en mémoire, sélectionne le bon numéro de bac et calibre la correspondance avec chaque image sous forme de pourcentage. « Nous n’avons pas encore vu une situation où le score était inférieur à 95 % pour la bonne pièce ou supérieur à 65 % pour la mauvaise pièce », a déclaré LeRoux. L’algorithme PatMax fournit également l’emplacement de la pièce, y compris les coordonnées et le thêta de l’axe x et de l’axe y (dans la direction de la course du convoyeur), l’angle de rotation dans le plan x-y.
Étalonnage du robot et du système de vision
Le système de coordonnées du robot doit être synchronisé avec le système de vision, mais une seule fois, sauf si le convoyeur est déplacé par rapport au système de vision, les ingénieurs d’Odyssey Machine Company ont étalonné le système de coordonnées du robot en plaçant des registres physiques sur le convoyeur. Ils ont capturé une image des registres et le système de vision a déterminé les coordonnées de chaque registre dans son propre système de coordonnées. Les ingénieurs ont ensuite déplacé le robot vers chaque registre physique et ont noté sa position dans le système de coordonnées du robot. Ensuite, ils ont déterminé le décalage entre les deux systèmes de coordonnées et ajusté la commande du robot de sorte qu’il utilise le même système de coordonnées que le système In-Sight.
Ensuite, le robot se déplace vers l’emplacement de la pièce, tourne son poignet à l’angle correct et prend la pièce. Le robot place la pièce dans un dispositif sur une scie linéaire à trois étages avec des lames à pointe en carbure. Le premier étage de la scie coupe l’extrémité de la carotte juste en dessous du filtre en acier inoxydable et dépose l’extrémité coupée dans un bac à déchets fondable. Le deuxième étage coupe le filtre en acier inoxydable et le dépose dans un bac différent à partir duquel le filtre est récupéré. Le troisième étage coupe le reste de la carotte et le dépose également dans le bac à déchets fondable. Le retrait de la carotte laisse un trou dans la pièce.
Le processus se poursuit avec la prise de la pièce du montage par le robot, par le trou, et la déplace vers le deuxième montage dans la cellule de travail. Ce montage utilise une broche pneumatique conforme d’ATI Automation qui entraîne une fraise hélicoïdale en acier à grande vitesse à 30 000 tr/min. Le robot déplace la pièce autour de la fraise en bout, ce qui élimine les bavures. La conformité radiale de la broche compense les différences de quantité de bavures sur chaque pièce.
« La nouvelle cellule de travail robotisée a réussi à automatiser ce qui était autrefois une tâche manuelle difficile avec le risque de blessures par contrainte répétitives », a conclu LeRoux. « Le système de vision In-Sight Cognex identifie parfaitement le numéro de pièce et les coordonnées x, y et thêta de la pièce. La cellule de travail robotique élimine deux des trois personnes précédemment requises pour faire fonctionner la cellule de travail. En libérant deux personnes, le robot paie rapidement pour lui-même. »