使いやすさと、レーザースキャナと同程度の手頃な価格を兼ね備えたビジョンを有効にするバーコードリーダ
鋳造所が顧客に約18kgのアルミニウム製クラッチハウジングを納品するには、スプルーを切断してバリを除去する必要があります。以前は、1人のオペレータが鋳造品を機械に投入してスプルーを切断し、その後、別のオペレータが鋳物品を保持し、さらにもう1人の担当者がバリを除去していました。オハイオ州ボーリンググリーンのOdyssey Machine Companyは、このような困難で潜在的に危険なタスクの両方を排除するビジョンガイド付きロボットアプリケーションを開発しました。マシンビジョンシステムは、インフィードコンベア上にある8種類のうちどの部品なのか、そしてその部品の位置を正確に識別します。その後ロボットは部品をピックアップし、3段スプルー切断機に投入します。次に、部品を切断機から取り出し、フィクスチャー内で高速カッターの周りを移動させ、バリを除去します。
鋳造所における自動化の課題
非常に過酷で、汚れがひどく、危険な仕事の一部は鋳造所で行われていますが、鋳造業界は自動化の受け入れが比較的遅い状況にあります。その理由の1つは、自動化の実装の難しさを高めるさまざまな部品を製造していることです。もう1つの理由は、鋳造プロセスから出てくる部品は、一般的にサイズや形状に大きなばらつきがあり、従来のハードオートメーションを使用してそれらの位置を特定するのが難しいためです。
この特定のアプリケーションでは、公道走行用トラックのクラッチハウジングが、8つの異なるバリエーションで鋳造されています。各鋳造品には、除去が必要な大きなスプルーがあり、さらにそのスプルーには、再溶融できないため分離する必要があるステンレス鋼の濾過スクリーンが埋め込まれています。
このアプリケーションは、相関関係として知られるプロセスであるピクセルグリッド値の分析に依存するため、従来のマシンビジョンシステムでの自動化は困難でした。この方法では、対象物のグレイレベルモデル、または参照画像と十歳の画像を比較して、対象物の位置を特定します。通常、対象物が回転したり大きさが変化したりすると、ビジョンシステムはもはやその対象物を検出できなくなります。しかし、最近のビジョンテクノロジの革新により、ロボットはこれまでよりも大きな変動性でオペレーションを自動化することが可能になりました。Odyssey Machine Companyは、コグネックスの代理店であるRAF Automation（オハイオ州ソロン）と連携して、さまざまな鍋の種類と位置のバリエーションに対応できる柔軟な自動化システムを開発しました。自動化システムの鍵となるのは、鍋のタイプを即座に特定し、鋳造を機械加工ワークセルに運ぶインフィードコンベヤ上の正確な位置を定義する能力です。
対象物の位置検出技術が成功を左右する
Odyssey Machine CompanyとRAF Automationは、対象物の角度、サイズ、外観の変化に左右されることなきく正確な位置を確保するため、コグネックスのPatMax®ソフトウェア技術に基づいてソリューションを構築しました。PatMaxは、対象物に3段階の幾何学的測定プロセスを適用することによって、ピクセルグリッドベースの相関の代わりに幾何学的情報を使用します。また、PatMaxは、まず対象物の画像内の主要な個々の特徴を識別して分離し、形状、寸法、角度、円弧、シェーディングなどの特性を測定します。次に、学習した画像の主要な特徴とランタイム画像との間の空間関係を相関させ、距離および相対角度の両方を包含します。特徴と空間的関係の両方から幾何学的情報を分析することによって、PatMaxは、対象物の角度、サイズ、または外観に関係なく、対象物の位置を正確かつ反復的に決定することができるのです。
このソリューションでは、従来のフラットベルト式インフィードコンベヤを使用しましたが、部品がビジョンセル内に安定して移動できるよう、Odysseyによって改造されました。鋳造品は、スプルーが下向きになるようにコンベヤ上に配置され、鋳造品のY軸方向（コンベヤの移動方向に対して垂直な方向）の位置は、約12.7mm以内に保持されます。8つの異なるキャスティングはそれぞれ異なるロボットプログラムを必要とします。最初の重要なステップは、コンベヤから降りてくる次の鋳造品の部品番号をランダムに識別することです。Odyssey Machineは、このタスクにコグネックスIn-Sightビジョンシステムを採用しました。「私たちがIn-Sightシリーズを選んだ第一の理由は、コグネックス独自のPatMax対象物位置特定技術があったからです」とルルー氏は述べました。「In-Sightビジョンシステムは、PatMaxに加えて、最小のパッケージで他のコグネックスツールを提供しており、非常に狭いスペースへの取り付けに最適です。」
ロボットおよびPLCとの通信
このアプリケーションで採用されたのは、一度引退したFanuc S900Wロボットですが、このアプリケーションのためにFanucによって再構築されましたFanuc S900Wです。ワークセルは、イーサネットケーブルでビジョンシステムに接続されているAllen-Bradleyプログラマブル・ロジック・コントローラ(PLC)の制御下で動作します。コグネックスビジョンシステムのファームウェアには、Allen-Bradley、Siemens、三菱など、一般的なPLCの各タイプとの通信に必要なプロトコルが含まれています。この通信スイートはコグネックスConnect℠と呼ばれる、すべてのIn-Sightビジョンシステムに搭載されている標準機能です。このビジョンシステムは、ロボットコントローラと通信するためのデジタル入出力を備えたRJ2ロボット制御に接続されています。In-Sightビジョンシステムは、パーツ識別情報とパーツの座標情報をPLCに送信し、PLCは情報をロボットコントローラに直接送信します。
Odyssey Machine Companyのエンジニアは、コンベア上の部品の参照画像（メモリに格納）を撮影することで、個々の部品を認識するようビジョンシステムに学習させました。新しい部品がラインから降りると、標準のコンベヤのフォトアイが部品の存在を検出し、コンベヤを停止し、ビジョンシステムをトリガーして画像をキャプチャします。In-Sightシステムは、幾何学的情報をメモリに保存されている参照画像と比較し、正しい鍋の番号を選択し、各画像との一致をパーセンテージスコアとしてキャリブレーションします。「正しい部品に対するスコアが95%を下回り、間違った部品に対するスコアが65%を上回るという状況は、まだ一度も見たことがありません」とルルー氏は話します。れていない、と PatMaxアルゴリズムはまた、X軸およびY軸（コンベアの移動方向）座標およびシータを含む部品の位置、x-y平面の回転角度も提供します。
ロボットとビジョンシステムのキャリブレーション
ロボットの座標系はビジョンシステムと同期する必要がありますが、ビジョンシステムに関連してコンベアが動かされない限り、一度行えば十分です。Odyssey Machine Companyのエンジニア達は、コンベヤ上に物理的な基準点を配置することで、ロボットの座標系をキャリブレーションしました。彼らはレジスタの画像をキャプチャし、ビジョンシステムは独自の座標系で各レジスタの座標を決定しました。次に、エンジニア質はロボットを各物理レジスタの位置までジョグ動作させて、ロボットの座標系内の位置を記録し、次に、2つの座標系間のオフセットを決定して、In-Sightシステムと同じ座標系を使用するようにロボットコントロールを調整しました。
次に、ロボットがパーツの位置に移動し、手首を正しい角度にねじって部品をピックアップします。ロボットは、その部品を、超硬チップブレード付きの3段リニアソー上のをフィクスチャーに配置します。鋸の第1段階では、スプルーの先端がステンレス鋼フィルタのすぐ下で切断され、切断された先端部分が溶融可能なスクラップ箱に落とされます。第2段階では、ステンレス鋼フィルタを切断し、フィルタが別の回収箱に落とされ、そして第3段階では、残りのスプルーを切断し、溶融可能なスクラップ箱へと落とされます。スプルーを取り外すと、部品に穴が残ります。
このプロセスは、ロボットが部品を穴で判断してフィクスチャーからピックアップし、ワークセルの2番目のフィクスチャーに移動すると継続します。このフィクスチャーは、30,000 rpmで高速スチールヘリカルエンドミルを駆動するATI Automationの適合エアスピンドルを使用しています。ロボットは部品をエンドミルの周りで移動させ、バリを除去します。また、スピンドルの放射状コンプライアンスは、各部品のバリの量の差を補正します。
「新しいロボットワークセルでは、反復的なストレス傷害の危険を伴う、以前は難しい手作業で行うしかなかった難しい作業をうまく自動化できました」とルルー氏は結論付けました。「コグネックスIn-Sightビジョンシステムは、部品の部品番号とx、y、シータ座標を完璧に識別します。ロボットワークセルの導入により、これまでワークセルを操作するために以前必要とされていた3人の作業員を1人にまで減らすことができました。2人分の人員を削減したことにより、ロボットは短期間で費用対効果を発揮してくれました。」