사용 편의성과 레이저 스캐너의 경제성을 갖춘 비전 활성화 바코드 리더기
주유소가 고객에게 40파운드 알루미늄 클러치 하우징을 배송하기 전에 스프루를 벗기고 플래시를 제거해야 합니다. 이전에는 한 운전자가 스프루를 톱오프한 기계에 캐스팅을 로드했고 다른 운전자가 플래쉬를 제거한 동안 두 번째 운전자가 캐스팅을 잡았습니다. 오하이오주 볼링 그린의 Odyssey Machine Company는 이러한 어렵고 잠재적으로 위험한 작업을 모두 제거하는 비전 가이드 로봇 애플리케이션을 개발했습니다. 머신계 비전 시스템은 인피드 컨베이어에 있는 8개의 다른 부품 중 어느 것이 해당 부품의 위치인지 식별합니다. 그런 다음 로봇이 공작물을 집어 3단계 스프루 톱에 로드합니다. 다음으로 로봇은 톱에서 부품을 가져와 보조 고정구의 고속 커터 주위로 이동시켜 플래시를 제거합니다.
주조 공정 자동화의 과제
가장 어렵고, 더럽고, 위험한 작업 중 일부는 파운드리에 있지만 파운드리는 자동화를 수용하는 데 비교적 느렸습니다. 한 가지 이유는 자동화 구현의 어려움을 증가시키는 다양한 부품을 제조하기 때문입니다. 또 다른 이유는 일반적으로 부품들이 크기와 형상이 비교적 크게 변화하여 주조 공정에서 나오기 때문에 기존의 하드 자동화 방법을 사용하여 부품을 찾기가 어렵기 때문입니다.
이러한 특정 응용 분야에서, 오버 더 로드 트럭용 클러치 하우징은 8가지 다른 유형으로 주조됩니다. 각 캐스팅에는 제거해야 하는 큰 스프루와 재용융할 수 없기 때문에 분리해야 하는 스프루에 내장된 스테인리스 스틸 여과 스크린이 있습니다.
이 애플리케이션은 상관 관계로 알려진 프로세스인 픽셀 그리드 값을 분석하는 데 의존하기 때문에 기존의 머신 비전 시스템으로 자동화하기가 어려웠을 것입니다. 이 방법은 개체의 그레이 레벨 모델 또는 참조 이미지를 이미지와 비교하여 개체를 찾습니다. 일반적으로, 물체가 회전 또는 스케일에서 변할 때, 비전 시스템은 더 이상 물체를 감지할 수 없다. 그러나 최근 비전 기술의 혁신으로 로봇이 과거에 수용했던 것보다 더 많은 가변성을 가지고 운영을 자동화할 수 있게 되었습니다. Odyssey Machine Company는 오하이오주 솔론에 본사를 둔 Cognex 유통업체인 RAF Automation과 협력하여 팬 유형 및 위치의 변화를 처리할 수 있는 유연한 자동화 시스템을 개발했습니다. 자동화 시스템의 핵심은 팬 유형을 즉시 식별하고 가공 워크셀에 캐스팅을 가져오는 인피드 컨베이어에서 정확한 위치를 정의하는 기능입니다.
성공을 위한 물체 위치 기술 핵심
Odyssey Machine Company와 RAF Automation은 물체 각도, 크기 및 외관의 변화에도 불구하고 물체의 정확한 위치를 파악하기 위해 Cognex의 PatMax® 소프트웨어 기술을 기반으로 솔루션을 개발했습니다. PatMax는 개체에 3단계 기하학적 측정 프로세스를 적용하여 픽셀 그리드 기반 상관 관계 대신 기하학적 정보를 사용합니다. PatMax는 먼저 물체 이미지 내의 주요 개별 특징을 식별 및 격리하고 형상, 치수, 각도, 원호 및 음영과 같은 특성을 측정합니다. 그런 다음, 훈련된 이미지의 주요 특징부들 사이의 공간 관계를 거리 및 상대 각도 모두를 포함하는 런타임 이미지와 상관시킵니다킨다. 특징과 공간 관계의 기하학적 정보를 분석함으로써 PatMax는 물체의 각도, 크기 또는 모양에 관계없이 물체의 위치를 정확하고 반복적으로 결정할 수 있습니다.
이 솔루션은 기존 플랫 벨트 인피드 컨베이어를 사용했으며, 이는 부품이 비전 셀로 일관되게 이동할 수 있도록 Odyssey에 의해 개조되었습니다. 캐스팅은 스프루가 컨베이어 위에 아래로 향하도록 배치되고, 이는 약 ½인치 이내에 그들의 y축(컨베이어의 이동 방향에 수직) 위치를 유지합니한다. 8개의 서로 다른 캐스팅 각각에는 서로 다른 로봇 프로그램이 필요합니다. 첫 번째 중요한 단계는 컨베이어 아래로 내려오는 다음 캐스팅의 부품 번호를 무작위 순서로 식별하는 것입니다. Odyssey Machine은 이 작업을 위해 Cognex In-Sight vision system을 선택했습니다. “Cognex의 독특한 PatMax 물체 위치 추적 기술 덕분에 In-Sight 시리즈를 가장 먼저 선택했습니다.”라고 LeRoux는 말합니다 “PatMax 외에도 In-Sight vision system은 사용 가능한 가장 작은 패키지로 다른 Cognex 도구를 제공하므로 매우 좁은 공간에 장착하기에 이상적입니다.”
로봇 및 PLC와 통신
이 애플리케이션에 사용된 로봇은 고객이 이전에 사용 중단했지만 이 애플리케이션을 위해 Fanuc에 의해 재구축된 Fanuc S900W입니다. 이 워크셀은 Allen-Bradley PLC(Programmable Logic Controller)의 제어 하에 실행되며, 이 PLC는 이더넷 케이블로 비전 시스템에 연결됩니다. Cognex 비전 시스템의 펌웨어에는 Allen-Bradley, Siemens, Mitsubishi 등을 포함한 각 인기 PLC 유형과 통신하는 데 필요한 프로토콜이 포함되어 있습니다. 이 통신 제품군은 Cognex Connect™로 알려져 있으며 모든 In-Sight vision systems를 위한 표준 기능입니다. 이 비전 시스템은 로봇 컨트롤러와 통신하기 위해 디지털 입력/출력으로 RJ2 로봇 제어에 연결됩니다. In-Sight vision system은 부품 식별 정보와 부품의 좌표 정보를 PLC로 전송하여 로봇 컨트롤러로 직접 정보를 전송합니다.
Odyssey Machine Company의 엔지니어들은 컨베이어에 있는 부품의 기준 이미지(메모리에 저장됨)를 촬영하여 각 개별 부품을 인식하도록 비전 시스템을 교육했습니다. 새 부품이 라인에 내려오면 표준 컨베이어 포토 아이가 부품의 존재를 감지하고 컨베이어를 멈추고 영상 시스템을 트리거하여 이미지를 캡처합니다. In-Sight 시스템은 기하학적 정보를 메모리에 저장된 기준 영상과 비교하고, 올바른 팬 번호를 선택하고, 각 영상과 일치하는 것을 백분율 점수로 보정합니다. “올바른 부분의 점수가 95% 미만이거나 잘못된 부분의 점수가 65% 이상인 상황을 아직 보지 못했다”고 LeRoux는 말했습니다. 또한 PatMax 알고리즘은 x축 및 y축(컨베이어 이동 방향으로) 좌표와 세타, x-y 평면의 회전 각도를 포함한 부품 위치를 제공합니다.
로봇 및 비전 시스템 보정
로봇의 좌표계는 비전 시스템과 동기화되어야 하지만, 컨베이어가 비전 시스템 Odyssey Machine Company 엔지니어와 관련하여 이동하지 않는 한 한 한 번만 컨베이어에 물리적 레지스터를 배치하여 로봇의 좌표계를 보정해야 합니다. 이들은 레지스터의 이미지를 캡처했고 비전 시스템은 자체 좌표계에서 각 레지스터의 좌표를 결정했습니다. 그런 다음 엔지니어는 로봇을 각 물리적 레지스터로 조그하고 로봇의 좌표계에서 위치를 기록했습니다. 그런 다음 두 좌표계 사이의 오프셋을 결정하고 In-Sight 시스템과 동일한 좌표계를 사용하도록 로봇 컨트롤을 조정했습니다.
다음으로 로봇이 부품의 위치로 이동하고 손목을 올바른 각도로 비틀며 부품을 집습니다. 로봇은 카바이드 팁 블레이드가 있는 3단계 선형 톱의 고정장치에 부품을 놓습니다. 톱의 첫 번째 단계는 스테인리스 스틸 필터 바로 아래의 스프루 끝을 잘라내고 잘린 끝을 녹는 스크랩 통에 떨어뜨립니다. 두 번째 단계는 스테인리스 스틸 필터를 잘라내고 필터를 회수하는 다른 용기에 떨어뜨립니다. 세 번째 단계는 스프루의 나머지 부분을 잘라내고 녹는 스크랩 통에 떨어뜨립니다. 스프루를 제거하면 부품에 구멍이 남습니다.
로봇이 구멍을 이용해 픽스처에서 공작물을 집어 올려 워크셀의 두 번째 픽스처로 이동시키면서 프로세스가 계속됩니다. 이 치구는 30,000rpm에서 고속 강철 나선형 엔드밀을 구동하는 ATI Automation의 규격 에어 스핀들을 사용합니다. 로봇은 플래시를 제거하는 엔드밀 주위로 공작물을 이동합니다. 스핀들의 방사형 컴플라이언스는 각 부품의 플래시 양 차이를 보정합니다.
“새로운 로봇 워크셀은 반복적인 스트레스 부상의 위험이 있는 어려운 수동 작업의 원인을 성공적으로 자동화했다”고 LeRoux는 결론지었습니다. “Cognex In-Sight vision system은 부품 번호와 부품의 x, y 및 세타 좌표를 완벽하게 식별합니다. 로봇 워크셀은 이전에 워크셀을 작동하는 데 필요한 세 사람 중 두 명을 제거합니다. 로봇은 두 사람을 자유롭게 함으로써 신속하게 비용을 지불합니다.”