AlgaeBarn qapaqların etiketlənməsini daxili maşın görməsi ilə necə avtomatlaşdırdı

AlgaeBarn-da, copepodlar və fitoplankton kimi canlı akvakultura məhsulları istehsal edən Kolorado şirkətində doqquz məhsul xəttinin hər biri üçün ayrıca şüşə qapağı etiketi tələb olunur. İllər ərzində bu, vaxtaşırı keçirilən “stiker məclisləri” demək idi: şirkətin müxtəlif şöbələrindən əməkdaşların bir-iki saat ərzində etiketləri soyub əl ilə yerləşdirdiyi sessiyalar. Bu görüşlər sosial xarakter daşısa da, operatorları, texnikləri və mühəndisləri əsas işlərindən ayırırdı. Üstəlik, etiketlənmiş qapaq ehtiyatı gözlənilmədən bitəndə istehsalı dayandırıb yenidən ehtiyat hazırlamaq lazım gəlirdi.

AlgaeBarn-ın daxili etiketləmə hüceyrəsi: etiket rulonu, alüminium karkas və yaxşı/qüsurlu qapaqlar üçün masaüstü görüntü sayğacları.

Robototexnika və avtomatlaşdırma mühəndisi Akash Chinthamanipeta bu təkrarlanan işi satınalma məsələsi deyil, istehsalat sahəsinin problemi kimi qiymətləndirdi. Məqsəd hər bir qapağı istiqamətləndirən, etiketi tətbiq edən, yerləşməni yoxlayan və qəbul edilmiş hissələri rədd edilənlərdən fasiləsiz nəzarət olmadan ayıran avtonom hüceyrə yaratmaq idi. Eyni zamanda avadanlığın dəyəri və prosesə nəzarət müəssisə daxilində saxlanılmalı idi.

Niyə almaq əvəzinə hazırlamaq

Kommersiya etiketləmə maşınları iki problem ortaya çıxardı: kapital xərci və qapalı idarəetmə məntiqi. Bir çox maşın ilkin sazlama düzgün olduqdan sonra yerləşdirmənin həmişə düzgün qalacağını fərz edir. Aktiv xəttdə bir neçə yüz dövrədən sonra etiket rulonunun və ya altlığın sürüşməsi soyulma nöqtəsini dəyişə və növbəti stikerin yanlış yerləşdirilməsinə səbəb ola bilər. AlgaeBarn həmçinin hüceyrənin istehsalla birlikdə inkişaf etdirilə bilməsi üçün redaktə edilə bilən maşın məntiqi istəyirdi. Mexanikanın böyük hissəsi SOLIDWORKS-də layihələndirildi; birbaşa avadanlıq xərci $1,000-dan aşağı qaldı. Daxildə hazırlamaq hər bir qapağın yoxlanılmasına imkan verdi və yalnız ilkin mexaniki sazlamaya güvənməyin qarşısını aldı.

Sərbəst qapaqlardan yoxlanılmış hissələrə

Operator sərbəst qapaqları dozalama liftinə tökür. Sensor qidalandırma yolunu izləyir və lifti yalnız daha çox qapaq lazım olduqda işə salır. Passiv yolun özü istiqamətləndirməni təmin edir: düzgün oturan qapaqlar etiketləmə stansiyasına doğru hərəkət edir, tərs çevrilmiş qapaqlar isə ayrıca aktiv istiqamətləndiriciyə ehtiyac olmadan yenidən bunkerə düşür.

Bir tray hər dəfə bir qapaq təqdim edir. KEYENCE lazeri qapağın mövcudluğunu təsdiqləyir; ardınca idarəetmə sistemi hissəni yerləşdirmək üçün pnevmatik silindri işə salır və ardıcıllıq davam etməzdən əvvəl reed açarları gedişin sonuna çatıldığını təsdiqləyir. Ötürücülü addım mühərriki etiket rulonunu soyulma kənarı boyunca irəlilədərək stikeri altlıqdan ayırır. Vakuumla dəstəklənən pnevmatik aplikator etiketi götürüb qapağın üzərinə basır; bu əməliyyat da reed açarı ilə təsdiqlənir.

Raspberry Pi sinifli kamera qovşağında kənar əsaslı OpenCV yoxlaması qəbul/rədd çeşidləməsindən əvvəl etiketin yerləşməsini yoxlayır.

İdarəetmə sistemi daha sonra MQTT mesajını Raspberry Pi kamera qovşağına göndərir. Xüsusi OpenCV proseduru görüntünü çəkir, aşkar edilmiş qapaq və etiket kənarları arasındakı məsafəni ölçür və yerləşməni dar toleransla müqayisə edir. Nəticə idarəetmə sisteminə qaytarılır və vakuum sorma başlıqlı robot hissəni qəbul və ya rədd bunkerinə yerləşdirir.

Heç vaxt sadəcə bir millimetr olmayan millimetr

Ən çətin problem etiket rulonunu təkrarlana bilən mövqedə dayandırmaq idi. İlkin ötürücü dayanma əmrinə tabe olsa da, qalıq enerji və ətalət səbəbindən hərəkəti davam etdirirdi; bəzən demək olar ki, bir düym qədər artıq hərəkət edirdi və bu da növbəti yerləşdirməni korlamağa kifayət edirdi. Ötürücülü NEMA 24 addım mühərriki əsasında yenidən layihələndirmə idarəetmə sisteminə hər etiket üçün sabit addım sayı əmr etməyə və mühərriki səliqəli şəkildə dayandırmağa imkan verdi. Qablaşdırma hüceyrələri üçün dərs istehsalat sahəsində yaxşı məlumdur: saatda yüzlərlə dövr zamanı təkrarlanan millimetrdən kiçik xətalar tullantıya çevrilir.

Maksimum sürətdən əvvəl dəqiqlik

Hazır hüceyrə saatda təxminən 450 qapaq emal edir və bu, AlgaeBarn-ın tələbatını ödəyir. Məhsuldarlıq fasiləsiz keyfiyyətə nisbətən ikinci dərəcəli idi. Operator qapaqları yükləyir, maşını işə salır və digər işlərinə qayıdır. Qidalandırmanın boşalması və ya digər nasazlıqlar zamanı hüceyrə dayanır və qeyri-müəyyən məhsul istehsal etmək əvəzinə xəbərdarlıq göndərir. 100 qapaq üzərində aparılan sınaqda 98 hissə yerləşdirmə toleransına cavab verdi; iki hissə qəsdən konservativ hədlər altında aşkar edilən kiçik mövqe xətalarına görə rədd edildi.

Layihə digər avtomatlaşdırma işləri ilə paralel olaraq təxminən dörd ay çəkdi. Təkrarlanan stiker məclislərinə son qoyuldu; bəzi operatorlar zarafatla söhbət vaxtı üçün darıxdıqlarını desələr də, layihənin əmək xərclərinə və qarşısı alınan fasilələrə görə ildə təxminən $40,000–$50,000 qənaət edəcəyi proqnozlaşdırılır. Kiçik istehsalçılar üçün daha geniş nəticə budur: real əməliyyat ehtiyacından başlayın, vaxtı və büdcəni dəyərə uyğun müəyyənləşdirin və kataloqdakı ən sürətli maşın əvəzinə etibarlı əks əlaqəyə və təkrarlana bilən keyfiyyətə üstünlük verin. Sonradan eyni hüceyrəni genişləndirən müəssisələrdə əlaqəli qablaşdırma və idarəetmə qurğuları çox vaxt PLC və PAC sistemləri və Honeywell cihazları kimi sensor xətləri ilə birlikdə tətbiq olunur.