Bin De/Restacking Automation: 3D Vision၊ Six-Axis Robot နှင့် AGV ဗီဒီယို

နောက်ဆုံးပြုပြင်မွမ်းမံခြင်း - မေလ ၁၃ ရက်၊ ၂၀၂၁

Bin De/Restacking Automation: 3D Vision၊ Six-Axis Robot နှင့် AGV ဗီဒီယို

Bin de/resacking automation သည် ဂိုဒေါင်ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးနှင့် ထုတ်လုပ်မှုကျွေးမွေးခြင်းကို ချိတ်ဆက်ပေးသည်။ စနစ်သည် အထပ်လိုက်အပြည့်ရှိသော bins များကို ခွဲထုတ်ပြီး လိုင်းသို့ ကျွေးမွေးကာ သိုလှောင်ရုံသို့ ပြန်ပို့ရန်အတွက် ဗလာ bins များကို ပြန်လည်ထုပ်ပိုးသည်။ အောက်ပါဗီဒီယိုတွင် 3D vision၊ ခြောက်ဝင်ရိုးစက်ရုပ်၊ linear travel axis၊ conveyor handshaking နှင့် AGV pallet transport တို့ကို အလိုအလျောက်စက်ရုံထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆဲလ်တစ်ခုတည်းတွင် မည်သို့ပေါင်းစပ်နိုင်ပုံကို ပြသထားသည်။

embedded player မဖွင့်နိုင်ရင် YouTube မှာ ဗီဒီယိုကို တိုက်ရိုက်ဖွင့်ပါ- အမှိုက်ပုံးဖယ်ရှားခြင်း/ပြန်လည်စုပုံခြင်း အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်း- 3D Vision + Robot + AGV.

လုပ်ငန်းစဉ်စီးဆင်းမှုနှင့် စနစ်ဗိသုကာ

စနစ်သည် အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်နှစ်ခုကို ကိုင်တွယ်သည်- ကုန်ကြမ်းပစ္စည်းများကို ဖယ်ရှားခြင်း၊ ၎င်းတွင် အထပ်လိုက်ပုံးများကို ခွဲထုတ်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းသို့ ပေးပို့ခြင်းနှင့် ပြန်ပို့သောပုံးများကို ပါလက်ထဲပြန်ထည့်သည့် ဗလာပုံးပြန်လည်ထုပ်ပိုးခြင်း။ စံသတ်မှတ်ထားသော ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံတွင် တစ်ခုကို အသုံးပြုသည် ခြောက်ဝင်ရိုး စက်မှုလုပ်ငန်းသုံး စက်ရုပ် AGV များသည် ဂိုဒေါင်နှင့် အလိုအလျောက်စနစ်ဆဲလ်အကြား ပါလက်များကို သယ်ယူပို့ဆောင်ပေးခြင်းဖြင့် de-stacking station လေးခုနှင့် stacking station နှစ်ခုကို ဝန်ဆောင်မှုပေးပါသည်။

ကိရိယာသည် မော်ဂျူလာဒီဇိုင်းအတွေးအခေါ်ကို လိုက်နာသည်။ အဓိက မော်ဂျူးများတွင် ရိုဘော့၊ အထူးဂရစ်ပါ၊ လိုင်းယာနိုက်ခရီးသွားဝင်ရိုး၊ ရိုလာ သို့မဟုတ် ချပ်ကွန်ဗေယာ၊ 3D ရူပါရုံစနစ်၊ AGV ဖြန့်ကျက်မှု၊ ဘေးကင်းရေးခြံစည်းရိုး၊ အလင်းကာရံများနှင့် လျှပ်စစ်ထိန်းချုပ်မှုစနစ်တို့ ပါဝင်သည်။ အလားတူရိုဘော့ကိုင်တွယ်မှုအသုံးချမှုများအတွက် EVSINT ၏ အချက်အလက်များကို ကြည့်ပါ။ စက်ရုပ်ကိုင်တွယ် အမျိုးအစား။

ဝန်အားနှင့် ရောက်ရှိနိုင်သောနေရာကို ဘင်၏ အမှန်တကယ်အတိုင်းအတာ၊ စီတန်းအမြင့်၊ ဂရစ်ပါအလေးချိန်နှင့် ဆွဲငင်အားဗဟိုတို့မှ ရွေးချယ်သင့်သည်။ ပိုလေးသော ဘင်များအတွက် ဝယ်ယူသူများသည် လိုအပ်သော ဝန်အားအဖုံးကို EVSINT ၏ ဝန်အားနှင့် နှိုင်းယှဉ်သင့်သည်။ ၁၅၀-၂၅၀ ကီလိုဂရမ်ရှိတဲ့ စက်ရုပ် နှင့် ၁၅၀-၂၅၀ ကီလိုဂရမ်ရှိတဲ့ စက်ရုပ် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အပြင်အဆင်ကို အပြီးသတ်မပြုလုပ်မီ အမျိုးအစားများ။

3D Vision-Guided Positioning နည်းပညာ

3D vision system သည် pick အောင်မြင်မှုနှုန်းနှင့် cycle stability ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသောကြောင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ အဓိကအချက်ဖြစ်သည်။ structured-light ကင်မရာတစ်လုံးကို de-stacking station တစ်ခုစီ၏ အထက်တွင် မီတာ ၁.၂ မှ ၂.၀ အကွာအဝေးတွင် တပ်ဆင်ထားလေ့ရှိသည်။ scan တစ်ခုစီသည် bin မျက်နှာပြင်မှ point cloud data များကို ဖမ်းယူပြီး point cloud registration သည် bin ၏ six-degree-of-freedom pose: X/Y/Z position နှင့် Rx/Ry/Rz rotation ကို တွက်ချက်သည်။

ကန့်သတ်ချက်သုံးခုကို အနီးကပ်အာရုံစိုက်သင့်သည်။ ပထမအချက်အနေဖြင့် မှတ်မိခြင်းတိကျမှုသည် ±၂ မီလီမီတာ သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုမိုကောင်းမွန်ရမည်။ မဟုတ်ပါက စက်ရုပ်သည် ဆုပ်ကိုင်နေစဉ်အတွင်း အမှိုက်ပုံးအစွန်းနှင့် ချော်လဲနိုင်သည် သို့မဟုတ် တိုက်မိနိုင်သည်။ ဒုတိယအချက်အနေဖြင့် အမှိုက်ပုံးတစ်ပုံး မှတ်မိချိန်သည် ၀.၈ စက္ကန့်အောက်တွင် ရှိနေသင့်သောကြောင့် မြင်ကွင်းသည် မျဉ်းကြောင်းပိတ်ဆို့မှုမဖြစ်ပါ။ တတိယအချက်အနေဖြင့် စနစ်သည် လုံလောက်သော ပတ်ဝန်းကျင်အလင်းရောင် ခုခံအား လိုအပ်သည်၊ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အပေါ်မှ မီးများ၊ ရောင်ပြန်မျက်နှာပြင်များ၊ ဆီအစွန်းများနှင့် မညီမညာ အမှိုက်ပုံးအစွန်းများသည် အစက်အပြောက်ဆူညံသံကို တိုးစေနိုင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။

ခြောက်ဝင်ရိုးစက်ရုပ်နှင့် မျဉ်းဖြောင့်ဝင်ရိုးညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှု

စက်ရုပ်သည် pick-transfer-place လည်ပတ်မှုကို လုပ်ဆောင်ပြီး linear travel axis သည် horizontal reach ကို တိုးချဲ့ထားသောကြောင့် စက်ရုပ်တစ်ရုပ်သည် de-stacking နှင့် stacking station များစွာကို လွှမ်းခြုံနိုင်သည်။ ညှိနှိုင်းထိန်းချုပ်မှုသည် EtherCAT သို့မဟုတ် PROFINET ကို အသုံးပြုလေ့ရှိပြီး စက်ရုပ်ထိန်းချုပ်ကိရိယာသည် master အဖြစ်ဆောင်ရွက်ပြီး travel-axis servo drive သည် slave အဖြစ်ဆောင်ရွက်သည်။ ၎င်းသည် တစ်ပြိုင်တည်းလုပ်ဆောင်သော စက်ရုပ်နှင့် ဝင်ရိုးရွေ့လျားမှုအတွင်း လမ်းကြောင်းတိကျမှုကို တည်ငြိမ်စေသည်။

De-stacking နှင့် restacking တို့သည် မတူညီသော motion logic များ လိုအပ်ပါသည်။ de-stacking လုပ်နေစဉ်အတွင်း bin stack တွင် random offset ရှိနိုင်သောကြောင့် robot သည် vision feedback အပေါ်အခြေခံ၍ pick pose ကို dynamically ချိန်ညှိပေးပါသည်။ restacking လုပ်နေစဉ်အတွင်း target position သည် fixed ဖြစ်သော်လည်း cell သည် pallet တည်ငြိမ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် cross-interlocking သို့မဟုတ် staggered seam patterns ကဲ့သို့သော layer-building logic များ လိုအပ်ပါသည်။ ဆက်စပ်နေသော downstream stacking စနစ်များကို EVSINT များနှင့်လည်း နှိုင်းယှဉ်နိုင်ပါသည်။ palletizing စက်ရုပ် ဖြေရှင်းချက်။

ဂရစ်ပါကို အမှိုက်ပုံး၏ မျက်နှာပြင်၊ အလေးချိန်နှင့် တောင့်တင်းမှုပေါ် မူတည်၍ အစစ်အမှန်ပစ္စည်းနှင့် ပုံပျက်ခြင်းကို အခြေခံ၍ ဒီဇိုင်းထုတ်သင့်သည်။ လေဖိအားဖြင့် ညှပ်ခြင်း၊ လေဟာနယ်စုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပေါင်းစပ်ညှပ်ခြင်းကို အမှိုက်ပုံးမျက်နှာပြင်၊ အလေးချိန်နှင့် တောင့်တင်းမှုပေါ် မူတည်၍ အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဂရစ်ပါနှင့် အရန်ကိရိယာ စီစဉ်ခြင်းအတွက် EVSINT များကို ကြည့်ပါ။ စက်ရုပ်အဆုံးအကျိုးသက်ရောက်မှု အမျိုးအစား။

AGV ပေါင်းစပ်မှုနှင့် Multi-Station Cycle Balancing

AGV များသည် ပါလက်များကို ခွဲထုတ်သည့်နေရာ၊ စုပုံသည့်နေရာနှင့် ဂိုဒေါင်ဇုန်အကြား ရွှေ့ပြောင်းပေးသည်။ ၎င်းတို့၏ ဖြန့်ဝေမှုယုတ္တိဗေဒသည် စုစုပေါင်းလိုင်းစက်ဝန်းအချိန်ကို တိုက်ရိုက်အကျိုးသက်ရောက်စေသည်။ ပစ်မှတ်သည် တစ်ပုံးလျှင် စက္ကန့် ၂၀ ဖြစ်ပါက၊ စက်ရုပ်ရွေ့လျားချိန်၊ AGV ခရီးသွားချိန်၊ ကွန်ဗေယာချိတ်ဆက်မှုနှင့် PLC လက်ဆွဲခြင်းတို့ကို သီးခြားစီ အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်မလုပ်ဘဲ စနစ်တစ်ခုတည်းအဖြစ် ဟန်ချက်ညီအောင် ပြုလုပ်ရမည်။

အဓိကအချက်က parallel operation ပါ။ စက်ရုပ်က station တစ်ခုမှာ pick up လုပ်နေချိန်မှာ AGV က နောက် pallet ကို idle station မှာ ကြိုတင်နေရာချထားသင့်ပါတယ်။ ဒါက စက်ရုပ်က ပစ္စည်းကို မစောင့်ဘဲ AGV က နောက် task ကို ကြိုတင်ပြင်ဆင်တဲ့ rhythm တစ်ခုကို ဖန်တီးပေးပါတယ်။ AGV count ဒါမှမဟုတ် route planning မလုံလောက်ရင် cell က “ပစ္စည်းကို စောင့်နေတဲ့ စက်ရုပ်” losses ထဲကို မြန်မြန်ဝင်သွားပါတယ်။ AGV dispatch နဲ့ buffer capacity ကို အတည်ပြုဖို့အတွက် အကောင်အထည်ဖော်မှုမလုပ်ခင် discrete event simulation ကို အကြံပြုထားပါတယ်။

မော်ဂျူလာ အပြင်အဆင် ဒီဇိုင်း ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက်များ

မော်ဂျူလာဖြစ်မှုသည် အဓိကဒီဇိုင်းမူဖြစ်သည်။ စံဆဲလ်များသည် ထိန်းချုပ်မှုဗိသုကာကို ပြန်လည်တည်ဆောက်ခြင်းမရှိဘဲ ၁+၂၊ စက်ရုပ်တစ်ရုပ်နှင့် ဘူတာနှစ်ခုမှ ၁+၄၊ ၁+၆ သို့မဟုတ် ပိုကြီးသော အပြင်အဆင်များအထိ အတိုင်းအတာနိုင်သည်။ စံသတ်မှတ်ထားသော အင်တာဖေ့စ်များတွင် ပေါင်းစည်းထားသော ကွန်ဗေယာအမြင့်များ၊ ချဲ့ထွင်ပေါက်များပါသည့် လျှပ်စစ်ဗီဒိုများ၊ အမြန်ဖြုတ်နိုင်သော ဘေးကင်းရေးခြံစည်းရိုးနှင့် အနာဂတ်ဘူတာထပ်ထည့်ရန်အတွက် သီးသန့်ထားသော စက်ရုပ်ပရိုဂရမ်ဖွဲ့စည်းပုံများ ပါဝင်သင့်သည်။

အပြင်အဆင်စီမံကိန်းရေးဆွဲခြင်းသည် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုဝင်ရောက်ခွင့်ကို ထိန်းသိမ်းပေးရမည်။ အနည်းဆုံး ၁.၂ မီတာရှိသော အဓိကလမ်းကြားအကျယ်ကို စက်ရုပ်အလုပ်ခွင်အပြင်ဘက်တွင် အရေးပေါ်ရပ်တန့်မှုများနှင့် ဘေးကင်းရေးမီးကုလားကာများဖြင့် အကြံပြုထားသည်။ လုပ်ငန်းခွင်သည် နောက်ပိုင်းတွင် ဘူတာရုံများ ထပ်မံထည့်သွင်းနိုင်ပါက၊ ခရီးသွားဝင်ရိုးရထားလမ်းသည် ကနဦးတပ်ဆင်မှုအတွင်း အနည်းဆုံး ၃၀% ချဲ့ထွင်မှုအနားသတ်ကို သိမ်းဆည်းထားသင့်သည်။

အဖြစ်များသော နည်းပညာဆိုင်ရာ အတားအဆီးများနှင့် လျော့ပါးသက်သာစေခြင်း

ဝင်လာတဲ့ အမှိုက်ပုံးရဲ့ တည်ငြိမ်မှု ညံ့ဖျင်းခြင်း။ အတိုင်းအတာခံနိုင်ရည်သည် ±5 မီလီမီတာထက်ကျော်လွန်သောအခါ၊ မြင်နိုင်စွမ်းကို မှတ်မိနှုန်းများ ကျဆင်းနိုင်သည်။ အထက်ပိုင်းဖြောင့်ခြင်း၊ စစ်ထုတ်ခြင်း သို့မဟုတ် အမှိုက်ပုံးစံသတ်မှတ်ခြင်းကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသင့်သည်။

Gripper ဒီဇိုင်းသည် bin ပုံပျက်ခြင်းကို လျစ်လျူရှုထားသည်။ ቀስፋሽትထည့်ထားသော အမှိုက်ပုံးများသည် အောက်ခြေတွင် နိမ့်ကျသွားနိုင်ပြီး တကယ့်ကောက်ယူသည့်နေရာကို ရွှေ့သွားစေနိုင်သည်။ ရေပေါ်လျော်ကြေးပေးသည့် ယန္တရားများသည် ဤအန္တရာယ်ကို လျှော့ချပေးသည်။

linear axis backlash သည် အချိန်နှင့်အမျှ စုပုံလာသည်။ ရေရှည်လည်ပတ်မှုသည် ထပ်ခါတလဲလဲလုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို လျှော့ချပေးနိုင်ပါသည်။ ခြောက်လတစ်ကြိမ် လေဆာချိန်ညှိခြင်းသည် ခရီးသွားဝင်ရိုးတိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးသည်။

AGV-to-conveyor docking သည် မတည်မငြိမ်ဖြစ်သည်။ ပါလက်ပိတ်ဆို့မှုများသည် docking သွေဖည်မှုကြောင့် မကြာခဏ ဖြစ်ပွားလေ့ရှိသည်။ လမ်းညွှန်ကွန်များနှင့် ကြမ်းတမ်းသော နေရာချထားမှု အာရုံခံကိရိယာများသည် ကောင်းမွန်သော နေရာချထားမှုမပြုမီ ထပ်ခါတလဲလဲ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။

PLC-to-robot နှောင့်နှေးမှုသည် တသမတ်တည်းမရှိပါ။ စက်ရုပ်လှုပ်ရှားမှု၊ conveyor interlocks နှင့် AGV လက်ဆွဲနှုတ်ဆက်ခြင်းတို့သည် တစ်ပြိုင်တည်းဖြစ်နေရမည့်နေရာတွင် 8 ms အောက်ရှိ ဆုံးဖြတ်နိုင်သော Ethernet နှင့် ဆက်သွယ်ရေးစက်ဝန်းများကို အကြံပြုထားပါသည်။

နည်းပညာအကျဉ်းချုပ်

Bin de/restacking automation သည် မြင့်မားသောကြိမ်နှုန်းရှိသော စက်ရုံထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေး အဆင့်မြှင့်တင်မှု အခြေအနေတစ်ခုဖြစ်သည်။ စိန်ခေါ်မှုမှာ စက်တစ်ခုတည်းမဟုတ်ဘဲ 3D vision၊ robot motion၊ gripper mechanics၊ AGV dispatch၊ conveyor များနှင့် safety logic တို့၏ ညှိနှိုင်းပေါင်းစပ်မှုဖြစ်သည်။ ခိုင်မာသော project တစ်ခုသည် cycle-time target မှစတင်ပြီး vision recognition rates များနှင့် robot trajectories များကို အတည်ပြုပြီး တပ်ဆင်ခြင်းမပြုမီ modular expansion capacity ကို သိမ်းဆည်းထားသည်။

အဖွဲ့များသည် ဟာ့ဒ်ဝဲကို ဦးစွာတပ်ဆင်ပြီး နောက်မှ စွမ်းရည်ကို ဟန်ချက်ညီစေသည့် အဖြစ်များသော ထောင်ချောက်ကို ရှောင်ရှားသင့်သည်။ ထုတ်လုပ်မှု ယုံကြည်စိတ်ချရမှုအတွက် ဒီဇိုင်းအဆင့်တွင် ဘင်မျက်နှာပြင်အခြေအနေအတွက် DOE အတည်ပြုချက်၊ AGV လမ်းကြောင်း သရုပ်ဖော်ခြင်း၊ ဂရစ်ပါအားစမ်းသပ်ခြင်းနှင့် PLC-to-robot ဆက်သွယ်ရေးအချိန်ကိုက်ခြင်းတို့ ပါဝင်ရမည်။ ထို့နောက်မှသာ ဆဲလ်သည် "တပ်ဆင်ထားသော်လည်း ပစ်မှတ်အောက်တွင်" ရိုးရိုးရှင်းရှင်းရှိနေမည့်အစား တည်ငြိမ်သောအထွက်ကို ရောက်ရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

နောက်ဆုံးပြုပြင်မွမ်းမံခြင်း - မေလ ၁၃ ရက်၊ ၂၀၂၁