System decyzyjny do segregacji elementów wyciętych laserowo

pol Artykuł w języku polskim DOI: 10.14313/PAR_260/99

Bartłomiej Szalwach , Maciej Mróz , Rafał Szygenda , wyślij Marta Drążkowska Politechnika Poznańska, Instytut Automatyki i Robotyki, Piotrowo 3a, 61-138 Poznań

Pobierz Artykuł

Streszczenie

W pracy omówiono projekt i weryfikację działania systemu decyzyjnego przeznaczonego do automatycznej segregacji elementów metalowych wyciętych za pomocą technologii laserowej. Wycinanie laserowe jest jedną z najbardziej precyzyjnych metod obróbki metalu, jednak etap ręcznego wyciągania i segregacji elementów ogranicza efektywność całego procesu. Zaproponowane rozwiązanie integruje manipulator KUKA KR 6 R900 sixx z chwytakiem podciśnieniowym oraz systemem wizyjnym, pozwalając na automatyzację transportu i klasyfikacji elementów. Istotnym elementem systemu jest algorytm decyzyjny, który na podstawie danych z kodu G-code określa punkty przyłożenia przyssawki, uwzględniając masę i wymiary elementów. W badaniach uwzględniono różnorodność materiałów i kształtów, takich jak stal konstrukcyjna i aluminium o różnych grubościach. Wyniki symulacji i eksperymentów potwierdziły skuteczność zaproponowanego rozwiązania przenoszenia i przydziału detali do miejsc składowania. Praca stanowi propozycję nowoczesnego systemu automatyzacji, który może znaleźć zastosowanie w przemyśle metalowym. Przedstawione rozwiązanie jest prototypem opracowanym w skali pomniejszonej, co pozwoliło zweryfikować działanie systemu wraz ze spełnieniem założeń.

Słowa kluczowe

automatyzacja procesów, chwytak podciśnieniowy, G-code, manipulator KUKA, przetwarzanie obrazu, segregacja elementów, system decyzyjny, wycinanie laserowe

Decision System for Automatic Sorting of Laser-cut Elements

Abstract

The objective of this study is to design and verify a decision system intended for the automatic sorting of metal components cut using laser technology. Laser cutting is one of the most precise methods of metal processing; however, the manual extraction and sorting of cut components limit the overall efficiency of the process. The proposed system integrates a KUKA KR 6 R900 sixx robotic manipulator equipped with a vacuum gripper and a vision system, enabling automation of the transportation and classification of parts. A key component of the system is a decision algorithm that, based on G-code data, determines the suction cup attachment points while taking into account the mass and dimensions of the components. The study considers a variety of materials and shapes, such as structural steel and aluminum of different thicknesses. Simulation and experimental results confirmed the effectiveness of the proposed solution in transferring and assigning components to storage locations. This work presents a proposal for a modern automation system that can be applied in the metalworking industry. The presented solution is a prototype developed on a reduced scale, which allowed for verification of system performance while meeting the design assumptions.

Keywords

decision algorithm, G-code, image analysis, KUKA manipulator, laser cutting, part sorting, process automation, vacuum gripper

Bibliografia

  1. Araki R., Hirakawa T., Yamashita T., Fujiyoshi H., MT-DSSD: Multi-Task Deconvolutional Single Shot Detector for object detection, segmentation, and grasping detection, “Advanced Robotics”, Vol. 36, No. 8, 2022, 373–387, DOI: 10.1080/01691864.2022.2043183.
  2. Badrinarayanan V., Kendall A., Cipolla R., SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation, “IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence”, Vol. 39, No. 12, 2017, 2481–2495, DOI: 10.1109/TPAMI.2016.2644615.
  3. Caldera S., Rassau A., Chai D., Review of Deep Learning Methods in Robotic Grasp Detection, “Multimodal Technologies and Interaction”, Vol. 2, No. 3, 2018, DOI: 10.3390/mti2030057.
  4. Chen H., Cui Y., Qiu R., Chen P., Liu W., Liu K., Image-Alignment Based Matching for Irregular Contour Defects Detection, “IEEE Access”, Vol. 6, 2018, 68749–68759, DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2879861.
  5. Dong Z., Liu S., Zhou T., Cheng H., Zeng L., Yu X., Liu H., PPR-Net: Point-wise Pose Regression Network for Instance Segmentation and 6D Pose Estimation in Bin-picking Scenarios, [In:] IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2019, 1773–1780, DOI: 10.1109/IROS40897.2019.8967895.
  6. He K., Gkioxari, G. Dollár P., Girshick R., Mask R-CNN, [In:] 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), 2017, 2980–2988, DOI: 10.1109/ICCV.2017.322.
  7. Hu M.-K., Visual pattern recognition by moment invariants, “IRE Transactions on Information Theory”, Vol. 8, No. 2, 1962, 179–187, DOI: 10.1109/TIT.1962.1057692.
  8. Jiang P., Ishihara Y., Sugiyama N., Oaki J., Tokura S., Sugahara A., Ogawa A., Depth Image–Based Deep Learning of Grasp Planning for Textureless Planar-Faced Objects in Vision-Guided Robotic Bin-Picking, “Sensors”, Vol. 20, No. 3, 2020, DOI: 10.3390/s20030706.
  9. Levine S., Pastor P., Krizhevsky A., Ibarz J., Quillen D., Learning hand-eye coordination for robotic grasping with deep learning and large-scale data collection, “The International Journal of Robotics Research”, Vol. 37, No. 4-5, 2018, 421–436, DOI: 10.1177/0278364917710318.
  10. Lowe D., Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints, “International Journal of Computer Vision”, Vol. 60, 2004, 91–110, DOI: 10.1023/B:VISI.0000029664.99615.94.
  11. Ojala T., Pietikäinen M., Harwood D., A Comparative Study of Texture Measures with Classification Based on Feature Distributions, “Pattern Recognition”, Vol. 29, No. 1, 1996, 51–59, DOI: 10.1016/0031-3203(95)00067-4.
  12. Patter S.P., Hirakawa T., Yamashita T., Sawanobori T., Fujiyoshi H., Single Suction Grasp Detection for Symmetric Objects Using Shallow Networks Trained with Synthetic Data, “IEICE Transactions on Information”, Vol. E105-D, No. 9, 2022, 1600–1609, DOI: 10.1587/transinf.2022EDK0001.
  13. Redmon J., Divvala S., Girshick R., Farhadi A., You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, [In:] IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016, 779–788, DOI: 10.1109/CVPR.2016.91.
  14. Ren Z., Fang F., Yan N., Wu Y., State of the art in defect detection based on machine vision, “International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology”, Vol. 9, 2022, 661–691, DOI: 10.1007/s40684-021-00343-6.
  15. Suga A., Fukuda K., Takiguchi T., Ariki Y., Object recognition and segmentation using SIFT and Graph Cuts, [In:] 19th International Conference on Pattern Recognition, 2008, DOI: 10.1109/ICPR.2008.4761400.
  16. Turaga P., Chellappa R., Srivastava A., Chapter 7 – Statistical Methods on Special Manifolds for Image and Video Understanding, “Handbook of Statistics”, Vol. 31 2013, 178–201, DOI: 10.1016/B978-0-444-53859-8.00007-2.
  17. Wu Y., Ma W., Gong M., Su L., Jiao L., A Novel Point-Matching Algorithm Based on Fast Sample Consensus for Image Registration, “IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters”, Vol. 12, No. 1, 2015, 43–47, DOI: 10.1109/LGRS.2014.2325970.