Sommario:
- Passaggio 1: parti e componenti del sistema
- Fase 2: Parte 1 - Stoccaggio del prodotto e braccio di consumo Breve descrizione
- Passaggio 3: parte 2: nastri trasportatori e relativi attuatori e sensori collegati
- Passaggio 4: centro di controllo e monitor
- Passaggio 5: questo è tutto! Spero che questo progetto ti piaccia
Video: Sistema di smistamento dei prodotti semplice con Raspberry Pi e Arduino: 5 passaggi
2024 Autore: John Day | [email protected]. Ultima modifica: 2024-01-30 10:01
Sono un FAN dell'ingegneria, amo programmare e realizzare progetti relativi all'elettronica nel mio tempo libero, in questo progetto vorrei condividere con te un semplice sistema di smistamento dei prodotti che ho realizzato di recente.
Per realizzare questo sistema, preparare i componenti come segue:
1. Raspberry Pi 3 + Fotocamera v2.1 + alimentatore
2. Arduino Uno + Scudo motore + alimentatore (uso la pastella per questo)
3. NodeMCU ESP8266 + Scudo motore + alimentatore (uso la pastella per questo)
4. Motore CC x 1
5. Servo RC 9g x 2
6. Servo RC MG90S x 2
7. Sensore IR x 3
8. LED per l'illuminazione della parte
9. Cuscinetto dell'unità di trasferimento a sfera x 1
10. Cartone, bastoncini di gelato, cannucce
11. Nastro trasportatore
12. Un tablet o uno smartphone
Passaggio 1: parti e componenti del sistema
Questo sistema include fondamentalmente 3 parti.
1. Stoccaggio del prodotto e braccio di consumo. (io uso scatole con etichetta come prodotti)
2. Nastri trasportatori e relativi attuatori e sensori collegati.
3. Centro di controllo e monitor. (Raspberry Pi + Fotocamera come centro di controllo e Tablet come monitor)
Fase 2: Parte 1 - Stoccaggio del prodotto e braccio di consumo Breve descrizione
Il braccio consumante riceve il segnale di controllo dal controller (Raspberry Pi 3) per eseguire la sequenza: Mano in alto di 90 gradi => Il braccio ruota di 90 gradi => Mano in basso di nuovo a 0 gradi => Casella rilevata dal sensore IR => Dita vicine per prendere il box => Il braccio ruota indietro di 0 gradi => Le dita si aprono e rilasciano la scatola.
Per i dettagli, si prega di prendere il codice in:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Passaggio 3: parte 2: nastri trasportatori e relativi attuatori e sensori collegati
Il cuore di questa parte è un Arduino Uno. Riceve il segnale "start/stop" da Raspberry Pi tramite connessione seriale per eseguire/arrestare la campana del trasportatore. Il primo sensore IR lungo la campana del trasportatore si collega ad Arduino Uno tramite DIO, quando rileva la scatola, Arduino Uno ferma la campana del trasportatore e invia un segnale a Raspberry Pi tramite connessione seriale per eseguire la classificazione dell'immagine.
Dopo che la classificazione è stata eseguita, il lampone pi invia il segnale ad Arduino per continuare a eseguire il campanello.
Il secondo sensore IR si collega anche ad Arduino tramite DIO, quando rileva la scatola, Arduino controlla il servomotore per eseguire lo smistamento.
Per i dettagli, vedere il codice sorgente nel seguente link:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Passaggio 4: centro di controllo e monitor
Un Raspberry Pi con una fotocamera collegata è il centro di controllo.
Come pannello monitor è possibile utilizzare un tablet o uno smartphone.
Il Raspberry Pi riceve il comando di controllo dell'utente per avviare/arrestare il sistema tramite la richiesta HTTP che può essere eseguita in un browser Web nel tablet o smartphone.
Dopo aver ricevuto il comando di controllo, il Raspberry Pi richiede l'esecuzione delle parti del braccio e della campana del trasportatore.
Il Raspberry Pi comunica con Arduino Uno (parte campana trasportatrice) via seriale e NodeMCU ESP8266 (parte consumante) via UDP. Il Raspberry Pi è un server di streaming, trasmette le immagini della telecamera al browser web. Gestisce anche una rete di classificazione vgg16 su tensorflow lite per classificare le scatole per ottenere il tipo di logo (batman, superman e il nostro). La rete di classificazione viene eseguita solo quando il Raspberry Pi riceve il comando da Arduino Uno (quando la scatola viene rilevata dal primo sensore IR).
Per quanto riguarda l'etichetta della scatola, in questo progetto ho utilizzato 3 classi di logo.
Se hai bisogno di formare le tue classi, usa questa fonte:
github.com/ANM-P4F/Classification-Keras
Per i dettagli, vedere il codice nel seguente link:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Passaggio 5: questo è tutto! Spero che questo progetto ti piaccia
Per favore fatemi sapere se avete bisogno di ulteriori informazioni.
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