تطوير نظام للتشغيل عن بعد ومراقبة عملية الالتقاط والوضع استنادًا إلى تقنية إنترنت الأشياء

الباحث

مؤمنة معاذ محمد

المشرف

تحسين فاضل عباس - مهند محمد حسين الخفاجي

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم هندسة الانتاج والمعادن / هندسة الانتاج والمعادن

الشهادة

ماجستير

السنة

2022

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Teleoperation;Pick and place;Internet of things;Robot arm

تلعب الروبوتات في الوقت الحاضر دورًا أساسيًا في الأتمتة الصناعية. عادة ما يتم تنفيذ عملية التحكم في الروبوت بالقرب من الروبوت أو باستخدام التوصيلات السلكية. مما يعني أن المشغل يجب أن يكون موجودا فعليًا في مكان العمل. مع التطورات التي شهدها الجانب الصناعي والذي يعرف بالثورة الصناعية الرابعة (الصناعة 4.0) ، والتي جمعت بين إنترنت الأشياء (101) وعالم الروبوتات. أصبح من الممكن الآن للناس التحكم في الأنظمة الآلية ومراقبتها عن بُعد من أي مكان في العالم. تقدم هذه الرسالة تنفيذ وحدة تحكم لاسلكية للمراقبة عن بعد والتحكم في نظام الانتقاء والمكان عبر الإنترنت عبر pel si المستخدم. بالإضافة إلى تطوير مكونات النظام لتحسين كفاءة alec تم تصميم تطبيق ويب للتحكم في النظام لاسلكيًا عبر شبكة الواي فاي. يتكون النظام من مناورين مفصليين لكل منهما خمس درجات من الحرية (DOF) تم إجراء تحليل القوة الثابتة لتحديد الحمل الأقصى الذي يمكن أن ترفعه الأذرع الروبوتية بنجاح ، وكانت النتيجة 576 غم و 504 غم للمناور الأول والثاني على التوالي. تم تصميم نظام قياس الوزن بحيث يمكن للنظام معرفة أوزان جميع الأشياء الموضوعة في محطة التغذية. تمت إضافة مستشعر القوة إلى قابض الذراع الآلية الأولى للتحكم في قوة الإمساك بناءً على أوزان الأجسام لتجنب الضغط الإضافي على الأشياء لمنع تلفها. تم التحكم في النظام الآلي باستخدام لوحات الراسبيري باي و الاردوينو التي تم توصيلها باستخدام بروتوكول اتصال تسلسلي عالمي غير متزامن (UART) تعمل وحدات التحكم هذه كمنهجية المتحكم الرئيسي والتابع. يعمل الراسبيري باي كمتحكم رئيسي ويستخدم لتلقي التعليمات من العميل بينما يعمل الاردوينو كتابع وكان العقل الذي يتحكم في النظام ويتخذ القرارات قبل تنفيذ أي مهمة. عملت رؤية الروبوت بناءً على خوارزمية معالجة الصور المطورة في الراسبيري باي لاكتشاف الكائن في ظروف الإضاءة المختلفة. تم تحسين هذا النظام من خلال ربطه بكاميرا الراسبيري باي بحيث يمكن للمشغل مراقبة تشغيل النظام بأكمله. تم اختبار دقة وموثوقية المعالجات بسرعات مختلفة لتحديد السرعة المناسبة لكل ذراع. بناءً على النتائج التي تم الحصول عليها ، تم اختيار 20 درجة / ثانية لكلا الذراعين. كان نظام قياس الوزن قادرًا على قياس أوزان الأشياء بمعدل خطأ لا يتجاوز 23 من الوزن الأصلي للأشياء. وهكذا كان الذراع بمساعدة مستشعر القوة قادرًا على التقاط الأجزاء ، حسب وزنها ، بقوة ضغط مناسبة ، بمعدل Uns لا يتجاوز 1/. Lad يتعلق بمعالجة الصور ، بعد إجراء اختبارات مكثفة على 354 صورة تم التقاطها في ظروف إضاءة مختلفة (7000-5 لوكس) ، تم تحقيق الأداء الإجمالي للنظام بنسبة £93.83 ، ومتوسط وقت التنفيذ 2.21 ثانية. بالإضافة إلى ذلك ، تم اختبار موثوقية الشبكة لتحديد المدة التي تستغرقها البيانات للتنقل عبر الشبكة. أظهرت النتائج التجريبية أن النظام حقق متطلبات التحكم عن بعد من خلال الاستجابات السريعة والأداء المستقر ، حيث لم يتجاوز زمن الانتقال الذي تم الحصول عليه بين إرسال واستقبال التعليمات 822 مللي ثانية. بشكل عام ، أظهر النموذج الأولي للنظام أن التشغيل عن بُعد للتحكم في النظام الآلي ، وتنفيذ تطبيق الانتقاء والمكان باستخدام مرافق الإنترنت كان ناجحٌاً.

Nowadays robots play an essential role in industrial automation. The robot control process is usually carried out near the robot or by using wired connections. Which means that the operator must be physically present in the workplace. With the developments witnessed by the industrial side, which is known as the fourth industrial revolution (Industry 4.0), which combined between the Internet of Things (IoT) and the robotics world. It is now possible for people to control and monitor robotic systems remotely from any place in the world. This thesis presents the implementation of a wireless controller for remote monitoring and control of the pick and place system through the Internet via user commands. In addition to the development of the system components to improve its work efficiency. A web application was designed to control the system wirelessly via WiFi. The system consists of two articulated manipulators each has 5 degree of freedom (DOF). Static force analysis was made to determine the maximum load that the robotic arms can lift successfully, and the result was 576 g and 504 g for the first and second manipulators respectively. The weight measurement system is designed so that the system can know the weights of all the objects placed in the feeding station. The force sensor was added to the gripper of the first robotic arm to control the grasping force based on the objects weights to avoid extra pressure on the objects to prevent their damage. The robotic system was controlled using Raspberry Pi and Arduino boards which connected using a Universal asynchronous receiver-transmitter (UART) serial communication protocol. These controllers work as a master-slave methodology. The Raspberry Pi works as a master and is used to receive instructions from the client while Arduino works as a slave and was the brain that controls the system and makes decisions before performing any task. The robot vision worked based on an image processing algorithm developed in Raspberry Pi to detect the object in different light conditions. This system was enhanced by interfacing it with a Raspberry Pi camera so that the operator can monitor the operation of the entire system. The accuracy and reliability of the manipulators were tested with different speeds to determine the appropriate speed for each arm. Based on the results obtained, the 20 deg/s was chosen for both arms. The weight measurement system was able to measure the weights of the objects with an error rate that did not exceed 3% of the original weight of the objects. Thus, the arm, with the help of the force sensor, was able to pick up the parts, depending on their weight, with an appropriate pressure force, with an error rate that did not exceed 1%. As for the image processing, after extensive testing on 354 images captured in various lighting conditions (5-7000 lux), the overall system performance of 93.83% is achieved, and the average execution time was 2.21s. In addition, the reliability of the network was tested to determine how long the data takes to travel across a network. The experimental results showed that the system achieved the remote controlling requirements through rapid responses and stable performance, where the latency time obtained between sending and receiving instructions never exceed 822 ms. Overall, the prototype of the system showed that the remote operation to control the robotic system perform pick and place application using the internet facilities was successful.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب