Système de tri de produits simple avec Raspberry Pi et Arduino : 5 étapes
Système de tri de produits simple avec Raspberry Pi et Arduino : 5 étapes

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Anonim
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Je suis un FAN d'ingénierie, j'adore programmer et réaliser des projets liés à l'électronique pendant mon temps libre, dans ce projet, je partagerais avec vous un système de tri de produits simple que j'ai réalisé récemment.

Pour fabriquer ce système, veuillez préparer les composants comme suit:

1. Raspberry Pi 3 + Caméra v2.1 + alimentation

2. Arduino Uno + Blindage moteur + alimentation (j'utilise de la pâte pour celui-ci)

3. NodeMCU ESP8266 + Blindage moteur + alimentation (j'utilise de la pâte pour celui-ci)

4. Moteur à courant continu x 1

5. Servo RC 9g x 2

6. Servo RC MG90S x 2

7. Capteur infrarouge x 3

8. LED pour la partie éclairage

9. Roulement d'unité de transfert à billes x 1

10. Carton, Bâtonnets de glace, Pailles

11. Bande transporteuse

12. Une tablette ou un smartphone

Étape 1: Pièces et composants du système

Ce système comprend essentiellement 3 parties.

1. Stockage des produits et bras de consommation. (J'utilise des boîtes avec étiquette comme produits)

2. Bandes transporteuses et ses actionneurs et capteurs attachés.

3. Centre de contrôle et moniteur. (Raspberry Pi + Caméra comme centre de contrôle et Tablette comme moniteur)

Étape 2: Brève description du bras de stockage et de consommation du produit Part1

Partie1-Stockage du produit et bras de consommation Brève description
Partie1-Stockage du produit et bras de consommation Brève description
Partie1-Stockage du produit et bras de consommation Brève description
Partie1-Stockage du produit et bras de consommation Brève description
Partie1-Stockage du produit et bras de consommation Brève description
Partie1-Stockage du produit et bras de consommation Brève description

Le bras consommateur reçoit le signal de contrôle du contrôleur (Raspberry Pi 3) pour faire la séquence: Main levée à 90 degrés => Le bras pivote à 90 degrés => Main vers le bas à 0 degré => Boitier capteur IR détecté => Doigts proches pour prendre le box => Le bras pivote à 0 degré => Les doigts s'ouvrent et déposent la boîte.

Pour plus de détails, veuillez saisir le code dans:

github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…

Étape 3: Courroies transporteuses Part2 et ses actionneurs et capteurs attachés

Part2-Courroies transporteuses et ses actionneurs et capteurs attachés
Part2-Courroies transporteuses et ses actionneurs et capteurs attachés
Part2-Courroies transporteuses et ses actionneurs et capteurs attachés
Part2-Courroies transporteuses et ses actionneurs et capteurs attachés
Part2-Courroies transporteuses et ses actionneurs et capteurs attachés
Part2-Courroies transporteuses et ses actionneurs et capteurs attachés

Le cœur de cette partie est un Arduino Uno. Il reçoit le signal « démarrage/arrêt » de Raspberry Pi via une connexion série pour exécuter/arrêter la cloche du convoyeur. Le premier capteur IR le long de la cloche du convoyeur se connecte à Arduino Uno via DIO, lorsqu'il détecte la boîte, l'Arduino Uno arrête la cloche du convoyeur et envoie un signal à Raspberry Pi via une connexion série pour effectuer la classification des images.

Une fois la classification terminée, le raspberry pi renvoie le signal à Arduino pour continuer à faire fonctionner la cloche.

Le deuxième capteur IR se connecte également à Arduino via DIO, lorsqu'il détecte la box, l'Arduino contrôle le servomoteur pour faire le tri.

Pour plus de détails, veuillez consulter le code source dans le lien suivant:

github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…

Étape 4: Centre de contrôle et moniteur

Centre de contrôle et moniteur
Centre de contrôle et moniteur
Centre de contrôle et moniteur
Centre de contrôle et moniteur
Centre de contrôle et moniteur
Centre de contrôle et moniteur

Un Raspberry Pi avec une caméra connectée est le centre de contrôle.

Une tablette ou un smartphone peut être utilisé comme panneau de contrôle.

Le Raspberry Pi reçoit la commande de contrôle de l'utilisateur pour démarrer/arrêter le système via la requête HTTP qui peut être effectuée dans un navigateur Web dans la tablette ou le smartphone.

Après avoir reçu la commande de contrôle, le Raspberry Pi demande aux pièces du bras et de la cloche du convoyeur de fonctionner.

Le Raspberry Pi communique avec Arduino Uno (partie cloche du convoyeur) via série et NodeMCU ESP8266 (partie consommatrice) via UDP. Le Raspberry Pi est un serveur de streaming, il diffuse les images de la caméra vers le navigateur Web. Il gère également un réseau de classification vgg16 sur tensorflow lite pour classer les cases afin d'obtenir le type de logo (batman, superman et le nôtre). Le réseau de classification n'est exécuté que lorsque le Raspberry Pi reçoit la commande d'Arduino Uno (lorsque la box est détectée par le premier capteur IR).

Concernant l'étiquette de la boite, dans ce projet j'ai utilisé 3 classes de logo.

Si vous avez besoin de former vos propres classes, veuillez utiliser cette source:

github.com/ANM-P4F/Classification-Keras

Pour plus de détails, veuillez consulter le code dans le lien suivant:

github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…

Étape 5: C'est tout ! J'espère que ce projet vous plaira

S'il vous plaît laissez-moi savoir si vous avez besoin de plus d'informations.