Hallo zusammen,
ich bin neu hier im Forum und benötige dringend Hilfe.
İch mache aktuell mein Master im Maschinenbau. İch sitze an einer meiner
letzten Projektarbeiten.
Es geht um Folgendes:
Eine Aluminium-Platte mit 5 Bohrungen (Lochkreis) sitzt auf einem
Aluminium-Flansch. Der Flansch besitzt 5 Aluminium-Staebe, die durch die
Bohrungen der Aluminium-Platte verlaufen.
Auf diese Staebe werden spaeter Kunststoffbuchsen gesetzt, dıe dıe
İnnenflaechen der Bohrungen abdecken sollen (Pulverbeschichtung).
Nun möchte man von mir, dass ich etwas entwickele mit dem man erkennen
kann, ob alle Kunststoffbuchsen auf den Staeben sitzen. Wenn Ja, dann
erfolgt der Beschichtungsprozess. Wenn Nicht, dann soll eine
Fehlermeldung kommen und die Platte soll aussortiert werden.
İch bin aktuell noch dabei, İdeen zu sammeln und wollte eure Meinung
hören.
Da ich aus dem mechanischen Bereich komme, habe ich nur Grundwissen über
Sensoren.
İch für jede İdee oder Anregung dankbar.
Gruss
Amgl35
OpenCV zur Bilderkennung und eine WebCam. So kannst Du auch gleich
farblich prüfen ob die richtigen Bauteile vorhanden sind.
Ggf. kannst Du dann auch verschiedene LEDs zur Beleuchtung nehmen (IR,
RGB, UV) um das Material annähernd zu unterscheiden.
Ich hätte noch einen ganz simplen Lösungsansatz:
Die Kunststoffkappen sind ja isolierend, mann könnte also an den
Stellen, an denen die Kappen sitzen sollen, jeweils einen leitenden
Stift absenken. Besteht eine leitende Verbindung zum Flansch, ist keine
Kappe drauf.
Jörg
Danke für die İdeen. Das hilft mir weiter. Den Ansatz von @joergk kann
ich nachvollziehen. Dies ist eine Überlegung wert.
Eine Frage zu @Alex W.'s Ansatz haette ich jedoch. Also so wie ich das
verstehe, erkennt die Kamera die Platte mit den Kunststoffkappen anhand
von den Farben. Was wenn aber die Alu-Platte z.B. schwarz lackiert ist
und die Kunststoffkappen auch schwarz sind?
Der Ansatz gefaellt mir jedenfalls.
Und wie kann die Kamera erkennen, dass alle Kappen drauf sind? Wir
vorher ein Bild abgespeichert und dann mit dem aktuellen İST-Bild
verglichen? Oder wie kann ich mir das vorstellen?
Amgl35 schrieb:> Den Ansatz von @joergk kann> ich nachvollziehen. Dies ist eine Überlegung wert.
Wobei man beachten muss, das Aluminium stets von einer gut isolierenden
Oxidschicht bedeckt ist.
Die Prüfspannung wird also recht hoch sein müssen um einwandfreie
Resultate zu erzielen.
Wenn gar eine Eloxalschicht vorhanden ist, dann kann die mehrere hundert
Volt isolieren!
Amgl35 schrieb:> Was wenn aber die Alu-Platte z.B. schwarz lackiert ist> und die Kunststoffkappen auch schwarz sind?
Dann nimmst du einfach grüne Kappen.
Warum gehst du nicht analytisch ran, so wie du es gelernt hast?
Was ändert sich:
- Durchmesser
- Farbe
- Absorptionsgrad
- Gewicht
etc.
Nebenbedingungen: darf man es berühren?
Darf Strom fließen? Darf es angestrahlt werden? etc.
Und dann recherchieren welche Möglichkeiten es gibt und
gucken was am effizientesten ist.
Berührungslos:
Die Firma Omron (und andere) stellen programmierbare, SPS-kompatible
Kameras her, die für solche Zwecke geeignet sind.
Da lassen sich, im aktuellen Ausschnitt, Regionen definieren, in Deinem
Falle mit farblicher Unterscheidung, und Objekte zählen.
Schau mal in die Prospekte.
>Wobei man beachten muss, das Aluminium stets von einer gut isolierenden>Oxidschicht bedeckt ist.
Ich habe hier ein Al-Profil, das bis auf die Stirnseiten schwarz
eloxiert ist.
Zwischen den Stirnseiten ist der Widerstand gering (< 1Ohm). Lediglich
zwischen den schwarz eloxierten Seiten ist der Widerstand >20k.
Amgl35 schrieb:> Und wie kann die Kamera erkennen, dass alle Kappen drauf sind? Wir> vorher ein Bild abgespeichert und dann mit dem aktuellen İST-Bild> verglichen? Oder wie kann ich mir das vorstellen?
Die Kamera liefert dir nur Bitmaps, irgendetwas darin zu erkennen bleibt
dir überlassen. Im allereinfachsten Fall mag es reichen das Bild mit
einem Referenzbild zu vergleichen (und bei zu großer Abweichung einen
Fehler zu melden). Diese Methode dürfte allerdings ziemlich
unzuverlässig sein.
Eine Standardvorgehensweise wäre in diesem Fall: Du besorgst dir eine
sog. "Stichprobe", also mindestens 100 Bilder auf denen die
Kunstoffbuchsen korrekt auf den Stäben sitzen, und mindestens 100
weitere Bilder, auf denen sie das - in welcher Weise auch immer - nicht
tun. Anschließend darf der Computer sich mit Hilfe der ganzen Bilder
selber "trainieren": Er ermittelt dabei selbstständig wie er ein Bild
mit korrekt sitzenden Buchsen von einem Bild mit fehlerhaft sitzenden
Buchsen unterscheiden kann. Dafür gibt's pfiffige Algorithmen, aber um
diese optimal einsetzen zu können ist schon eine Portion Fachwissen
nötig (zumal es wahrscheinlich auch noch einige Vorarbeiten zu erledigen
gilt, wie Bild filtern, segmentieren, Buchsen detektieren etc.).
Falls dieser Weg eine Alternative für dich wäre dann solltest du an
deiner Uni mal einen "Mustererkenner" aufsuchen (wahrscheinlich irgendwo
bei den Informatikern zu finden) und dich mit ihm darüber unterhalten,
der wird dir sicherlich gerne genaueres erklären.
