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Previous issue date: 2012-08-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This work presents the development of low cost vision system to use on the robotized work cell installed in a foundry finishing line at Tupy S.A. The work cell will use an industrial robot to make the Oil bath and Palletizing of head blocks. The robot job will be moving the parts inside work station. The head blocks input at work cell through a conveyor that moves the parts to robot grasp area. The robotized cell will process 26 different kinds of parts and will be feeding by a human operator, so this is a problem because the head blocks position/orientation on the conveyor will be random. To development was used both low cost webcam and lightning modules. The vision system should find the head block model as well as find its position/orientation. These information are enough to robot grasp the head blocks on the input conveyor. The main image processing tools used on the project are the Pearson Correlation and the Hough Transform. System calibration defines the coordinate system position and orientation, as well as the pixel size. These parameters are important to find out the head block position/orientation. To grasp the parts the robot will reposition and reorient its coordinate system. The industrial robot used in this work is IRB6640, supplied by ABB. It has six degrees of freedom and uses quaternion to define the position/orientation of its end effector. / Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de visão de baixo custo que será utilizado em uma célula robotizada, implantada em uma das linhas de acabamento de cabeçotes da Tupy S.A. Tal célula será responsável pelas operações de oleação e paletização de cabeçotes fundidos, e a função do robô será manipular as peças entre as estações de trabalho. Os cabeçotes entrarão na célula por meio de um transportador com roletes, onde o robô fará a pega das peças para iniciar a sua manipulação. A célula processará 26 tipos diferentes de cabeçotes e será abastecida manualmente, por isso as peças são disponibilizadas ao robô de forma aleatória. Foram empregados uma webcam e módulos de iluminação de baixo custo no projeto. O sistema de visão deve classificar os cabeçotes, de modo a identificar o modelo de cada peça analisada. Outra função do sistema de visão é encontrar a posição e a orientação de cada cabeçote que entrar na célula. Com essas informações o robô será capaz de efetuar a pega de forma correta, independentemente da orientação com a qual o cabeçote entrar na linha. As principais ferramentas de processamento de imagens utilizadas são a Correlação de Pearson e a Transformada de Hough. A calibração do sistema de visão define a posição e a orientação do sistema de coordenadas da câmera, bem como a dimensão de um pixel. Esses parâmetros são fundamentais para que a posição de pega do robô seja encontrada
corretamente. Para que seja possível efetuar a pega dos cabeçotes o robô terá de reposicionar e reorientar o seu sistema de coordenadas. O robô usado é o modelo IRB6640, fabricado pela empresa ABB. Ele possui seis graus de liberdade e utiliza quatérnios para definir a orientação do seu efetuador final.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.udesc.br #179.97.105.11:handle/1860 |
| Date | 13 August 2012 |
| Creators | Semim, Ramon Cascaes |
| Contributors | Rosso Junior, Roberto Silvio Ubertino |
| Publisher | Universidade do Estado de Santa Catarina, Mestrado em Engenharia Elétrica - Profissionalizante, UDESC, BR, Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UDESC, instname:Universidade do Estado de Santa Catarina, instacron:UDESC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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