Yksinkertainen tuotteiden lajittelujärjestelmä Raspberry Pi: n ja Arduinon kanssa: 5 vaihetta
Yksinkertainen tuotteiden lajittelujärjestelmä Raspberry Pi: n ja Arduinon kanssa: 5 vaihetta

Sisällysluettelo:

Anonim
Image
Image

Olen tekniikan fani, rakastan ohjelmointia ja sähköisten projektien tekemistä vapaa -ajallani. Tässä projektissa jaan kanssanne yksinkertaisen tuotteiden lajittelujärjestelmän, jonka olen tehnyt äskettäin.

Valmistele tämän järjestelmän valmistamiseksi komponentit seuraavasti:

1. Raspberry Pi 3 + Camera v2.1 + virtalähde

2. Arduino Uno + moottorisuoja + virtalähde (käytän taikinaa tähän)

3. NodeMCU ESP8266 + Moottorin suoja + virtalähde (käytän taikinaa tähän)

4. Tasavirtamoottori x 1

5. RC Servo 9g x 2

6. RC Servo MG90S x 2

7. IR -anturi x 3

8. LEDit valaistusosalle

9. Pallonsiirtoyksikön laakeri x 1

10. Pahvi, jäätelösauvat, oljet

11. Kuljetinhihna

12. Tabletti tai älypuhelin

Vaihe 1: Järjestelmän osat ja komponentit

Tämä järjestelmä sisältää periaatteessa 3 osaa.

1. Tuotteen säilytys- ja kulutusvarsi. (Käytän tuotteina laatikoita, joissa on etiketti)

2. Kuljetinhihnat ja niihin kiinnitetyt toimilaitteet ja anturit.

3. Ohjauskeskus ja näyttö. (Vadelma Pi + -kamera ohjauskeskuksena ja tabletti näyttönä)

Vaihe 2: Osa 1-tuotteen säilytys ja kulutusvarren lyhyt kuvaus

Osa 1-Tuotteen säilytys ja kulutusvarren lyhyt kuvaus
Osa 1-Tuotteen säilytys ja kulutusvarren lyhyt kuvaus
Osa 1-Tuotteen säilytys ja kulutusvarren lyhyt kuvaus
Osa 1-Tuotteen säilytys ja kulutusvarren lyhyt kuvaus
Osa 1-Tuotteen säilytys ja kulutusvarren lyhyt kuvaus
Osa 1-Tuotteen säilytys ja kulutusvarren lyhyt kuvaus

Kuluttava käsivarsi vastaanottaa ohjaussignaalin ohjaimelta (Raspberry Pi 3) suorittaakseen sarjan: Käsi ylös 90 astetta => Varsi pyörii 90 astetta => Käsi alas 0 asteeseen => IR -anturi havaittu laatikko => Sormet lähellä ottamaan laatikko => Varsi kääntyy takaisin 0 asteeseen => Sormet auki ja pudota laatikko.

Saat lisätietoja syöttämällä koodin:

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

Vaihe 3: Part2-kuljetinhihnat ja niihin kiinnitetyt toimilaitteet ja anturit

Part2-kuljetinhihnat ja niihin kiinnitetyt toimilaitteet ja anturit
Part2-kuljetinhihnat ja niihin kiinnitetyt toimilaitteet ja anturit
Part2-kuljetinhihnat ja niihin kiinnitetyt toimilaitteet ja anturit
Part2-kuljetinhihnat ja niihin kiinnitetyt toimilaitteet ja anturit
Part2-kuljetinhihnat ja niihin kiinnitetyt toimilaitteet ja anturit
Part2-kuljetinhihnat ja niihin kiinnitetyt toimilaitteet ja anturit

Tämän osan ydin on Arduino Uno. Se vastaanottaa "start/stop" -signaalin Raspberry Pi: ltä sarjayhteyden kautta kuljettimen kellon käynnistämiseksi/pysäyttämiseksi. Ensimmäinen IR -anturi kuljettimen kelloa pitkin muodostaa yhteyden Arduino Unoon DIO: n kautta, kun se havaitsee laatikon, Arduino Uno pysäyttää kuljettimen kellon ja lähettää signaalin Raspberry Pi: lle sarjayhteyden kautta kuvan luokittelua varten.

Kun luokittelu on tehty, vadelma pi lähettää signaalin takaisin Arduinolle jatkaa kellon käyttöä.

Toinen IR -anturi muodostaa yhteyden myös Arduinoon DIO: n kautta, kun se havaitsee laatikon, Arduino ohjaa servomoottoria lajittelua varten.

Katso lisätietoja lähdekoodista alla olevasta linkistä:

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

Vaihe 4: Ohjauskeskus ja näyttö

Ohjauskeskus ja näyttö
Ohjauskeskus ja näyttö
Ohjauskeskus ja näyttö
Ohjauskeskus ja näyttö
Ohjauskeskus ja näyttö
Ohjauskeskus ja näyttö

Ohjauskeskus on Raspberry Pi, johon on liitetty kamera.

Tablet -laitetta tai älypuhelinta voidaan käyttää näyttöpaneelina.

Raspberry Pi saa käyttäjän ohjauskäskyn käynnistää/pysäyttää järjestelmän HTTP -pyynnön kautta, joka voidaan tehdä tabletin tai älypuhelimen verkkoselaimella.

Saatuaan ohjauskomennon Raspberry Pi pyytää käsivarren ja kuljettimen kellon osia toimimaan.

Raspberry Pi kommunikoi Arduino Unon (kuljettimen kellon osa) kanssa sarjaportin kautta ja NodeMCU ESP8266 (kuluttava osa) UDP: n kautta. Raspberry Pi on suoratoistopalvelin, joka suoratoistaa kameran kuvat verkkoselaimeen. Se käyttää myös vgg16 -luokitusverkkoa tensorflow lite -laitteessa laatikoiden luokittelemiseksi saadakseen logotyypin (batman, superman ja meidän). Luokitusverkko ajetaan vain, kun Raspberry Pi vastaanottaa komennon Arduino Unolta (kun ensimmäinen IR -anturi havaitsee laatikon).

Laatikon etiketin osalta tässä projektissa käytin 3 logoluokkaa.

Jos haluat kouluttaa omia luokkia, käytä tätä lähdettä:

github.com/ANM-P4F/Classification-Keras

Katso lisätietoja seuraavasta linkistä tulevasta koodista:

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

Vaihe 5: Siinä kaikki! Toivottavasti pidät tästä projektista

Kerro minulle, jos tarvitset lisätietoja.