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        面向釀造工藝流程的智能機器人系統(tǒng)研究

        2021-09-18 02:57:46何榮譽刁一峰
        電子測試 2021年16期
        關(guān)鍵詞:系統(tǒng)設計

        何榮譽,刁一峰

        (湖南生物機電職業(yè)技術(shù)學院,湖南長沙,410126)

        0 引言

        上甄操作是整個釀造過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié),實踐證明上甄操作的好壞直接影響釀造的質(zhì)量。隨著我國大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展,尤其是人工機器人技術(shù)的發(fā)展,釀造工藝基本實現(xiàn)了自動化,但是唯獨上甄環(huán)節(jié)還是以傳統(tǒng)的人工操作完成。雖然通過熟練技師的操作可以提高上甄的操作質(zhì)量,但是其不可避免存在人工勞動強度大、生產(chǎn)成本高以及工作效率低下的問題。其原因是因為在釀造過程中所產(chǎn)生的水蒸氣等會影響上甄操作的質(zhì)量,因此本文設計一種基于紅外視覺系統(tǒng),以此實現(xiàn)對釀造工藝上甄操作的智能化控制。

        1 基于紅外視覺檢測技術(shù)上甑系統(tǒng)構(gòu)建的原因

        白酒行業(yè)的機械化經(jīng)過近些年的發(fā)展,取得了顯著的成績。目前在釀酒生產(chǎn)線上除上甑蒸酒外,其他釀造生產(chǎn)工藝都已經(jīng)實現(xiàn)機械化。究其原因是作為白酒釀造5 個A 級工序點的上甑工序,其操作復雜,要求苛刻,要實現(xiàn)自動化上甑困難重重。因此,目前國內(nèi)上甑操作仍廣泛采用人工上甑以及代替部分人工操作的半自動上甑[1]。為了滿足白酒釀造企業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實需求,研究并開發(fā)一種基于紅外視覺檢測技術(shù)的白酒釀造自動上甑系統(tǒng)很有必要。

        2 面向釀造工藝流程的智能機器人系統(tǒng)設計

        2.1 機器人模型的建立

        本著機械設計適用性、經(jīng)濟性、可靠性等要求的前提下,采用現(xiàn)代計算機輔助設計,經(jīng)過精確的邏輯和物理關(guān)系的計算,確定了機器人的結(jié)構(gòu)關(guān)系,并運用 Slidworks 對其進行三維模型以及二維工程圖的建立。(1)機器人本體設計。采用伺服電機帶動立柱旋轉(zhuǎn)并采用滾珠絲桿實現(xiàn)機械臂的上升,為了整體的穩(wěn)定性的考慮,我們設計了 4 根立柱,3 根為了上升安裝有絲桿,另外一根是為了起支撐作用。這樣我們就得到了機器人的整體模型,并用Slidworks 軟件建立了三維模型。(2)送料機構(gòu)設計。在其內(nèi)部安裝有送料螺桿,通過絞龍電機的帶動送料螺桿不間斷的運動實現(xiàn)物料在機械臂內(nèi)的傳送,同時兩個機械臂之間也是聯(lián)通的,原料能夠在兩個機械臂中通過而不會泄露,機器人的前臂安裝有一個進料口直接與送料傳送帶連接,保證了上甄的連續(xù)性。(3)撒料器的設計。采用扇葉的結(jié)構(gòu),設計了一個撒料器,使物料輕松均勻的進入甄桶,保證了上甄的質(zhì)量。

        2.2 上甄機器人的視覺控制系統(tǒng)

        在機器視覺系統(tǒng)中,紅外熱成像技術(shù)是一種采用攝像機作為中心的圖象收集組件,其能夠采集物體表面的紅外輻射,并能據(jù)此得到溫度差異,繼而得到我們需要的一系列圖像信息。

        2.3 圖像處理

        數(shù)字圖像處理是一種把圖象中的色彩、亮度等圖象信號轉(zhuǎn)變成可以用計算機分析的數(shù)字信息的過程。將攝像機采集到的原始圖象進行數(shù)字化處理就得到了以像素為根本單元的數(shù)字圖像,數(shù)字圖像相較模擬圖像其優(yōu)點在于能夠使用智能計算機和數(shù)字化電路進行儲存和分析。在模擬圖像轉(zhuǎn)換成數(shù)字圖像的過程中,首先將圖像中的連續(xù)空間離散化得到圖像的基本元素像素,各個像素的位置坐標、灰度值以及顏色值的信息都是整數(shù)值。一般來說,像素以二維整數(shù)組的光柵圖像儲存在數(shù)字計算機中,傳輸和儲存時一般采用儲存值的壓縮格式。

        圖像處理有多種形式,一般來說這些處理是為了對圖像進行數(shù)字化便于計算機進行分析,數(shù)字圖像處理具體的流程圖一般如圖1。

        圖1 數(shù)字圖像處理過程

        2.4 基于matlab 的視覺圖片處理

        上甄機器人實際工作時紅外攝像機拍攝得到的圖片是一組甄桶內(nèi)部料層的溫度分布圖,通過這些照片我們無法知道具體的補料位置。因此,需要對這些紅外視覺照片進行相應的處理,通過提取圖像高溫的特征,可獲得具體的漏氣位置,從而控制機器人對相應位置進行補料。

        3 基于視覺的上甄補料控制系統(tǒng)設計

        3.1 機器人控制器的選擇

        目前工業(yè)機器人行業(yè),控制器主要有單片機、基于 DPS 的運動控制器以及基于 PLC 的運動控制器等多種控制器。機器人控制器是機器人控制系統(tǒng)中的中心部分,它完成了系統(tǒng)由控制到本體的信號轉(zhuǎn)換,促使機器人完成相應動作[2]??刂破魇菣?quán)衡機器人工作能力強弱的重要指標,也在某種程度上體現(xiàn)了機器人使用的方便程度,對機器人的發(fā)展有著極大的促進作用??刂破鞑粌H要實現(xiàn) PTP 控制(point to point control),同時還要實現(xiàn) CP 控制(continuouspath control)。目前的三種運動控制器中,PLC 控制器所要求的硬件條件不是太苛刻硬件,不需要設計繁雜的電路板就可完成相應的功能。根據(jù)實際需要,我們采用美國羅克斯韋爾公司的 1769-L3ERM 控制器作為上甄機器人的控制設備。同時為機器人加入傳送設備以及必要的照明設備以后,機器人就能正常的進行工作。

        3.2 PLC 系統(tǒng)的設計

        上甄布料流程圖見圖2 所示,控制裝甄布料機械手的PLC 有以下輸入信號:4 個啟動、復位、急停和停止按鈕,用于不同裝甄操作方式的1 個手動/自動連續(xù)旋動開關(guān),6 個分別用來檢測底座和后臂伸縮、轉(zhuǎn)動及其極限,2 個前臂上下限位信號,2 個前后壁送料螺桿變頻警報,1 個左右鍋切換按鈕,3 個工序按鈕,2 個送料螺桿堵料檢測,以及相應的3個安全光柵,共24 個。

        3.3 機器人控制系統(tǒng)的組成

        通過以上設計和分析,我們最終得到了智能上甄機器人的控制系統(tǒng),系統(tǒng)的控制中心采用工業(yè)計算機為控制中心,進行電機控制和開關(guān)量控制的主要控制元件采用 PLC 運動控制器,具體包括機器人本體控制、視覺系統(tǒng)控制、傳輸系統(tǒng)控制和其他附屬系統(tǒng)的控制,如圖2 所示。

        圖2 機器人控制系統(tǒng)

        機器人本體控制主要是通過 PLC 控制三個伺服電機以及兩個絞龍電機,三個伺服電機控制實現(xiàn)機器人在鉛垂面上的上下運動和水平面上機械臂的旋轉(zhuǎn)運動,絞龍電機實現(xiàn)機械臂內(nèi)部的螺旋攪拌器不斷旋轉(zhuǎn)輸送物料。

        視覺系統(tǒng)則由紅外攝像機、圖像采集處理模塊以及上位機組成。高速攝像機與圖像采集處理模塊間,圖像采集處理模塊與上位機間分別采用脈沖通訊和以太網(wǎng)通訊??刂剖菆D像采集的開關(guān),其將采集到的圖像進行相應的處理后進一步上傳到上位機,相應的上位機將機器人的信息再返回給控制器。

        傳輸系統(tǒng)主要是電機和一條傳送帶組成,控制器直接控制傳送帶上的伺服,當機器人工作時,電機得到控制器給出的驅(qū)動信號,從而驅(qū)動傳送帶運作。另外,為了實時掌握傳送帶的速度,我們在其上安裝有編碼器。

        附屬系統(tǒng)包括夜間工作照明、急停開關(guān)和狀態(tài)指示燈等開關(guān)量的控制.

        4 結(jié)論

        視覺實驗通過給予機器人料層漏氣照片證明了機器人能夠得到準確的漏氣位置;釀酒實驗通過比較機器人釀造的白酒和人工上甄得到的白酒驗證了機器人在釀酒品質(zhì)以及產(chǎn)量上都有著較好的表現(xiàn)。

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