Tabla de contenido:
- Paso 1: Piezas y componentes del sistema
- Paso 2: Breve descripción del brazo de almacenamiento y consumo de productos de la Parte 1
- Paso 3: Cintas transportadoras Part2 y sus actuadores y sensores conectados
- Paso 4: Centro de control y monitor
- Paso 5: ¡Eso es todo! ¡Espero que les guste este proyecto
2025 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2025-01-13 06:57
Soy FAN de la ingeniería, me encanta programar y hacer proyectos relacionados con la electrónica en mi tiempo libre, en este proyecto compartiría con ustedes un Sistema Simple de Clasificación de Productos que he realizado recientemente.
Para hacer este sistema, prepare los componentes de la siguiente manera:
1. Raspberry Pi 3 + Camera v2.1 + fuente de alimentación
2. Arduino Uno + Motor shield + fuente de alimentación (uso la batería para este)
3. NodeMCU ESP8266 + Motor shield + fuente de alimentación (yo uso la batería para este)
4. Motor de CC x 1
5. RC Servo 9g x 2
6. RC Servo MG90S x 2
7. Sensor de infrarrojos x 3
8. LED para parte de iluminación
9. Cojinete de la unidad de transferencia de bolas x 1
10. Cartón, palitos de helado, pajitas
11. Cinta transportadora
12. Una tableta o un teléfono inteligente
Paso 1: Piezas y componentes del sistema
Este sistema consta básicamente de 3 partes.
1. Almacenamiento de producto y brazo consumidor. (Yo uso cajas con etiqueta como productos)
2. Cintas transportadoras y sus actuadores y sensores adjuntos.
3. Centro de control y monitor. (Cámara Raspberry Pi + como centro de control y tableta como monitor)
Paso 2: Breve descripción del brazo de almacenamiento y consumo de productos de la Parte 1
El brazo consumidor recibe la señal de control del controlador (Raspberry Pi 3) para realizar la secuencia: Mano hacia arriba 90 grados => El brazo gira 90 grados => Mano hacia abajo hasta 0 grados => Caja detectada por sensor IR => Dedos cerca para tomar el caja => El brazo gira hacia atrás a 0 grados => Los dedos se abren y sueltan la caja.
Para obtener más detalles, ingrese el código en:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Paso 3: Cintas transportadoras Part2 y sus actuadores y sensores conectados
El núcleo de esta parte es un Arduino Uno. Recibe la señal de "inicio / parada" de Raspberry Pi a través de una conexión en serie para ejecutar / detener la campana transportadora. El primer sensor IR a lo largo de la campana transportadora se conecta a Arduino Uno a través de DIO, cuando detecta la caja, Arduino Uno detiene la campana transportadora y envía una señal a Raspberry Pi a través de una conexión en serie para hacer la clasificación de la imagen.
Una vez realizada la clasificación, la Raspberry Pi envía la señal a Arduino para que continúe ejecutando el timbre.
El segundo sensor de infrarrojos también se conecta a Arduino a través de DIO, cuando detecta la caja, el Arduino controla el servomotor para hacer la clasificación.
Para obtener más detalles, consulte el código fuente en el siguiente enlace:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Paso 4: Centro de control y monitor
Una Raspberry Pi con una cámara conectada es el centro de control.
Se puede utilizar una tableta o un teléfono inteligente como panel de monitor.
La Raspberry Pi recibe el comando de control del usuario para iniciar / detener el sistema a través de la solicitud HTTP que se puede hacer en un navegador web en la tableta o teléfono inteligente.
Después de recibir el comando de control, la Raspberry Pi solicita que el brazo y las partes de la campana del transportador funcionen.
La Raspberry Pi se comunica con Arduino Uno (parte de la campana transportadora) a través de serie y NodeMCU ESP8266 (parte consumidora) a través de UDP. La Raspberry Pi es un servidor de transmisión, transmite las imágenes de la cámara al navegador web. También ejecuta una red de clasificación vgg16 en tensorflow lite para clasificar las cajas y obtener el tipo de logotipo (batman, superman y el nuestro). La red de clasificación solo se ejecuta cuando la Raspberry Pi recibe el comando de Arduino Uno (cuando la caja es detectada por el primer sensor de infrarrojos).
En cuanto a la etiqueta de la caja, en este proyecto utilicé 3 clases de logo.
Si necesita formar sus propias clases, utilice esta fuente:
github.com/ANM-P4F/Classification-Keras
Para obtener más información, consulte el código en el siguiente enlace:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Paso 5: ¡Eso es todo! ¡Espero que les guste este proyecto
Por favor avíseme si necesita más información.