Robotitehnika

Valdkonna püsilink (URI)

https://dspace.tktk.ee/handle/20.500.12863/44

Sirvi

Sirvides Robotitehnika Märksõna "Mehaanika::Robotitehnika::Tööstusrobotite programmeerimine" järgi

Näitamisel1 - 3 3-st
  • Pisipilt
    NimetusAvatud juurdepääs
    Manuaalne ja automaatne tööriista kalibratsioon
    (Tallinna Tehnikakõrgkool, 2023-05-11) Allik, Greete-Caisa; Vaher, Kristo; Marichev, Anatoly
    Tööstuse automatiseerimine on jõudsalt kasvav valdkond, mille üheks oluliseks osaks on tööstus- ja koostöörobotite rakendamine tootmisülesannete täitmisel. Selleks, et robotite poolt tehtud töö oleks kvaliteetne, on oluline tagada nende korrektne kalibratsioon – sealhulgas robottööriistade kalibratsioon. Tööriista ehk TCP kalibreerimise all peetakse silmas tööriista aktiivse punkti täpse asukoha määramist roboti flantsi suhtes. TCP kalibreerimiseks on mitmeid erinevaid meetodeid: manuaalsed kontaktmeetodid ning automaatsed mittekontaktmeetodid (näiteks lasermõõtemeetodid ning masinnägemist rakendavad meetodid). Antud lõputöös olid uurimisalusteks meetoditeks ettevõttes rakendatav TCP&Z manuaalmeetod ning potentsiaalne alternatiiv ristlaseriga lasermõõtemeetodi näol. Kui mainitud manuaalmeetodi puhul kasutatakse kalibreerimiseks teravatipulisi mõõteinstrumente, mis omavahel eri asendites visuaalse hinnangu põhjal kontakti viiakse, siis lasermõõtemeetodi puhul sooritatakse kalibratsioon ristlaserit rakendades. Kalibratsioonimeetodeid võrreldi laborikeskkonnas tööstusroboti flantsi külge fikseeritud teravatipulist mõõtevarrast kalibreerides. Mõlema kalibratsioonimeetodi sooritamiseks kirjutati eraldi robotprogrammid. Lõputöö eesmärgiks oli uurida, kas hetkel tootmisliinil tööriistade kalibreerimiseks kasutatavat TCP&Z meetodit oleks võimalik lasermõõtemeetodiga asendada ning kas meetodi asendamine oleks põhjendatud. Mõlema kalibratsioonimeetodi tulemusi analüüsides selgus, et TCP kalibreerimine ristlaseriga toimub manuaalmeetodist 15 korda kiiremini (vastavalt 39 sekundit ja 585 sekundit). Ühtlasi oli lasermõõtemeetodi puhul kalibratsioonitulemuste omavaheline varieeruvus 3 korda väiksem kui manuaalmeetodi puhul (vastavalt 0,054 mm ja 0,168 mm) ning varieeruvus keskmise mõõtetulemuse suhtes 3,5 korda väiksem (vastavalt 0,026 mm ja 0,09 mm). Eelmainitu põhjal võib järeldada, et antud robotjaama rakenduse seisukohast on ristlaserit rakendav lasermõõtemeetod sobiv alternatiiv manuaalsele TCP&Z meetodile. Lõputööd on võimalik kasutada juhendmaterjalina TCP&Z meetodi sooritamiseks või lähtepunktina edasistes kalibratsioonimeetodeid või -seadmeid võrdlevates töödes.
  • Pisipilt
    NimetusAvatud juurdepääs
    Pythoni kasutamine MIR robotite automatiseerimiseks
    (Tallinna Tehnikakõrgkool, 2023-05-12) Kurm, Edgar; Lõhmus, Villu; Metsis, Kristjan
    The problem i was solving is that DemekCNC client wanted to put MIR robot at charging station at exact time automatically at the time when they all are going for lunch and charge during this time. Robots default software don’t have this function. MIR manufacturer offers their solution, MIR Fleet, which adds mission scheduling feature to the MIR as well as a lot of other features. The problem of MIR Fleet for the client is its price, which is high and that they don’t need other extra features for their robot. After this time, they wanted to put their regular mission back. My suggested solution for this problem was to use MIR robots own REST API and combining it with Python, create code that will be able to add missions to the robot and take them out of the robot. I have added 2 more features to my code, except adding and deleting missions. The first one is control of the mission cycle. Which is used to check if robot have done mission cycle to the end or not. This function is needed because clients regular mission is looped, which means that robot repeats same movements over and over again. Because of that, it is not possible to simply add charging mission to the robots queue, because every time mission comes to the mir robots queue it is going to the bottom of the queue and as we know that clients regular mission is looped, it will never end and charging mission will never execute. So the only way to add charging mission to the mir robots queue is to firstly remove all missions that are already in queue and only then add charging mission. However, if I remove regular mission in the middle of mission cycle there could be such situation, when robot comes to the charging station with the product on top of it. This situation has risk to damage the product. Because after charging during launch time robot will come back to regular mission and start his movements from the first action. So in this situation, if robot haven’t delivered product to the destination area before going at charging station and will start mission from the beginning, there is high risk to get new product on the top of the product that remained on the robot, which could lead to product damage. To prevent this, I have function mis_mes that will firstly check if mission cycle have been finished and only after that, pass code to the removing and adding mission part. And the second one is mission filtering using mission names. By default, robot can make operations with mission only using specific mission id, which looks this way: 96adef52-cc93-11ed-bf3d-94c691a73491. It is not very easy to find this id, so I decided to add opportunity to make operations with mission using mission names, which are easy to find with MIR robots software. Summarizing everything I have done, can say that I have developed working solution for the problem that I received form the company and it has opportunity for future growth. For example right this code is used to solve problem with charging mission scheduling, but it can be used for adding other functionalities as well. Video with the working code as well as full code and code scheme you can find in attachments.
  • Pisipilt
    NimetusAvatud juurdepääs
    Robotiseeritud tootmisliini positsiooni arendamine
    (Tallinna Tehnikakõrgkool, 2024-05-15) Kannel, Kaur Samuel; Lõhmus, Villu; Harti, Vait
    Selles lõputöös seletatakse autori poolt lahti tarkvara, mille ta programmeeris robotiseeritud tootmisliini positsioonile. Antud positsioon koosneb kahest automaatsest etteandurist ning ühest poolautomaatsest, kasutati UR robotit ja lineaartelge. Automaatikapositsioon suudab toota kuni kolm toodet minutis, vastavalt klientide poolt seatud nõuetele. Kõigi etteanduritele programmeeritud loogika on põhjalikult selgitatud, esitades igale loogikasüsteemile vooskeemid, mis aitavad keerukaid programme kergemini mõista. Autor kasutas kahes etteanduris masinnägemise elemente, peamiselt detailide asukoha kindlakstegemiseks, kuid ühe etteanduri puhul rakendas ta lisaks ka AI-d, et määrata kindlaks detailide orientatsioon. Lõputöö keskendub süvitsi tarkvaralisele arendusele, esitledes autorile omaseid meetodeid ja strateegiaid, mida kasutati positsiooni tarkvara väljatöötamisel.