Përmbajtje:
- Hapi 1: Pjesët dhe Përbërësit e Sistemit
- Hapi 2: Pjesa 1-Magazinimi i produktit dhe krahu konsumues Përshkrim i shkurtër
- Hapi 3: Pjesa 2-Rripat transportues dhe aktivizuesit dhe sensorët e bashkangjitur
- Hapi 4: Qendra e Kontrollit dhe Monitorimi
- Hapi 5: Kjo është e gjitha! Shpresoj se ju pëlqen ky projekt
2025 Autor: John Day | [email protected]. E modifikuara e fundit: 2025-01-13 06:58
Unë jam një FAN i inxhinierisë, më pëlqen programimi dhe bërja e projekteve elektronike të lidhura në kohën time të lirë, në këtë projekt do të ndaja me ju një Sistem të Thjeshtë të Renditjes së Produkteve që kam bërë kohët e fundit.
Për ta bërë këtë sistem, ju lutemi përgatitni përbërësit si më poshtë:
1. Raspberry Pi 3 + Kamera v2.1 + furnizim me energji elektrike
2. Arduino Uno + Mburoja motorike + furnizimi me energji elektrike (unë përdor brumin për këtë)
3. NodeMCU ESP8266 + Mburoja e motorit + furnizim me energji elektrike (unë përdor brumin për këtë)
4. Motor DC x 1
5. RC Servo 9g x 2
6. RC Servo MG90S x 2
7. Sensori IR x 3
8. LED për pjesën e ndriçimit
9. Mbajtësja e Njësisë së Transferimit të Topit x 1
10. Karton, shkopinj akullore, Kashtë
11. Brezi transportues
12. Një tabletë ose një telefon i zgjuar
Hapi 1: Pjesët dhe Përbërësit e Sistemit
Ky sistem në thelb përfshin 3 pjesë.
1. Magazinimi i produktit dhe krahu konsumues. (Unë përdor kuti me etiketë si produkte)
2. Rripat transportues dhe aktivizuesit dhe sensorët e bashkangjitur.
3. Qendra e kontrollit dhe monitori. (Kamera Raspberry Pi + si qendër kontrolli dhe Tablet si monitor)
Hapi 2: Pjesa 1-Magazinimi i produktit dhe krahu konsumues Përshkrim i shkurtër
Krahu konsumues merr sinjalin e kontrollit nga kontrolluesi (Raspberry Pi 3) për të bërë sekuencën: Ngrini dorën 90 gradë => Krahu rrotullohet 90 gradë => Kthejeni dorën përsëri në 0 gradë => Kutia e zbuluar e sensorit IR => Gishtat afër për të marrë kuti => Krahu kthehet prapa në 0 gradë => Gishtat hapen dhe lëshohen kutia.
Për detaje, ju lutemi merrni kodin në:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Hapi 3: Pjesa 2-Rripat transportues dhe aktivizuesit dhe sensorët e bashkangjitur
Thelbi i kësaj pjese është një Arduino Uno. Ai merr sinjal "start/stop" nga Raspberry Pi përmes lidhjes serike për të drejtuar/ndaluar zilen e transportuesit. Sensori i parë IR përgjatë ziles së transportuesit lidhet me Arduino Uno përmes DIO, kur zbulon kutinë, Arduino Uno ndal zilen e transportuesit dhe i dërgon një sinjal Raspberry Pi përmes lidhjes serike për të bërë klasifikimin e imazhit.
Pasi të ketë përfunduar klasifikimi, mjedra pi i dërgon sinjal Arduino -s për të vazhduar zilen.
Sensori i dytë IR gjithashtu lidhet me Arduino përmes DIO, kur zbulon kutinë, Arduino kontrollon servo motorin për të bërë klasifikimin.
Për detaje, ju lutemi shihni kodin burimor në lidhjen e mëposhtme:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Hapi 4: Qendra e Kontrollit dhe Monitorimi
Një Raspberry Pi me një aparat të lidhur është qendra e kontrollit.
Një tabletë ose një telefon i zgjuar mund të përdoret si panel monitorimi.
Raspberry Pi merr komandën e kontrollit të përdoruesit për të filluar/ndaluar sistemin përmes kërkesës HTTP, e cila mund të bëhet në një shfletues uebi në tabletë ose smartphone.
Pas marrjes së komandës së kontrollit, Raspberry Pi kërkon që pjesët e kambanës së krahut dhe transportuesit të funksionojnë.
Raspberry Pi komunikon me Arduino Uno (pjesa e kambanës së transportuesit) nëpërmjet serisë dhe NodeMCU ESP8266 (pjesa konsumuese) nëpërmjet UDP. Raspberry Pi është një server transmetimi, transmeton imazhet e kamerës në shfletuesin e internetit. Ai gjithashtu drejton një rrjet klasifikimi vgg16 në tensorflow lite për të klasifikuar kutitë për të marrë llojin e logos (batman, superman dhe i yni). Rrjeti i klasifikimit funksionon vetëm kur Raspberry Pi merr komandën nga Arduino Uno (kur kutia zbulohet nga sensori i parë IR).
Lidhur me etiketën e kutisë, në këtë projekt kam përdorur 3 klasa të logos.
Nëse keni nevojë të trajnoni klasat tuaja, ju lutemi përdorni këtë burim:
github.com/ANM-P4F/Classification-Keras
Për detaje, ju lutemi shihni kodin në lidhjen e mëposhtme:
github.com/ANM-P4F/ProductSortingSystem/tr…
Hapi 5: Kjo është e gjitha! Shpresoj se ju pëlqen ky projekt
Ju lutem më tregoni nëse keni nevojë për më shumë informacion.