Riassunto analitico
L'obiettivo di questo progetto è sviluppare una postazione di test automatizzata robotica per sensori, progettata per acquisire e misurare segnali durante il collaudo dei sensori in diverse condizioni e comportamenti. Per garantire un controllo preciso sulla posizione del sensore viene utilizzato un robot collaborativo ABB Gofa. Sia per il robot che per il motore viene sviluppato un sistema di controllo centralizzato, utilizzando un controller e un software dell'azienda National Instruments.
Inoltre, viene ideato un algoritmo di calibrazione automatica, per adattare la postazione a diversi tipi di ruote e sensori. Questo algoritmo sposta il sensore, situato alla fine del braccio robotico, verso la ruota dentata installata sul motore. In aggiunta, viene creata un'interfaccia che permette all'utente di controllare il braccio robotico e eseguire routine di test in modo automatizzato. Si presta particolare attenzione alla selezione di componenti e sistemi in grado di coprire tutti i possibili scenari di test, insieme alla progettazione attenta di un sistema di sicurezza. Viene, infine, implementato un sistema di sicurezza basato sulla visione, utilizzando una rete neurale per rilevare eventuali intrusioni nell'area designata del motore, con particolare attenzione alla rilevazione delle mani.
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Abstract
The aim of this project is develop a robotic automated test bench for sensors to acquire and measure the signal and test the sensor under different behaviors and conditions. To have better control of the sensor position, in terms of precision, is used ABB Gofa collaborative robot. A system for centralized control of the robot and motor is developed using a controller and software distributed by National Instruments. To adapt the bench to different types of wheels gear and sensors, an automatic calibration algorithm is created which moves the sensor, installed at the end of the robotic arm, to the wheel gear. In addition, an interface is created that allows the user to control the robotic arm and perform automated test routines.
Much attention is paid to the choice of components/systems to cover all test cases and to security system design. Furthermore, a vision-based safety system employing a neural network is implemented to detect an intrusion of a hand into the dedicated area of the engine.
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