FACULTAD DE CIENCIAS E INGENIERÍAS FÍSICAS Y FORMALES ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA MECÁNICA, MECÁNICA ELÉCTRICA Y MECATRÓNICA
CURSO:
MICROCONTROLADORES Y MICROPROCESADORES
AUTORES:
GAMERO CHÁVEZ FABIÁN A. MANGO RODRÍGUEZ ALEJANDRO O. VIZCARRA APARICIO SERGIO A.
1
Diseño y programación de una máquina de selección y distribución de elementos, guiada por parámetros cromáticos
2
Índice Capítulo 1 Descripción del problema…………………………………..……………..5 Estado del arte …………………………………………….……………….6-7 Objetivos …………………………………………………………...…………..8 General …………………………………………………………………8 Específico………………………………………………….………….8 Funcionamiento……………………………………………………..……9-10 Proyección……………………………………………………….…………..11
Capítulo 2 Materiales…………………………………………………………..….…13-16 Sensores ………………………………………………………………..…17-21
Capítulo 3 Planos……………………………………………………………………..22-24 Circuitos………………………………………………………..…………25-27 Circuitos………………………………………………………..…………28-29
Capítulo 4 Resultados ……………………………………………………………………31 Observaciones ……….……………………………………………………..32 Conclusiones………………………………………………………………...33 Anexos……………………….……………………………………………34-35
Bibliografía…………………………………………………...………………36
3
4
Capítulo 1 Marco metodológico
5
Descripción del problema La clasificación y/o selección de productos es un proceso industrial muy difícil. La clasificación manual continua, crea problemas de consistencia. Este documento describe un prototipo funcional diseñado para la clasificación automática de objetos en función del color. Se usó el sensor TCS230, para detectar el color del producto y se utilizó una placa Arduino MEGA, para controlar el proceso en general. La identificación del color se basa en el análisis de frecuencia de la salida del sensor TCS230. Se usaron dos servomotores, el primero sirvió para colocar el producto a ser analizado por el sensor de color, y el segundo, para mover el contenedor, que tiene compartimentos separados, para separar los productos. Los resultados experimentales prometen que el prototipo satisfará las necesidades de mayor producción y calidad precisa en el campo de la automatización
6
Estado del arte Desde la revolución industrial, hasta los continuos avances que ha tenido el hombre hoy en día, las máquinas han podido, y pueden realizar tareas altamente repetitivas, de mucho mejor manera que los humanos. La fatiga que experimenta el trabajador en las líneas de ensamblaje, puede evidenciarse en un rendimiento reducido y en los constantes desafíos para mantener la calidad del producto; pudiendo suceder que un empleado, que ha estado realizando la tarea de inspección una y otra vez, llegue a no reconocer el color de un determinado producto. Para reducir los esfuerzos humanos en maniobras mecánicas, se están desarrollando diferentes tipos de máquinas clasificadoras. Estas máquinas son demasiado costosas debido a la complejidad en el proceso de fabricación, sin embargo, automatizando muchas de las tareas en las industrias, se ayuda a mejorar la eficiencia del sistema de fabricación. El propósito de este modelo es diseñar e implementar un sistema que separa automáticamente los productos en función de su color.
Detección de color e identificación identificación Los sistemas de sensores de color se utilizan cada vez más en aplicaciones automatizadas para detectar errores de automatización y controlar la calidad a la velocidad de la línea de producción. Se usan en líneas de ensamblaje para identificar y clasificar productos por color. Los objetivos de su uso incluyen verificar la calidad de los productos, facilitar la clasificación y el envasado, evaluar la igualdad de los productos almacenados y controlar los productos de desecho. En consecuencia, hay una gran cantidad de sensores de color y la elección a menudo es impulsada por la aplicación. Se prefieren los sensores de color simple y de bajo costo en lugar de las soluciones sofisticadas para aplicaciones menos exigentes donde la principal prioridad es el costo y el consumo de energía Los nombres de colores se pueden usar e invocar percepciones razonablemente consistentes. Tiene once nombres de color básicos que se han identificado, como blanco, gris, negro, rojo, amarillo, verde, azul, naranja, morado, rosa y marrón. La mayoría mayorí a o todos los colores se pueden describir en términos de variaciones y combinaciones de estos colores. Debido al hecho de que la visión del color humano se logra en parte por tres tipos diferentes de células cónicas en la retina, se deduce que tres 7
valores son necesarios y suficientes para definir cualquier color. La teoría del color describe que hay tres valores que se pueden considerar como coordenadas de un punto en el espacio tridimensional, dando lugar al concepto de espacio de color. Matiz, saturación, luminancia son uno de esos sistemas de coordenadas de color o espacio de color.
Proceso Esta máquina ordena caramelos por color. Separa piezas Lentejas, Skittles M&Ms de diferentes colores y las coloca en tazas individuales. La máquina está completamente automatizada y puede llegar a clasificar una bolsa entera de estos dulces. Se basa en un microcontrolador ATmega2560 (Arduino MEGA), sensor de color RGB, dos servomotores, y la estructura debidamente construida. El procesamiento está estructurado en torno a la programación pseudoen tiempo real , que hace que el sistema sea receptivo y lo mantenga funcionando sin problemas. Cada proceso en el sistema está diseñado alrededor de la noción de ejecución de máquina de estados finitos (FSM) impulsada por eventos.
Características de la máquina
Admite Skittles, M & M's, Lentejas de Nestlé y caramelos de tamaño similar
Ordena basado en el color de la pieza usando un sensor RGB
Se admiten hasta cuatro posiciones / colores de tazas individuales
Libera preventivamente artículos para un rendimiento óptimo
Código C de fácil mantenimiento - Basado en la plataforma IDE de Arduino Modelo de procesamiento pseudo-en tiempo real con biblioteca de retardo sin bloqueo
Terminal externo posible para estadísticas y diagnósticos
Alimentado con fuente de alimentación de 5V
8
Objetivos Generales
Diseñar y programar, un sistema de clasificación y distribución, guiado por patrones cromáticos, usando la plataforma Arduino. Exponer una alternativa de solución para los distintos procesos de selección de elementos en la industria de la automatización. automatización.
Específicos
Implementar una máquina de selección de elementos, según los planos investigados. Emplear y conocer el sensor de color TCS230. Crear una codificación capaz de resolver la propuesta de trabajo de manera eficiente, empleando la plataforma Arduino. Ser capaz de seleccionar la cantidad de elementos que deseemos y/o clasificarlos de acuerdo a las características del mismo Modelar el diseño de la máquina, para actividades relacionadas con el campo de la ingeniería, promoviendo un desarrollo sostenible y mejoramiento mejoramiento de la l a calidad de los productos.
9
Funcionamiento La central en el sistema, es un microcontrolador Atmel ATmega2560 AVR, integrado muy bien en una plataforma Arduino Mega. Todos los sensores y servoactuadores se conectan a esta placa. Una fuente de alimentación externa, mantiene el sistema en funcionamiento. La alimentación de 5V y 3V3 para los servos y la placa es suministrada por la fuente de alimentación de 5 V. La programación imita un sistema de tiempo real donde cada uno de los cuatro procesos está impulsado por el estado, lo que significa que solo se realiza una breve instrucción antes de que el sistema salte al siguiente proceso. Las principales funciones que realiza la maquina se distribuyen en:
Inicialmente, las piezas (Lentejas), de colores que se mantienen en el cargador, caen en la plataforma conectada al servomotor superior. Luego, el servomotor gira y lleva la pieza, al sensor de color que detecta su color. Después de eso, el servo motor inferior gira a la posición particular e inmediatamente después, el servo motor superior , gira de nuevo hasta que la Lenteja, cae en el carril de guía.
A continuación, se explica parte por parte, el funcionamiento de la maquina de selección y distribución de elementos, guiada por parámetros cromáticos
1. Carga de piezas La máquina utiliza dos servos GWS para cargar y clasificar las piezas. Un servo de rotación continua con una velocidad de rotación variable carga piezas en ranuras predefinidas en la rueda de alimentación. Cada ranura es lo suficientemente ancha y profunda para sostener una sola pieza y si hay una pieza atascada entre el tubo de carga y la ranura, el sistema detectará esto (el retraso en la detección de la ranura esperada) e invertirá la rotación del rueda de alimentación para liberar la pieza.
10
Además, para evitar que las piezas obstruyan el embudo superior y el tubo de carga, se diseñó un sistema que almacene las piezas de forma unitaria y con un posicionamiento posicionamiento vertical.
2. Análisis del color Después de colocar las piezas correctamente posicionadas en el embudo, el sensor de color TCS230, comienza a trabajar, identificando el color de cada pieza que se encuentre exactamente posicionada, bajo el sensor. Para que la pieza se identifique correctamente correctam ente y pase el control, al menos 2 de los perfiles tienen una desviación estándar de 3 (regla de tres sigma) del conjunto de datos precalibrados para Lentejas, Skittles o M & M. Esta transición se usa para cambiar el estado del proceso y comenzar el análisis del color en el momento correcto.
3. Clasificación Cuando se identifica el color, la pieza se suelta de la base de alimentación y se coloca en un servo de 180 grados, con un accesorio de tubo de alimentación que guía la pieza hacia la posición adecuada. La pieza se suelta de la base de alimentación(servomotor superior), justo antes de que el tubo de alimentación se encuentre dentro del alcance de la taza. Esto significa que la pieza está bajando por el tubo y, tal como existe al final, el servo ha tenido tiempo mientras tanto para ponerse en posición. Esto conduce a un mayor rendimiento ya que el sistema no necesita quedarse y puede pasar a la siguiente taza inmediatamente. Esto se realiza puramente al sincronizar la velocidad de rotación esperada y el servo no proporciona retroalimentación. Los servos son los cuellos de botella del sistema y predominantemente dictaminan el rendimiento. Después de que todas las piezas se hayan ordenado y el sensor no registre datos consistentes, la máquina se apagará y esperará la siguiente ronda.
11
Proyección del proyecto La motivación inicial del proyecto, fue la de crear, mejorar y programar, una máquina que permita mejorar la calidad de distribución y selección de elementos en la industria. Basándonos en lo investigado, queremos llegar al desarrollo de una tecnología sostenible, que nos permita agilizar el proceso de selección, donde dond e únicamente, con el cambio de un sensor, se pueda llegar a clasificar cualquier material, sin importar la cantidad o las características que estos tengan. Por ejemplo, podemos emplear la maquina con fines ambientales ambiental es de reciclaje, donde se pueda seleccionar los diferentes tipos de desechos y puedan ser colocados en las respectivas áreas, para su reutilización. Además, como mejores del proyecto, apuntamos a:
Cambiar a un servo de rotación de 360 grados más rápido mejoraría mejoraría en gran medida el rendimiento del sistema. Una base, que sea capaz de contener más piezas, podría usarse para implementar un sistema de colas y mejorar la velocidad de descarga. Se podría usar un servo de rotación de 720 o 1080 grados para calcular la distancia más corta a la cual está ubicada la siguiente taza. Agregar un motor de vibración podría instalarse para evitar posibles obstrucciones obstrucciones en el embudo y tolva. Montar una pantalla pantall a LCD que podría información informació n vital del sistema.
12
Capítulo 2 Marco teórico
13
Materiales
Sensor de color TCS230 TCS3200
Servo Motor
14
Arduino MEGA
Shield LCD 16X2
15
Teclado matricial 4X3
Cartón corrugado
16
Lentejas de colores
17
Sensores Sensor de color TCS230 TCS3200
El TCS230 es un módulo de detección de color programable equipado con un convertidor de luz a frecuencia GY-31 que combina un conjunto de fotodiodos de silicio configurable de 8x8 como un circuito integrado CMOS monolítico único. La salida es una onda cuadrada (ciclo de trabajo de 50%), con frecuencia directamente proporcional a la intensidad de la luz l uz (irradiancia). La escala de frecuencia de salida se puede manejar mediante los dos pines S0 y S1 (Selectable Options 2%, 20%, 100% frequency). Los pines S2, S3 controlan el filtro RGB. Todos los pines digitales I/O se pueden conectar directamente al micro ya que trabajan en el mismo voltaje. Output Enable (OE) coloca la salida en estado de alta impedancia para el intercambio de unidades múltiples de una línea de entrada del microcontrolador. Por último, el usuario puede calcular el color de la luz por los valores RGB. El convertidor de luz a frecuencia lee un conjunto de 8 x 8 de fotodiodos.
16 fotodiodos tienen filtros azules,
16 fotodiodos tienen filtros verdes,
16 fotodiodos tienen filtros rojos 18
16 fotodiodos son claros y no tienen filtros.
Los cuatro tipos (colores) de fotodiodos están interdigitados para minimizar el efecto de la no uniformidad de la irradiancia incidente. Los 16 fotodiodos del mismo color están conectados en paralelo y qué tipo de fotodiodo utiliza el dispositivo durante la operación es seleccionable por pin. Los fotodiodos tienen un tamaño de 120 mm x 120 mm y están en el centro de 144 mm
Características técnicas
Conversión de alta resolución de la intensidad de la luz a la frecuencia
Frecuencia de salida de color programable y escala completa
Se comunica directamente con un microcontrolador microcontrolador
Operación de suministro único (2.7 V a 5.5 V)
Función de apagado
Error de no linealidad típicamente 0.2% a 50 kHz
Coeficiente de temperatura estable de 200 ppm /° C
Paquete de montaje en superficie de bajo perfil
Cómo funciona el sensor de color TCS230 El TCS230, detecta la luz de color col or con la ayuda de una serie de fotodiodos de 8 x 8. Luego, utilizando un convertidor de corriente a frecuencia, las lecturas de los fotodiodos se convierten en una onda cuadrada con una frecuencia directamente proporcional a la intensidad de la luz. Finalmente, usando la placa Arduino, podemos leer la salida de onda cuadrada y obtener los resultados del color.
19
20
Si observamos de cerca el sensor, podemos ver cómo detecta varios colores. Los fotodiodos tienen tres filtros de color diferentes. Dieciséis de ellos tienen filtros rojos, otros 16 tienen filtros verdes, otros 16 tienen filtros azules y los otros 16 fotodiodos son claros y no tienen filtros.
Cada 16 fotodiodos se conectan en paralelo, paralel o, por lo que con los dos pines de control S2 y S3 podemos seleccionar cuál de ellos será leído. Entonces, por ejemplo, si queremos detectar el color rojo, podemos usar los 16 fotodiodos filtrados en rojo ajustando los dos pines al nivel lógico bajo según la tabla.
El sensor tiene dos pines de control más, S0 y S1 que se utilizan para escalar la frecuencia de salida. La frecuencia se puede escalar a tres valores predeterminados diferentes de 100%, 20% o 2%. Esta función de escalado de frecuencia permite que la salida del sensor se optimice para varios contadores de frecuencia o microcontroladores. 21
Cómo conectar el sensor TCS230 a la placa Arduino
Cómo codificar el sensor TCS230 en la plataforma Arduino Arduino Primero, debemos definir los pines a los que está conectado el sensor y definir una variable para leer la frecuencia. En la sección de configuración, necesitamos definir los cuatro pines de control como salidas y la salida del sensor como una entrada Arduino. Aquí también tenemos que establecer la escala de frecuencia. En la sección de loop, comenzaremos leyendo los fotodiodos filtrados rojos. Para ese fin, estableceremos los dos pines de control S2 y S3 a nivel lógico bajo. Luego, usando la función "pulseIn ()" leeremos la frecuencia de salida y la pondremos en la variable "frecuencia". Usando la función Serial.print () , imprimiremos el resultado en el monitor serial. El mismo procedimiento aplica para los otros dos colores, solo tenemos que ajustar los pines de control para el color apropiado. 22
Capítulo 3 Diseño e ingeniería
23
Planos
Plano general
24
Vistas de la estructura
25
Detalles adicionales
26
Diseño
Elaborar las piezas de cartón corrugado según los planos antes expuestos.
Construir la estructura estructura
27
Hacer encajar los servomotores, con sus partes diseñadas de cartón adecuadas
Colocar firmemente la rampa encargada de direccionar a las productos productos a clasificar
28
Colocar el sensor correspondientes
de
color,
y
realizar
las
conexiones
29
Circuitos El circuito de la maquina selectora y clasificadora de productos, es el siguiente:
30
Asimismo, incluimos una pantalla LCD 2x16 y un teclado matricial, que eran la encargada de mostrar la cantidad de productos o la especificación de los mismos, que el usuario quería obtener.
31
Capítulo 4 Evaluación y resultados
32
Resultados El resultado final del proyecto fue bastante satisfactorio.
El sensor de detección de color funcionó bien y fue capaz de detectar el los cuatro colores, en base a lo cual fue codificado, de manera muy eficiente. Los servomotores, funcionaron bien en ambos casos; como la base giratoria, que una vez detectado el color, entregaba la pieza; y como la guía que era la encargada de transportar la pieza, hasta su posición correcta . La pantalla LCD también mostró el color correcto con su número de conteo y descripción. Así también, el teclado matricial, era capaz de permitir la correcta elección de la cantidad de piezas que el usuario escribia.
El sistema general funcionó bien según lo programado y detecta objetos de acuerdo con su color
33
Observaciones
En primera instancia, al momento de construir el circuito, usamos un sensor de color NCY70, que si bien reconocía el color de las lentejas, era muy poco eficiente, por este motivo, optamos por adquirir el sensor TCS320. Antes de colocar el sensor de color en su posición final, debemos hacer una evaluación de las lecturas que se registran, para cada color, es decir, tenemos que realizar una previa calibración. En el proceso de codificación, es muy importante saber las distancias a las cuales estarán los l os recipientes de cada color, ya que con este valor, podremos configurar el grado de giro que tendrá que tener nuestro servomotor. Es importante también, saber qué; las piezas de Lentejas, Skittles y M & M's, en la mayoría de casos, poseen un brillo, siendo este un factor determinante, ya que el reconocimiento del color, puede no darse de la forma adecuada. La productividad del sistema se puede mejorar mediante el uso de diferentes sensores. Se puede usar un actuador neumático para clasificar y colocar los objetos.
34
Conclusiones
Hoy en día, en la fabricación industrial altamente competitiva, la gestión de la integridad del suministro de un el producto desde la materia prima hasta el producto terminado a través de una fabricación de calidad es de mucha importancia, ya que la realización de un producto, con alta calidad y precisión dimensional, dimensional, es obligatorio. Entonces este proyecto de la clasificación por color automático automático es excelente, por su principio de funcionamiento y su amplia implementación. Al aplicar la idea de este proyecto una industria puede clasificar fácilmente el producto requerido de acuerdo con su color. Pudiendo tener algunas limitaciones, pero que al hacer algunas modificaciones, el concepto se puede implementar en una amplia gama de solicitud.
35
Anexos 1. Hoja de datos del Sensor de color TCS230
36
2. Diagrama de conexiones del Sensor TCS230
3. Diagrama de sensibilidad espectral del fotodiodo, tomado de la hoja de datos del sensor.
37
Bibliografía [1] O. Torrente Artero, “El mundo genuino arduino”, Alfaomega, 2013. [2] C. Gustavo A. Galeano,“Programación de sistema embebidos en C”, Alfaomega, 2012.
[3] M. Frank, Nobert Kaiser, Wolfgang Buss, “High-speed industrial color and position sensors”, Electronic Imaging, 1999. [4] Norfazlinda Binti Daud, “Application of colors sensor in an automated system”, TechnicalUniversity Malaysia, 2007.
[5] C.Kunhinmohammed, et al, “Automatic Color Sorting Machine Using TCS230 Color Sensor And PIC Microcontroller”, Vol. 2, Cap 2, pág. 33-38. 2015 [6] M. Dhanoj, K.V. Reshma, V. Sheeba, P. Marymol, “Colour Sensor Bases Object Sorting Robort Using Embedded System”, Vol. 4, Cap 4, pág. 619-622, 2015. [7] Dharmannagari Vinay Kumar Reddy, “Sorting Of Objects Based On Colour By Pick And Place Robotic Arm And With Conveyor Belt Arrangement”, Vol. 3, pág. 67-74, 2014 .
38
