Lego Automatisch Sortieren (LegoLAS) - Mechatronische Legosortiermaschine

Lego Automatisch Sortieren (LegoLAS) - Entwicklung einer mechatronischen Legosortiermaschine - Studentenprojekt SS19 (Arduino, Image Processing, Machine Learning)



Es gibt mittlerweile eine Nachfolgemaschine, zu der wir angefangen haben die Informationen hier zusammenzutragen: https://github.com/LegoAS


Studenten der Fakultät Maschinenbau 4. Semester
Projekt Entwicklung und Konstruktion SS 19
Thema: Entwicklung einer mechatronischen Sortieranlage
Dozent: Prof. Dr.-Ing. Jörn Schlingensiepen

Im Rahmen eines Studentenprojekts hatten wir die Aufgabe diese Box an Legosteinen nach Form und Farbe zu sortieren.

Natürlich bestand die Herausforderung der Aufgabe nicht darin, das Sortieren der Legosteine selbst per Hand auszuüben, sondern unter Anwendung der erlernten Vorgehensweise zur methodischen Produktentwicklung eine Anlage zu konzipieren und zu erbauen, die in der Lage ist Lego Steine maschinell nach Form und Farbe zu sortieren. Dabei sollten wir unser Augenmerk auf die Minimierung der Teilevielfalt und auf die Realisierbarkeit im Rahmen des Projektes legen. Für komplizierte Einzelteile stand uns ein 3D-Drucker zur Verfügung.

Um dieses Ziel zu erreichen haben wir zunächst eine Liste erarbeitet, die unter anderem folgende Anforderungen an die Lego-Sortiermaschine stellt:
Sortieren von einzelnen Legosteinen nach Form und Farbe,
30 Legosteine pro Minute sortieren,
Automatisches erkennen und sortieren der Legosteine,
Ansteuerung der Anlage über einen PC oder
Energieversorgung über Steckdose

Um von einer ganzen Kiste voller Legos zu fertig sortierten Legosteinen zu kommen, sind mehrere einzelne Schritte notwendig, welche wir erst einmal als voneinander unabhängige Teilfunktionen Lagern, Vereinzeln, Erkennen und Ablegen betrachteten. Diese werden im Film vorgestellt.

Bei der Erkennung des Legosteins war die Verwendung von Kameras sehr naheliegend. 3 Kameras erfassen den vereinzelten Legostein, welcher sich in der Plexiglasröhre befindet.
Zur Erkennung des Steines haben wir ein neuronales Netz verwendet. Dazu wurden automatisiert 72000 verschiedenen Fotos aufgenommen mit denen das Netz trainiert wurde.

Wurde der Stein erkannt, dreht ein Schrittmotor die Röhre, so dass der Stein in die Auswurfröhre fällt.



Hintergrundmusik:

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