Travail de fin d'études et stage[BR]- Travail de fin d'études : Génération de trajectoires pour processus robotisés sur pièces à géométrie inconnue[BR]- Stage d'insertion professionnelle
Godenne, Sébastien
Promotor(s) : Bruls, Olivier
Date of defense : 27-Jun-2022/28-Jun-2022 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/14379
Details
Title : | Travail de fin d'études et stage[BR]- Travail de fin d'études : Génération de trajectoires pour processus robotisés sur pièces à géométrie inconnue[BR]- Stage d'insertion professionnelle |
Author : | Godenne, Sébastien |
Date of defense : | 27-Jun-2022/28-Jun-2022 |
Advisor(s) : | Bruls, Olivier |
Committee's member(s) : | Béchet, Eric
Gilet, Tristan Sonck, Bernard |
Language : | French |
Discipline(s) : | Engineering, computing & technology > Mechanical engineering |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Degree: | Master : ingénieur civil mécanicien, à finalité spécialisée en mécatronique |
Faculty: | Master thesis of the Faculté des Sciences appliquées |
Abstract
[fr] Ce travail s’inscrit dans le cadre d’un travail de fin d’études réalisé auprès de Citius
Engineering, située dans le parc scientifique du Sart-Tilman. Le travail consiste en le développement
d’un nouveau système de génération de trajectoires pour les processus robotisés
qui n’utilise ni la programmation en-ligne, ni des modèles CAO de pièces mécaniques.
La génération de trajectoires pour processus robotisé sur pièces a géométrie inconnue
nécessite des connaissances dans plusieurs aspects de l’industrie. Les trois grands aspects
étudiés sont un système de vision industrielle, du traitement de nuage de points, ainsi que
de la simulation numérique de trajectoires robot.
Le système de vision industrielle développé grâce à un robot industriel et un profilomètre
Cognex DS1300 permet de numériser des objets avec une précision inférieure au
millimètre.
Les nuages de points construits sur base des résultats d’acquisition avec le système de
vision présenté sont traités par des changements de repère, sous-échantillonage (downsampling)
et débruitage (denoising). Deux spécimens test sont utilisés pour valider le système ;
une aube de compresseur ainsi qu’une virole de turbomachine.
La génération des trajectoires comporte trois grands aspect ; la forme des trajectoires,
l’estimation des normales à la surface, ainsi que le calcul des positions et orientations de
l’outil robot. Les résultats montrent que l’estimation des normales est cruciale à la qualité
des trajectoires. Le rayon d’action est à choisi suite à une étude paramétrique dans le
meilleur des cas, ou suivant l’intuition ou l’expérience de l’opérateur.
L’implémentation des trajectoires ne permet pas encore de montrer le degré d’influence
du type de mouvement ainsi que des paramètres de lissage sur la trajectoire parcourue. Les
test physique d’implémentation sur une aube de compresseur et une virole de turbomachine
montrent que la calibration du système de vision industrielle permettrait d’améliorer
la précision des trajectoires parcourues.
Les résultats dans l’ensemble demeurent néanmoins acceptables, et semblent très prometteurs
si la méthodologie est raffinée. Il existe d’ailleurs déjà des perspective d’utilisation
dans le cadre de deux projets chez Citius Engineering, grâce à la génération de
trajectoires, et aussi directement au système de vision développé.
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