Conditionnement d’une simple référence en Pick & Place
V.1.1
Difficulté : facile
Temps : ~20 min
Note
- Ce tutoriel est fonctionnel à partir de :
- La version v3.0.0 de la ned_ros_stackLa version v3.0.0 de Niryo StudioLa version v3.1.0 de PyNiryo
Introduction
L’objectif de ce démonstrateur est de vous proposer plusieurs exemples d’applications de ce que vous pouvez faire avec le Set Vision et Ned/Ned2, mais également pour avoir une première approche des process industriels qui peuvent être réalisés avec Ned/Ned2. Ce process consiste en la saisie de n’importe quel objet depuis une zone de travail et leur conditionnement dans une zone dédiée.
Ce dont vous avez besoin
- Connaissances :
Connaissances basiques en Python
Savoir utiliser Ned/Ned2
Avoir étudié le manuel utilisateur du Set Vision
Avoir pris connaissance de la documentation PyNiryo
Note
- Matériel :
Un Set Vision
Un Ned (ou un Ned2)
La bibliothèque PyNiryo installée sur votre ordinateur
Le script de cette application peut être retrouvé ici : Conditionnement par vision d’une simple référence
Les opérations du script
Le script offre un exemple de comment utiliser le Set Vision de Ned/Ned2 afin de conditionner tout type d’objet donné.
- Le script fonctionne de deux manières :
Une dans laquelle tous les process de vision sont faits par le robot.
Une autre dans laquelle les process de vision sont faits par l’ordinateur.
L’objectif de la première est de montrer à quel point il est facile d’utiliser le Set Vision de Ned/Ned2 avec PyNiryo.
La seconde a pour objectif de montrer comment faire du traitement d’images depuis l’ordinateur d’un utilisateur. Il met en exergue le fait que vous puissiez imaginer tout type de process sur votre ordinateur. Les objets seront conditionnés dans une grille aux dimensions indiquées dans grid_dimension. Si la grille est complète, alors les objets seront à un niveau inférieur.
Note
Le code est commenté afin de faciliter votre compréhension de la façon dont cette application fonctionne.
- Avant de lancer ce démonstrateur, il vous faudra changer les variables ci-dessous :
robot_ip_address
tool_used
workspace_name
- Vous pouvez changer la variable
grid_dimension
ci-dessous si vous souhaitez créer votre propre environnement : grid_dimension
vision_process_on_robot
display_stream
- Pour finir, vous pouvez également modifier les variables suivantes pour adapter parfaitement cette application à votre environnement :
observation_pose
center_conditioning_pose
sleep_pose