EP2331918A1 - Procédé de traitement d'objets en fonction de leurs poids individuels - Google Patents

Procédé de traitement d'objets en fonction de leurs poids individuels

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Publication number
EP2331918A1
EP2331918A1 EP09748399A EP09748399A EP2331918A1 EP 2331918 A1 EP2331918 A1 EP 2331918A1 EP 09748399 A EP09748399 A EP 09748399A EP 09748399 A EP09748399 A EP 09748399A EP 2331918 A1 EP2331918 A1 EP 2331918A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
weight
container
robot
conveyor
containers
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP09748399A
Other languages
German (de)
English (en)
Inventor
Gilles Nignon
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Arbor SA
Original Assignee
Arbor SA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Arbor SA filed Critical Arbor SA
Publication of EP2331918A1 publication Critical patent/EP2331918A1/fr
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01G—WEIGHING
    • G01G19/00—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups
    • G01G19/387—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for combinatorial weighing, i.e. selecting a combination of articles whose total weight or number is closest to a desired value
    • G01G19/393—Weighing apparatus or methods adapted for special purposes not provided for in the preceding groups for combinatorial weighing, i.e. selecting a combination of articles whose total weight or number is closest to a desired value using two or more weighing units
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A22—BUTCHERING; MEAT TREATMENT; PROCESSING POULTRY OR FISH
    • A22C—PROCESSING MEAT, POULTRY, OR FISH
    • A22C17/00—Other devices for processing meat or bones
    • A22C17/0093—Handling, transporting or packaging pieces of meat
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A22—BUTCHERING; MEAT TREATMENT; PROCESSING POULTRY OR FISH
    • A22C—PROCESSING MEAT, POULTRY, OR FISH
    • A22C25/00—Processing fish ; Curing of fish; Stunning of fish by electric current; Investigating fish by optical means
    • A22C25/08—Holding, guiding, or conveying fish before, during or after its preparation ; Devices for sizing fish; Automatically adapting conveyors or processing machines to the measured size
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/16—Sorting according to weight
    • B07C5/28—Sorting according to weight using electrical control means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/16—Sorting according to weight
    • B07C5/32—Sorting according to weight with associated check-weighing means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B07—SEPARATING SOLIDS FROM SOLIDS; SORTING
    • B07C—POSTAL SORTING; SORTING INDIVIDUAL ARTICLES, OR BULK MATERIAL FIT TO BE SORTED PIECE-MEAL, e.g. BY PICKING
    • B07C5/00—Sorting according to a characteristic or feature of the articles or material being sorted, e.g. by control effected by devices which detect or measure such characteristic or feature; Sorting by manually actuated devices, e.g. switches
    • B07C5/36—Sorting apparatus characterised by the means used for distribution
    • B07C5/38—Collecting or arranging articles in groups
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J11/00—Manipulators not otherwise provided for
    • B25J11/0045—Manipulators used in the food industry
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Program-controlled manipulators
    • B25J9/0093—Program-controlled manipulators co-operating with conveyor means
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G47/00—Article or material-handling devices associated with conveyors; Methods employing such devices
    • B65G47/74—Feeding, transfer, or discharging devices of particular kinds or types
    • B65G47/90—Devices for picking-up and depositing articles or materials
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G2201/00—Indexing codes relating to handling devices, e.g. conveyors, characterised by the type of product or load being conveyed or handled
    • B65G2201/02—Articles
    • B65G2201/0202—Agricultural and processed food products

Definitions

  • the invention relates to a method for treating objects according to their individual weights.
  • the invention relates to a method for filling containers with objects whose weight distribution is random.
  • Such processes are known on packaging lines, in particular for packaging food products.
  • Objects such as fish or poultry fillets have weights that vary from one individual to another around a species-specific average and sometimes to the catching season.
  • the known methods of the prior art do not allow to control the weight accurately. However the constraints in terms of weight compliance in packaging, harden. If it is accepted that the weight of the goods advertised, hereinafter referred to as the target weight, is greater, it is not acceptable that the effective weight be less than the target weight. However, over-weighting too much on large quantities of products has considerable cost implications.
  • the target weight may concern the weight of several grouped objects or the weight of each individual object
  • a problem posed is that of filling the containers up to accumulate a minimum weight in each container to the fair. More generally, a problem posed is that of treating the objects with a maximum of precision according to their individual weights whose distribution is random.
  • the invention relates to a method for distributing objects presented with a random weight distribution, so as to treat the objects according to their weight, comprising cyclically executed steps for detecting an object, picking up the detected object by means of a gripper mounted on a robot, measuring the weight of the object taken by means of a weighing or force sensor, and acquiring the weight by associating it with the object.
  • the method comprises steps performed after having acquired the weight associated with the object so as to search a collection of containers, an optimal container by means of a sorting algorithm that uses a law of statistical distribution of the weights and to deposit the acquired weight object in the optimal container estimated by the sorting algorithm.
  • the weighing or force sensor is disposed on the gripper between a gripper body and a gripping member or between the gripper body and a fastener on the robot.
  • the weighing or force sensor is disposed on an anchoring member of the robot.
  • the object is detected by a camera.
  • the weight is estimated according to the visualizable dimensions of the object.
  • the weight is stored so as to establish the law of statistical distribution of the weights over several cycles of execution.
  • dimensions of the object captured from the camera are stored so as to establish over several cycles of execution, a relationship between the weight and the dimensions captured from the camera.
  • a preferred embodiment is to construct the container collection, adding an inbound container to an accessibility field of a robot and to reduce the collection of containers, by removing an outgoing container from the field of accessibility of the robot.
  • the incoming container is an empty container or a container that leaves the accessibility field of a previous robot and the outgoing container is a full container or a container that enters the accessibility field of a next robot.
  • the method uses a first conveyor to bring the object into the field of accessibility of the robot, a second conveyor for first entering the container into the field of accessibility of the robot, and a third conveyor to enter a second time the container in the field of accessibility of the robot if the container is out of the accessibility field of the robot without being completely filled.
  • FIG. 1 a schematic representation in perspective of a first embodiment of a packaging line for implementing the invention
  • FIG. 2A and 2B side and top views of a second embodiment of the packaging line for implementing the invention
  • FIG. 3 a perspective view of a gripper mounted on a robot head to implement
  • FIG. 4 process steps according to the invention
  • FIG. 5 additional steps of a possible embodiment of a method according to
  • a packaging line comprises a conveyor 41 on which are presented in bulk scattered sardines 6, 7, 8, 9 which constitute objects with a random weight distribution.
  • Other foodstuffs may be such items as mackerel fillets or other fish, fillets or poultry or any other product whose weight is not necessarily calibrated.
  • the bulk presentation results from the previous treatment to which these objects were subjected: bulk, washing, cutting, cooking, portioning, slicing, sawing, etc.
  • a conveyor 21 receives containers 36 of food initially empty and evacuates containers 31 which are full.
  • the containers are sardine cans.
  • the containers could be sachets.
  • a robot 11 provided with a gripper 51 mounted at the end of an articulated arm 56 distributes sardines 1, 2, 3, 4, 5 in boxes 31, 32, 33, 34, 35 to accumulate a minimum weight in each box that the robot fills by taking the sardines one by one on the conveyor 41.
  • a simple photocell is sufficient to detect them and allow the robot 11 to identify them taking into account the movement of the conveyor as is customary in the monitoring process automatic.
  • a camera 42 placed above the conveyors 21, 41 and oriented towards the entrance of the conveyors, facilitates the detection of Objects and their location by the robot 11. Accessorily, the camera 42 also allows the robot to locate the boxes.
  • the robot 11 of FIG. 1 is arranged next to the conveyor 21. With reference to FIGS. 2A and 2B, the robot 11 is suspended above the conveyors 21, 41 and an additional conveyor 22.
  • the conveyor 22 is arranged to make iron under the robot 11, a container that could not be filled after a first pass.
  • the containers are trays and the objects are any naked products before packaging in the trays.
  • the objects before packaging can also be filmed products, that is to say, individually covered with a protective film.
  • the robot 11 of FIG. 2A comprises one or more articulated arms 56 for holding and moving a gripper 65 after taking an object from the conveyor 41 to the conveyor 21 or to the conveyor 22 and from the conveyor 21 or the conveyor 22 or to the conveyor 41 after having deposited the object in a container.
  • the gripper 65 is identical to the gripper 51 of FIG. Referring to Figure 3, the gripper 51 is connected to the arm 56 by a wrist 55. Claws 53, 54 are arranged to grip an object on the conveyor 41 and release the object in a container on the conveyor 21 or the conveyor 22.
  • the gripper 51 comprises a weighing or force sensor 52 disposed between the wrist 55 and the claws 53, 54 for weighing each object taken on the conveyor 41.
  • the robot arms act at high speed, often with a deceleration phase that directly follows the acceleration phase. It is best to mark a short stop or at least a stabilized arm speed for a short time when using a weighing sensor.
  • the force sensor is for example a strain gauge applied to the surface of a gripper element.
  • the force sensor 52 is located between the body of the gripper and a fastener of the gripper on the wrist 55 of the robot.
  • the force sensor can be placed between the gripper body and a gripping member constituted here by the claws 53, 54. Claws which take the object from below, are preferable for fragile objects such as cooked fillets. fish.
  • a suction gripper such as a suction cup may be suitable as an electromagnetic system could be suitable for objects containing iron.
  • each container After filling, each container must contain a minimum weight of objects. This minimum weight is a target weight that is only allowed to be exceeded.
  • the robot 11 considered as a robot R 1 index i among other robots, is controlled by a robot programmable or a computer (not shown) arranged to perform the steps of now described with reference to Figure 4.
  • a transition 40 is validated from a previous step, in particular an initial step 10, when an object is detected.
  • the object can be detected simply by a photoelectric cell disposed on the conveyor 41.
  • the object is preferably detected by the camera 42 which then simultaneously captures the shape and arrangement of the object on the conveyor.
  • Each object detection is indexed by an index j which references an object obj D in a first associative table in memory of the computer.
  • This first associative table is structured to contain attributes of the object obj : detected. These attributes include in particular the evolution of the position of the object relative to the robot as and when the conveyor 40 is advanced. These attributes incidentally include the orientation and visualizable dimensions of the object captured by the camera. 42.
  • a validation of the transition 40 activates a step 50 to acquire the weight of the object and in which a specific attribute is reserved in the first associative table to associate the weight w- to the obj object D with the same index j.
  • the weight is for example acquired by means of the weighing sensor 52 when the robot takes the object.
  • the weight w D is estimated according to viewable dimensions of the obj object D.
  • charts that for a given species of fish for example, match a weight to a volume for different periods of the year during which the fish is sin.
  • a learning mechanism that consists in memorizing a relationship between weight measured by the sensor 52 and the volume or the surface of the object measured from the camera 42 and permanently correct the estimated weight by the measured weight so as to anticipate the value of the weight before the robot takes the object.
  • the weight w- is preferably stored so as to establish a law of statistical distribution of the weights over several cycles of execution of the method.
  • a knowledge of the law of statistical distribution then makes it possible to calculate the probability of having a future object in a given weight range whose utility will appear in the following description.
  • the random weights of objects obey a law of distribution that can be established by classical methods of statistical science.
  • One way to save computing and memory resources is to consider that the statistic distribution law is a Laplace Gauss law given by the formula:
  • a transition 60 is validated by knowledge of the weight W-.
  • the weight can be acquired by a previous execution of the step
  • step 50 is not necessary to acquire the weight.
  • a validation of the transition 60 activates a step 70 which consists in searching for an optimal container in a collection r of containers, by means of a sorting algorithm that uses a statistic distribution law.
  • the collection r includes the containers that are accessible to the robot at a given instant t. These are, for example, the containers 32 to 35 on the conveyor 21 of FIG. 1 or the containers which are on the conveyors 21 and 22 of FIG. 2 and under the robot 11.
  • the statistic distribution law is the law determined in FIG. step 50 or a law determined a priori another way, for example resulting from an upstream processing or supply of commodities.
  • a law of Laplace Gauss gives good results.
  • sorting algorithms that can be implemented to perform step 70. Non-limiting examples include neural networks, support vector machines (SVMs), or methods Bayesian.
  • step 70 initiates the execution of a loop that polls one by one containing them starting from a step 700 where a subscript k of the collection r is at least 1 to start with a first container.
  • Steps 702, 713 and 714 make it possible to exit the loop represented in FIG. 5 by returning to step 70 with a container Bs 1 selected in the collection r which is estimated to be optimal for adding the weight w-, in order to to obtain a cumulative weight at the end of filling which reaches the fixed target.
  • Step 702 is activated as soon as the weight w D considered in step 70 is equal to an additional weight c lk necessary to reach the target weight in the container B lk .
  • a weight tolerance range is considered which takes into account the accuracy of the measurements and what is acceptable on the filling of the containers. Since no value below the target weight is tolerated, the tolerance range gives values greater than the target weight.
  • step 702 essentially constitutes an illustrative example of choice taken from among several choices of possible priorities to be established by the operator of the process.
  • a choice No. 1 is to leave as little as possible of products to put in the containers, to go to the end of the conveyor of supply products while remaining within a predefined target weight tolerance accordingly.
  • a choice n ° 2 is to impose a minimum number of products to put in the containers while remaining within a predefined target weight tolerance accordingly.
  • a choice No. 3 is to target a target weight between a minimum and a maximum without taking into account a number of products imposed.
  • a choice No. 4 is to target a target weight between a minimum and a maximum while taking into account a number of products imposed.
  • the activation of the step 702 is controlled by a step 701 which continues the unwinding of the loop as long as the weight w- is not suitable to achieve on its own the target weight in a container of index k of the collection r .
  • the index k is incremented in a step 710 to reiterate the loop as long as the index k, controlled by a step 711, does not exceed a number N of containers in the collection r.
  • One of the steps 713 and 714 is activated after scanning all the containers without having found a container B lk for which it is possible to reach the target weight by simply adding the weight w D in the container.
  • one of the steps 713 and 714 is activated in the absence of a positive response to the test of the step 701 which relates to the equality between weight w- and complement of weight c lk .
  • step 703 A negative response to the test of step 701 activates a step 703 which calculates a weight complement following cs lk that would be necessary to reach the target weight if the weight w- was added to the weight of the container B lk .
  • the complement of weight following cs lk is then equal to the complement of weight c lk current which we deduct the current weight w D.
  • a step 704 tests whether the next weight complement cs lk is negative. A negative value of the weight complement cs lk indicates that the target weight would be exceeded if the weight w D was added to the weight of the container B lk . The container B lk is then classified among the containers by default to add the weight w D by agreeing to exceed the target weight. The default container class is processed in steps 705 and 706, the purpose of which is to determine the least bad container by default.
  • a positive value of the weight complement following cs lk indicates that the target weight, in order to be reached, still requires the addition of at least one weight w D + i according to the weight of the container B lk .
  • the container B lk is then classified among the potential containers to add the weight W 1 , agreeing to supplement the container B lk later to reach the target weight.
  • the class of potential containers is processed in steps 707 to 709 whose purpose is to determine the best potential container for the purpose of filling the containers of the collection, each with the target weight by adding the weights that will follow and of which we do not know the value a priori.
  • the optimal container is searched to maximize a probability calculated using the statistic distribution law.
  • a probability density dP lk calculated in step 707 is representative of the probability of accumulating the minimum weight corresponding to the target weight in the container B lk with objects that succeed the object whose weight w- is acquired.
  • weights w D follow a Gauss Laplace distribution law, the weights centered on the mean ⁇ are the most probable.
  • the maximum number z of times that the average weight ⁇ can appear before filling the weight complement following cs lk is equal to the integer part of the ratio cs lk / ⁇ .
  • the last complement of weight cd lk that remains after adding z times the average weight is obtained by subtracting z times the average weight ⁇ of the additional weight cs lk .
  • step 708 the container B lk is considered optimal if the probability density dP lk calculated in step 707 is greater than a value Max that is initialized to zero in step 700.
  • step 708 activates a step 709 in which the probability density dP lk is taken as a new value Max. The best potential container Bp 1 is then the container B lk scrutinized. A negative test response of step 708 directly activates step 710 without changing the Max value and without defining a better potential container Bp 1 which then remains at its previous value if it exists.
  • the container B lk is estimated to be acceptable by default if the weight complement following cs lk after adding the weight w D calculated in step 703 is not less than a negative value Mm which is initialized to a value of value -Def in step 700.
  • the container B lk is estimated acceptable by default if the overshoot relative to the target weight is less than the value Min in absolute values.
  • step 705 activates a step 706 in which the next weight complement cs lk is taken as the new Min value.
  • the min value which is negative goes up progressively towards zero so as to be as small as possible in absolute value.
  • the least bad container by default Bd 1 is then the container B lk scrutinized.
  • step 705 directly activates step 710 without modifying the value Min and without defining a new default container Bd 1 which then remains at its previous value if it exists.
  • step 711 After having scanned the N containers B lk of the collection r, a positive answer to the test of the step 711, activates a step 712 which tests if the value Max is strictly positive. If the value Max is zero, it is at its value initialized in step 700, thus meaning that no potential container Bp 1 could be defined. If the value Max is strictly positive, it has been increased in step 709, meaning that an estimated optimum potential container Bp 1 has been defined in step 709.
  • step 712 activates step 714 which selects the container Bp 1 as the optimal estimated container Bs 1 in the collection r.
  • step 713 which selects the Bd 1 container as the optimum estimated Bs 1 container in the T collection.
  • the knowledge of the optimal storage container Bs 1 given by the sorting algorithm validates a transition 80 which activates a step 90 during which the robot deposits the object of weight w- in the container. optimal optimal estimate Bs 1 to continue to fill the containers with the following objects.
  • the robot 11 is followed by three robots 12, 13, 14.
  • the robots 11 to 14 are programmed so that the last robot takes all the objects that enter its field of accessibility.
  • the camera 42 above the conveyor 41, upstream of the robot 11, may be sufficient for the robots 12, 13, 14 to implement the method according to the invention, in combination with a product tracking that identifies the objects under each robot.
  • Efficiency is increased by placing a camera 46 over the conveyors 21 and 22 to track the containers.
  • the efficiency is further increased by placing a camera 43, 44, 45 upstream of the conveyor 41 respectively of the robot 12, 13, 14 and above the conveyor 22, a camera 47, 48, 49 respectively upstream of the robot. 12, 13, 14.
  • the conveyor 41 is used to make the objects enter the field of accessibility of the robot 11 considered robot Ri by the method, then to successively enter the field of accessibility respectively robot 12, 13, 14 considered respectively as robot R 2 , R3, R 4 by the proceeds, the objects that have not been taken by the respectively preceding robot 11, 12, 13.
  • the conveyor 21 is used to enter a first time each container in the field of accessibility of the robot 11, then the robot 12 and finally the robot 13. As filling takes place, the process gives the computer that supervises the chain conditioning, the knowledge of the weight of each container whose position is followed in a conventional manner according to the advancement of the conveyor 21.
  • the conveyor 22 is used to enter a second time in the field of accessibility of the robots 11 to 14, the containers are out of the field of accessibility of the robot 14 without having been filled.
  • An elector 101 is placed downstream of the robot 14 so as to skip the conveyor 21 to the conveyor 22, each container 32 which passes in front of the elector 101 without having reached the target weight.
  • An elector 102 is placed downstream of the robot 14 so as to disengage the conveyor 22 towards the conveyor 21, the containers passing in front of the elector 102 after two passes under each of the robots 11 to 14. In this way, the containers which are filled by accumulating at least the target weight, are ejected from the packaging line.
  • the Bi n containers that enter the field of accessibility of the robot 11 on the conveyor 21 are empty containers and on the conveyor 22 B 4q containers that come out of the field of accessibility of the robot 14 on the conveyor 21.
  • the containers B 2n , B3 n , B 4n which respectively enter the field of accessibility of the robots 12, 13, 14 on the conveyors 21 and 22 are containers Bi q , B 2q , B 3q empty, partially filled or full that come out of the field accessibility respectively robots 11, 12, 13.
  • the incoming containers B 1n i being equal to 1 in FIG. 1 and i ranging from 1 to 4 in FIG. 2, validate a transition in the process illustrated in FIG. 4 for each robot R 1 which represents one of the robots 11 to 14.
  • the outgoing containers B iq validate a transition 100.
  • a validation of the transition activates a step 30 during which the container or containers B 1n entering the accessibility field of the robot R 1 are added to the container collection r, so as to construct the collection as incoming containers arrive.
  • a validation of the transition 100 activates a step 110 during which the containers B iq out of the field of accessibility of the robot R 1 are removed from the collection of containers r, so as to reduce the collection as and when outgoing containers.
  • the introduction of the containers into the accessibility field of a robot is not controlled according to a number of objects to be placed in the containers, the number of objects being variable to reach the weight target.
  • the introduction of the containers is free and simply detected to determine the collection r of containers available. Of course empty containers will be introduced with a reasonable flow to allow evacuate objects without accidental accumulation.
  • the cameras 46, 47, 48, 49 are arranged with their fields of view directed left upstream to anticipate the arrival of the containers.
  • the arrangement of the cameras 46 to 49 is then suitable for a circulation of the conveyor 22 under the robots from the left to the right.
  • the disposition of the electors 101 and 102 on the right side of FIG. 2B with an action downstream of the robot 14 on the conveyor 21, is suitable for a circulation of the conveyor 21 under the robots from the left to the right.
  • the cameras 42, 43, 44, 45 are arranged with their fields of view directed left upstream to anticipate the arrival of the objects.
  • the arrangement of the cameras 42 to 45 is then suitable for a circulation of the conveyor 41 under the robots from left to right.
  • the direction of circulation is identical for the three conveyors 41, 21 and 22.
  • the objects circulating on the conveyor 41 can be circulated, in the opposite direction to the containers circulating on the conveyors 21 and 22, by orienting the camera's fields of view. 42, 43, 44, 45 to the right of the other side of the robots 14, 13, 12, 11, thus defining the upstream on the conveyor 41, to the right of each robot.
  • a change in the direction of conveyor circulation does not have a major impact on the programming of the process.
  • the foregoing explanations remain valid as long as the two conveyors 21 and 22 circulate in the same direction, whether this direction is identical to that of the conveyor 41 or in the opposite direction.
  • the parameterization of the process changes when the two conveyors 21 and 22 circulate in opposite directions from one another.
  • the tracking of incoming and outgoing containers for the construction and reduction of the collection T of each robot is adapted to take into account that a next robot on a conveyor is a previous robot on the other conveyor.
  • FIG. 2A are each equipped respectively with a gripper 65, 66, 67, 68, different from the gripper shown in FIG. 3 in that it does not include a weight or force sensor. This allows to lighten the gripper, particularly in terms of electrical connections and thus facilitate a rise in speed of the gripper to accelerate rates. This also avoids premature wear of the connection between the sensor and the computer through the arm or arms 56 of the robot that are subjected to frequent and rapid movement of solicitations.
  • the weight or force sensor being a very useful element for individually acquiring the weight of each object lifted by the robot when it is gripped by the gripper, a weight or force sensor can be placed at a suitable place in the robot, upstream of the moving arms, in other words beyond the end of the arm or arms, opposite the gripper.
  • the robots 11, 12, 13, 14 shown in FIG. 2A are each suspended respectively by an anchoring member 61, 62, 63, 64 to a ceiling or beam 69 which overhangs the conveyor 21.
  • weight or force sensor 71, 72, 73, 74 respectively on the anchoring member 61, 62, 63, 64.
  • sensors are selected whose measurement range supports the robot's weight with sufficient sensitivity to accurately measure the weight of the object, which then constitutes a variation of the total weight measured, including the weight of the robot. to which is added that of the object.
  • the taring can then be done numerically in the calculator that drives the robot.
  • a digital calibration is interesting in the presence of controllable variations of weight of the possible robot. Just take a measurement by operating the gripper without taking any object, for example at startup or periodically at regular intervals.
  • strain gauge type sensor that is glued to the anchor member after mounting the robot so that the weight of the vacuum robot exerts a zero stress on the gauge.
  • a short stop of the arm (s) can be provided so that measurement can be performed at zero speed without being disturbed by the inertia forces.

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Abstract

Pour répartir des objets présentés avec une distribution de poids aléatoire, de façon à traiter les objets en fonction de leur poids, le procédé comprend des étapes exécutées cycliquement de façon à : - détecter (40) un objet (Obj); prendre (50) l'objet détecté au moyen d'un préhenseur monté sur un robot (Ri) et mesurer le poids (wj) au moyen d'un capteur de pesée ou de force disposé sur le préhenseur, sur le robot ou sur un organe d'ancrage du robot; acquérir (60) le poids (wj) en l'associant à l'objet (obj).

Description

"Procédé de traitement d'objets en fonction de leurs poids individuels".
L' invention concerne un procédé pour traiter des objets en fonction de leurs poids individuels.
Plus particulièrement, l'invention concerne un procédé pour remplir des contenants avec des objets dont la distribution de poids est aléatoire.
De tels procédés sont connus sur les chaînes de conditionnement, notamment de conditionnement de produits alimentaires. Des objets tels que des filets de poissons ou de volailles ont des poids qui varient d'un individu à l'autre autour d'une moyenne propre à l'espèce et parfois a la saison de capture. II existe des procédés dans lesquels on coupe les objets à longueur, par exemple des sardines, pour imposer le poids qui à morphologie constante de l'espèce, dépend fortement de la longueur.
Il existe aussi des procédés agencés pour faire passer les objets de manière ordonnée sur un convoyeur muni d'un dispositif de pesage.
Les procédés connus de l'état antérieur de la technique ne permettent pas de contrôler le poids avec précision . Cependant les contraintes en termes de respect du poids dans les emballages, se durcissent. S'il est admis que le poids de marchandise annoncé, nommé par la suite poids cible, soit dépasse, il n'est pas admis que le poids effectif soit inférieur au poids cible. Toutefois, un dépassement de poids trop fort sur des quantités importantes de produits a des répercussions de coûts considérables. Le poids cible peut concerner le poids de plusieurs objets regroupés ou le poids de chaque objet pris individuellement Un problème posé est celui de remplir les contenants jusqu'à cumuler un poids minimal dans chaque contenant au plus juste. Plus généralement, un problème posé est celui de traiter les objets avec un maximum de précision en fonction de leurs poids individuels dont la répartition est aléatoire. Pour résoudre ce problème et d'autres posés par l'état antérieur de la technique, l'invention a pour objet un procédé pour répartir des objets présentés avec une distribution de poids aléatoire, de façon à traiter les objets en fonction de leur poids , comprenant des étapes exécutées cycliquement de façon à détecter un objet, prendre l'objet détecté au moyen d'un préhenseur monté sur un robot, mesurer le poids de l'objet pris au moyen d'un capteur de pesée ou de force, et acquérir le poids en l'associant à l'objet. Avantageusement, pour remplir des contenants comprenant chacun un ou plusieurs objets jusqu'à cumuler un poids minimal dans chaque contenant rempli, le procédé comprend des étapes exécutées après avoir acquis le poids associé à l'objet de façon à rechercher dans une collection de contenants, un contenant optimal au moyen d'un algorithme de tri qui utilise une loi de distribution statistique des poids et à déposer l'objet de poids acquis dans le contenant optimal estimé par l'algorithme de tri. Particulièrement, le capteur de pesée ou de force est disposé sur le préhenseur entre un corps de préhenseur et un organe de préhension ou entre le corps de préhenseur et un organe de fixation sur le robot.
Plus avantageusement, le capteur de pesée ou de force est disposé sur un organe d'ancrage du robot.
Plus particulièrement, l'objet est détecté par une caméra .
Plus particulièrement encore, le poids est estimé en fonction de dimensions visualisables de l'objet. De préférence, le poids est mémorisé de façon à établir la loi de distribution statistique des poids sur plusieurs cycles d'exécution. Additionnellement, des dimensions de l'objet captées à partir de la caméra, sont mémorisées de façon à établir sur plusieurs cycles d'exécution, une relation entre le poids et les dimensions captées à partir de la caméra.
On notera encore d'autres caractéristiques avantageuses telles que celles d'utiliser une loi de Laplace Gauss comme loi de distribution statistique, celles de rechercher le contenant optimal de façon à maximiser une probabilité calculée au moyen de la loi de distribution statistique pour cumuler le poids minimal dans le contenant estimé optimal avec des objets qui succèdent à l'objet dont le poids est acquis.
Un mode de réalisation préféré consiste à construire la collection de contenants, en ajoutant un contenant entrant dans un champ d'accessibilité d'un robot et à réduire la collection de contenants, en retranchant un contenant sortant du champ d'accessibilité du robot. Particulièrement, le contenant entrant est un contenant vide ou un contenant qui sort du champ d'accessibilité d'un robot précédent et le contenant sortant est un contenant plein ou un contenant qui entre dans le champ d'accessibilité d'un robot suivant. Avantageusement, le procédé utilise un premier convoyeur pour faire entrer l'objet dans le champ d'accessibilité du robot, un deuxième convoyeur pour faire entrer une première fois le contenant dans le champ d'accessibilité du robot, et un troisième convoyeur pour faire entrer une deuxième fois le contenant dans le champ d'accessibilité du robot si le contenant est sorti du champ d'accessibilité du robot sans avoir pu être totalement rempli.
L'invention sera mieux comprise à la lecture de la description qui suit et à l'examen des figures qui l'accompagnent. Ces figures ne sont données qu'à titre illustratif et nullement limitatif de l'invention. Elles montrent : figure 1 : une représentation schématique en perspective d'un premier mode de réalisation de chaîne de conditionnement pour mettre en œuvre l'invention;
- figures 2A et 2B : des vues de côté et de dessus d'un deuxième mode de réalisation de chaîne de conditionnement pour mettre en œuvre l'invention;
- figure 3 : une vue en perspective d'un préhenseur monté sur une tête de robot pour mettre en oeuvre
1' invention ; figure 4 : des étapes de procédé conforme à 1' invention ;
- figure 5 : des étapes supplémentaires d'un mode de réalisation possible de procédé conforme à
1' invention .
Les éléments identiques conservent la même référence d'une figure à l'autre.
En référence à la figure 1, une chaîne de conditionnement comprend un convoyeur 41 sur lequel sont présentées en vrac des sardines 6, 7, 8, 9, éparpillées qui constituent des objets avec une distribution de poids aléatoire. D'autres denrées alimentaires peuvent constituer de tels objets tels que des filets de maquereaux ou autres poissons, des filets ou fois de volailles ou tout autre produit dont le poids n'est pas nécessairement calibré. La présentation en vrac résulte du traitement précédent auquel ont été soumis ces objets : vrac, lavage, découpe, cuisson, portionnage, tranchage, sciage etc.
Un convoyeur 21 reçoit des contenants 36 de denrées alimentaires initialement vide et évacue des contenants 31 qui sont pleins. Dans l'exemple illustré par la figure 1, les contenants sont des boîtes à sardines. Pour des fruits, les contenants pourraient être des sachets.
Un robot 11 muni d'un préhenseur 51 monté au bout d'un bras articulé 56, répartit des sardines 1, 2, 3, 4, 5 dans des boîtes 31, 32, 33, 34, 35 jusqu'à cumuler un poids minimal dans chaque boîte que le robot remplit en prenant les sardines une à une sur le convoyeur 41.
Lorsque les objets à prendre sont parfaitement alignés dans le sens de marche du convoyeur, une simple cellule photoélectrique suffit pour les détecter et permettre au robot 11 de les repérer en tenant compte du mouvement du convoyeur comme il est d'usage dans les processus de suivi automatique. Lorsque les objets à prendre ne sont pas alignés et orientés en tous sens comme c'est le cas des sardines 6 à 9, une caméra 42 placée au dessus des convoyeurs 21, 41 et orientée vers l'entrée des convoyeurs, facilite la détection des objets et leur repérage par le robot 11. Accessoirement, la caméra 42 permet aussi au robot de repérer les boîtes.
Le robot 11 de la figure 1 est disposé à côté du convoyeur 21. En référence aux figures 2A et 2B, le robot 11 est suspendu au dessus des convoyeurs 21, 41 et d'un convoyeur supplémentaire 22. Le convoyeur 22 est agencé pour faire repasser sous le robot 11, un contenant qui n'a pas pu être rempli après un premier passage. Dans l'exemple ici illustré, les contenants sont des barquettes et les objets sont des produits nus quelconques avant emballage dans les barquettes. Les objets avant emballage peuvent être aussi des produits filmés, c'est-à-dire recouverts individuellement d'un film protecteur. Le robot 11 de la figure 2A comprend un ou plusieurs bras articulés 56 pour maintenir et déplacer un préhenseur 65 après avoir pris un objet depuis le convoyeur 41 vers le convoyeur 21 ou vers le convoyeur 22 et depuis le convoyeur 21 ou le convoyeur 22 ou vers le convoyeur 41 après avoir déposé l'objet dans un contenant. Selon une première alternative de mise en œuvre, le préhenseur 65 est identique au préhenseur 51 de la figure 1. En référence à la figure 3, le préhenseur 51 est raccordé au bras 56 par un poignet 55. Des griffes 53, 54 sont agencées pour saisir un objet sur le convoyeur 41 et lâcher l'objet dans un contenant sur le convoyeur 21 ou le convoyeur 22. Le préhenseur 51 comprend un capteur de pesée ou de force 52 disposé entre le poignet 55 et les griffes 53, 54 pour peser chaque objet pris sur le convoyeur 41. Dans les processus industriels, les bras de robots agissent à grande vitesse, souvent avec une phase de décélération qui suit directement la phase d'accélération. Il est préférable de marquer un court arrêt ou pour le moins une vitesse stabilisée du bras un court instant lorsqu'on utilise un capteur de pesée. En tenant compte d'une connaissance de l'accélération qui résulte de la boucle d'asservissement du bras du robot, l'utilisation d'un capteur de force permet de faire une mesure à la volée en compensant les efforts dynamiques par logiciel. Le capteur de force est par exemple une jauge de contrainte appliquée sur la surface d'un élément du préhenseur. Dans l'exemple illustre par la figure 3, le capteur de force 52 est situé entre le corps du préhenseur et un organe de fixation du préhenseur sur le poignet 55 du robot. Alternativement, le capteur de force peut être placé entre le corps de préhenseur et un organe de préhension constitué ici par les griffes 53, 54. Des griffes qui prennent l'objet par dessous, sont préférables pour des objets fragiles tels que des filets cuits de poisson. Pour des objets consistants qui ne risquent pas de se déliter, un organe de préhension à aspiration tel qu'une ventouse peut convenir de même qu'un système électromagnétique pourrait convenir pour des objets contenant du fer.
Après remplissage, chaque contenant doit contenir un poids minimal d'objets. Ce poids minimal constitue un poids cible qui n'est autorisé qu'à être dépassé.
Le robot 11, considéré comme un robot R1 d'indice i parmi d'autres robots, est commandé par un automate programmable ou un calculateur (non représentés) agencé pour exécuter les étapes de procède à présent décrites en référence à la figure 4.
Sur un cycle d'exécution à un instant t, une transition 40 est validée à partir d'une étape précédente, notamment d'une étape initiale 10, lorsqu'un objet est détecté. L'objet peut être détecté simplement par une cellule photoélectrique disposée sur le convoyeur 41. L'objet est de préférence détecté par la caméra 42 qui saisit alors simultanément la forme et la disposition de l'objet sur le convoyeur. Chaque détection d'objet est indexée par un indice j qui référence un objet objD dans une première table associative en mémoire du calculateur. Cette première table associative est structurée pour contenir des attributs de l'objet obj: détecté. Ces attributs comprennent notamment l'évolution de la position de l'objet par rapport au robot au fur et à mesure de l'avancée du convoyeur 40. Ces attributs comprennent accessoirement l'orientation et des dimensions visualisables de l'objet saisies par la caméra 42.
Une validation de la transition 40 active une étape 50 pour acquérir le poids de l'objet et dans laquelle un attribut spécifique est réservé dans la première table associative pour associer le poids w-, à l'objet objD avec un même indice j . Le poids est par exemple acquis au moyen du capteur de pesée 52 lorsque le robot prend l'objet. Par exemple encore, le poids wD est estimé en fonction de dimensions visualisables de l'objet objD. Pour estimer le poids des objets, on peut faire appel à des abaques qui pour une espèce de poisson donnée par exemple, font correspondre un poids à un volume pour différentes périodes de l'année au cours desquelles le poisson est péché. On peut aussi utiliser un mécanisme d'apprentissage qui consiste à mémoriser une relation entre poids mesuré par le capteur 52 et le volume ou la surface de l'objet mesuré à partir de la caméra 42 et à corriger en permanence le poids estimé par le poids mesuré de façon à anticiper la valeur du poids avant que le robot ne prenne l'objet.
Dans l'étape 50, le poids w-, est de préférence mémorisé de façon à établir une loi de distribution statistique des poids sur plusieurs cycles d'exécution du procédé. Une connaissance de la loi de distribution statistique permet alors de calculer la probabilité d'avoir un objet futur dans une plage de poids donné dont l'utilité apparaîtra dans la suite de la description. Les poids aléatoires des objets obéissent à une loi de distribution que l'on peut établir par des méthodes classiques des sciences statistiques. Une façon qui permet d'économiser des ressources de calcul et de mémoire, est de considérer que la loi de distribution statistique est une loi de Laplace Gauss donnée par la formule :
II suffit alors de calculer la moyenne μ empirique et l'écart type σ empirique en temps réel à chaque prise d'un nouvel objet au moyen des formules : j := j+1 (j-l)-μ + w, μ -
J Si on ne connaît pas la loi de distribution statistique a priori, on peut utiliser une formule d'écart type empirique corrigé :
Une transition 60 est validée par la connaissance du poids W-,. Pour valider la transition 60, on peut acquérir le poids par une exécution précédente de l'étape
50. Si la chaîne de conditionnement comprend un suivi de produit en amont qui permet de communiquer le poids de chaque ob^et détecté, l'étape 50 n'est pas nécessaire pour acquérir le poids.
Une validation de la transition 60, active une étape 70 qui consiste à rechercher un contenant optimal dans une collection r de contenants, au moyen d'un algorithme de tri qui utilise une loi de distribution statistique. La collection r comprend les contenants qui sont accessibles au robot à un instant t donné. Ce sont par exemple les contenants 32 à 35 sur le convoyeur 21 de la figure 1 ou les contenants qui sont sur les convoyeurs 21 et 22 de la figure 2 et sous le robot 11. La loi de distribution statistique est la loi déterminée dans l'étape 50 ou une loi déterminée a priori d'une autre manière, par exemple résultant d'un traitement amont ou de la fourniture des produits de base. Une loi de Laplace Gauss donne de bons résultats. Il existe de nombreux algorithmes de tri qui peuvent être mis en œuvre pour exécuter l'étape 70. On peut citer à titre non limitatif les reseaux de neurones, les machines a vecteurs de support (SVM pour Support Vector Machine en anglais) ou les méthodes bayésiennes.
Un exemple d'algorithme de tri particulier qui utilise une loi de distribution statistique, est maintenant donné en référence à la figure 5.
Une activation de l'étape 70 lance l'exécution d'une boucle qui scrute un à un les contenant en partant d'une étape 700 où un indice k de contenant de la collection r est mitialisé à 1 pour commencer avec un premier contenant.
Des étapes 702, 713 et 714 permettent de sortir de la boucle représentée en figure 5 en retournant vers l'étape 70 avec un contenant Bs1 sélectionné dans la collection r qui est estimé être optimal pour y ajouter le poids w-, de façon à obtenir un cumul de poids en fin de remplissage qui atteint la cible fixée. L'étape 702 est activée dès que le poids wD considéré dans l'étape 70, est égal à un complément de poids clk nécessaire pour atteindre le poids cible dans le contenant Blk. Pour tenir compte d'une certaine incertitude sur les valeurs données par les appareils de mesure, on considère une plage de tolérance sur le poids qui tient compte de la précision des mesures et de ce qui est acceptable sur le remplissage des contenants. Aucune valeur de poids inférieure au poids cible n'étant tolérée, la plage de tolérance donne des valeurs supérieures au poids cible.
On notera que la mise en œuvre présentée à partir de l'étape 702 constitue essentiellement un exemple îllustratif de choix pris parmi plusieurs choix de priorités possibles à établir par l'opérateur du procédé.
Un choix N°l est de laisser le moins possible de produits à mettre dans les contenants, aller au bout du convoyeur d'amenée des produits tout en restant dans une tolérance de poids cible prédéfinie en conséquence. Un choix n°2 est d'imposer un nombre minimal de produits à mettre dans les contenants tout en restant dans une tolérance de poids cible prédéfinie en conséquence .
Un choix n°3 est de viser un poids cible compris entre un minimum et un maximum sans prendre en compte un nombre de produits imposé.
Un choix n°4 est de viser un poids cible compris entre un minimum et un maximum tout en prenant en compte un nombre de produits imposé. L'activation de l'étape 702 est contrôlée par une étape 701 qui poursuit le déroulement de la boucle tant que le poids w-, ne convient pas pour atteindre à lui seul le poids cible dans un contenant d' indice k de la collection r. De façon à scruter les contenants suivant de la collection r, l'indice k est incrémenté dans une étape 710 pour réitérer la boucle tant que l'indice k, contrôlé par une étape 711, ne dépasse pas un nombre N de contenants dans la collection r.
L'une des étapes 713 et 714, est activée après scrutation de tous les contenants sans avoir trouvé de contenant Blk pour lequel il est possible d'atteindre le poids cible en ajoutant simplement le poids wD dans le contenant. En d'autres termes, l'une des étapes 713 et 714, est activée en absence de réponse positive au test de l'étape 701 qui porte sur l'égalité entre poids w-, et complément de poids clk.
Une réponse négative au test de l'étape 701, active une étape 703 qui calcule un complément de poids suivant cslk qui serait nécessaire pour atteindre le poids cible si le poids w-, était ajouté au poids du contenant Blk. Le complément de poids suivant cslk est alors égal au complément de poids clk actuel dont on retranche le poids courant wD .
Une étape 704 teste si le complément de poids suivant cslk est négatif. Une valeur négative du complément de poids suivant cslk indique que le poids cible serait dépassé si le poids wD était ajouté au poids du contenant Blk. Le contenant Blk est alors classé parmi les contenants par défaut pour y ajouter le poids wD en acceptant de dépasser le poids cible. La classe des contenants par défaut, est traitée dans des étapes 705 et 706 dont le but est de déterminer le moins mauvais contenant par défaut.
Une valeur positive du complément de poids suivant cslk indique que le poids cible, pour être atteint, nécessite encore d'ajouter au moins un poids wD+i suivant au poids du contenant Blk. Le contenant Blk est alors classé parmi les contenants potentiels pour y ajouter le poids W1, en acceptant de compléter le contenant Blk ultérieurement pour atteindre le poids cible. La classe des contenants potentiels, est traitée dans des étapes 707 à 709 dont le but est de déterminer le meilleur contenant potentiel dans le but de remplir les contenants de la collection, chacun avec le poids cible en y ajoutant les poids qui suivront et dont on ne connaît pas la valeur a priori.
Plus précisément dans les étapes 707 à 709, le contenant optimal est recherché de façon à maximiser une probabilité calculée au moyen de la loi de distribution statistique .
Une densité de probabilité dPlk calculée dans l'étape 707 est représentative de la probabilité de cumuler le poids minimal correspondant au poids cible dans le contenant Blk avec des objets qui succèdent à l'objet dont le poids w-, est acquis. Dans le cas où les poids wD suivent une loi de distribution de Gauss Laplace, les poids centrés sur la moyenne μ sont les plus probables. Le nombre maximal z de fois que le poids moyen μ peut apparaître avant de combler le complément de poids suivant cslk est égal à la partie entière du rapport cslk/μ. Le dernier complément de poids cdlk qui subsiste après avoir ajouté z fois le poids moyen est obtenu en soustrayant z fois le poids moyen μ du complément de poids suivant cslk. Il est raisonnable de considérer que les événements liés chacun à la présentation d'un poids wD+i, W-, +2, w-,+3,..., sont indépendants. La probabilité de combler le complément de poids suivant cslk après ajout du poids W3 est égale au produit des probabilités de chacun des événements.
Dans l'étape 708, le contenant Blk est estimé optimal si la densité de probabilité dPlk calculée dans l'étape 707 est supérieure à une valeur Max qui est initialisée à zéro dans l'étape 700.
Une réponse positive au test de l'étape 708 active une étape 709 dans laquelle la densité de probabilité dPlk est prise comme nouvelle valeur Max. Le meilleur contenant potentiel Bp1 est alors le contenant Blk scruté. Une réponse négative au test de l'étape 708 active directement l'étape 710 sans modifier la valeur Max et sans définir de meilleur contenant potentiel Bp1 qui reste alors à sa valeur précédente si elle existe.
Dans l'étape 705, le contenant Blk est estimé acceptable par défaut si le complément de poids suivant cslk après ajout du poids wD calculé dans l'étape 703 n'est pas inférieur à une valeur Mm négative qui est initialisée à une valeur -Def dans l'étape 700. En d'autres termes, le contenant Blk est estimé acceptable par défaut si le dépassement par rapport au poids cible est inférieur à la valeur Min en valeurs absolues.
Une réponse négative au test de l'étape 705 active une étape 706 dans laquelle le complément de poids suivant cslk est pris comme nouvelle valeur Min. La valeur Min qui est négative remonte ainsi progressivement vers zéro de façon à être la plus faible possible en valeur absolue. Le moins mauvais contenant par défaut Bd1 est alors le contenant Blk scruté.
Une réponse positive au test de l'étape 705 active directement l'étape 710 sans modrfier la valeur Min et sans définir de nouveau contenant par défaut Bd1 qui reste alors à sa valeur précédente si elle existe.
Après avoir scruté les N contenants Blk de la collection r, une réponse positive au test de l'étape 711, active une étape 712 qui teste si la valeur Max est strictement positive. Si la valeur Max est nulle, elle est à sa valeur initialisée en étape 700, signifiant ainsi qu'aucun contenant potentiel Bp1 n'a pu être défini. Si la valeur Max est strictement positive, elle a été augmentée en étape 709, signifiant qu'un contenant potentiel Bp1 estimé optimal a été défini en étape 709.
Une réponse positive au test de l'étape 712 active l'étape 714 qui sélectionne le contenant Bp1 comme contenant Bs1 estimé optimal dans la collection r.
Une réponse négative au test de l'étape 712 active l'étape 713 qui sélectionne le contenant Bd1 comme contenant Bs1 estimé optimal dans la collection T. En référence à la figure 4, la connaissance du contenant Bs1 estime optimal donné par l'algorithme de tri, valide une transition 80 qui active une étape 90 au cours de laquelle le robot dépose l'objet de poids w-, dans le contenant optimal Bs1 estimé optimal pour continuer à remplir les contenants avec les objets suivants.
En référence aux figures 2A et 2B, le robot 11 est suivi par trois robots 12, 13, 14. Les robots 11 à 14 sont programmés de façon à ce que le dernier robot prenne tous les objets qui entrent dans son champ d'accessibilité. La caméra 42 au dessus du convoyeur 41, en amont du robot 11, peut suffire aux robots 12, 13, 14 pour mettre en œuvre le procédé conforme à l'invention, en combinaison avec un suivi de produit qui permet de repérer les objets sous chaque robot. L'efficacité est augmentée en plaçant une caméra 46 au dessus des convoyeurs 21 et 22 pour assurer le suivi des contenants. L'efficacité est encore augmentée en plaçant au dessus du convoyeur 41, une caméra 43, 44, 45 en amont respectivement du robot 12, 13, 14 et au dessus du convoyeur 22, une caméra 47, 48, 49 en amont respectivement du robot 12, 13, 14.
Le convoyeur 41 est utilisé pour faire entrer les objets dans le champ d'accessibilité du robot 11 considéré comme robot Ri par le procédé, puis pour faire entrer successivement dans le champ d'accessibilité respectivement du robot 12, 13, 14 considéré respectivement comme robot R2, R3 , R4 par le procède, les objets qui n'ont pas été pris par le robot respectivement précédent 11, 12, 13.
Le convoyeur 21 est utilisé pour faire entrer une première fois chaque contenant dans le champ d'accessibilité du robot 11, puis du robot 12 et enfin du robot 13. Au fur et a mesure du remplissage, le procédé donne au calculateur qui supervise la chaîne de conditionnement, la connaissance du poids de chaque contenant dont la position est suivie de façon classique en fonction de l'avancement du convoyeur 21.
Le convoyeur 22 est utilisé pour faire entrer une deuxième fois dans le champ d'accessibilité des robots 11 à 14, les contenants sont sortis du champ d'accessibilité du robot 14 sans avoir pu être rempli.
Un électeur 101 est placé en aval du robot 14 de façon à faire riper du convoyeur 21 vers le convoyeur 22, chaque contenant 32 qui passe devant l'électeur 101 sans avoir atteint le poids cible.
Un électeur 102 est placé en aval du robot 14 de façon à faire riper du convoyeur 22 vers le convoyeur 21, les contenants qui passent devant l' électeur 102 après deux passages sous chacun des robots 11 a 14. De la sorte, les contenants qui sont remplis en cumulant au moins le poids cible, sont éjectés de la chaîne de conditionnement.
Les contenants Bin qui entrent dans le champ d'accessibilité du robot 11 sur le convoyeur 21 sont des contenants vides et sur le convoyeur 22 des contenants B4q qui sortent du champ d'accessibilité du robot 14 sur le convoyeur 21. Les contenants B2n, B3n, B4n qui entrent respectivement dans le champ d'accessibilité des robots 12, 13, 14 sur les convoyeurs 21 et 22 sont des contenants Biq, B2q, B3q vides, partiellement remplis ou pleins qui sortent du champ d'accessibilité respectivement des robots 11, 12, 13.
Les contenants entrant B1n, i étant égal a 1 sur la figure 1 et i allant de 1 à 4 sur la figure 2, valident une transition 20 dans le procédé illustré sur la figure 4 pour chaque robot R1 qui représente l'un des robots 11 à 14. Les contenants sortants Biq valident une transition 100.
Une validation de la transition 20 active une étape 30 au cours de laquelle le ou les contenants B1n entrant dans le champ d'accessibilité du robot R1 sont ajoutes dans la collection de contenants r, de façon à construire la collection au fur et à mesure de l'arrivée des contenants entrants.
Une validation de la transition 100 active une étape 110 au cours de laquelle le ou les contenants Biq sortant du champ d'accessibilité du robot R1 sont retranchés de la collection de contenants r, de façon à réduire la collection au fur et à mesure du départ des contenants sortant .
On notera que l'introduction des contenants dans le champ d'accessibilité d'un robot, n'est pas commandée en fonction d'un nombre d'objets à mettre dans les contenants, le nombre d'objets étant variable pour atteindre le poids cible. L'introduction des contenants est libre et simplement détectée pour déterminer la collection r de contenants disponibles. Bien entendu les contenants vides seront introduits avec un débit raisonnable pour permettre d'évacuer les objets sans accumulation intempestive.
On notera encore que différents sens de marches sont possibles pour les convoyeurs sans sortir du cadre de la présente invention.
Sur la figure 2B, les caméras 46, 47, 48, 49 sont disposées avec leurs champs de prise de vue orientés à gauche vers l'amont pour anticiper l'arrivée des contenants. La disposition des caméras 46 à 49 est alors appropriée pour une circulation du convoyeur 22 sous les robots de la gauche vers la droite. La disposition des électeurs 101 et 102 sur la partie droite de la figure 2B avec une action en aval du robot 14 sur le convoyeur 21, est appropriée pour une circulation du convoyeur 21 sous les robots de la gauche vers la droite. Au dessus du convoyeur 41, les caméras 42, 43, 44, 45 sont disposées avec leurs champs de prise de vue orientés a gauche vers l'amont pour anticiper l'arrivée des objets. La disposition des caméras 42 à 45 est alors appropriée pour une circulation du convoyeur 41 sous les robots de la gauche vers la droite. Dans l'exemple illustré sur les figures 2A et 2B, le sens de circulation est identique pour les trois convoyeurs 41, 21 et 22.
On notera que dans l'exemple illustré sur les figures 2A et 2B, on peut faire circuler les objets circulant sur le convoyeur 41, en sens inverse des contenants circulant sur les convoyeurs 21 et 22, en orientant les champs de prise de vue des caméra 42, 43, 44, 45 vers la droite de l'autre côté des robots 14, 13, 12, 11, définissant ainsi l'amont sur le convoyeur 41, à droite de chaque robot. Les deux convoyeurs 21 et 22 circulant dans le même sens que précédemment, la disposition des électeurs 101 et 102 reste inchangée.
On notera encore qu'une orientation en sens inverse des deux séries de caméras 42 à 45 et 46 à 49, permet de faire circuler le convoyeur 21 dans le même sens que le convoyeur 22 en détectant les contenants du convoyeur 21 au moyen de la série de caméras 46 à 49 et de faire circuler le convoyeur 21 en sens inverse du convoyeur 22 en détectant les contenants du convoyeur 21 au moyen de la série de caméras 42 à 45. On disposera alors les électeurs 101 et 102 en conséquence, c'est-à-dire l' électeur 101 en aval du convoyeur 21 et l' électeur 102 en aval du convoyeur 22.
Une modification du sens de circulation des convoyeurs n'a pas d'incidence majeure sur la programmation du procédé. Les explications qui précèdent restent valables tant que les deux convoyeurs 21 et 22 circulent dans le même sens, que ce sens soit identique à celui du convoyeur 41 ou en sens inverse. Tout au plus le paramétrage du procédé change lorsque les deux convoyeurs 21 et 22 circulent en sens inverse l'un de l'autre. Dans ce dernier cas, le suivi des contenants entrant et sortant pour la construction et la réduction de la collection T de chaque robot, est adapté pour prendre en compte qu'un robot suivant sur un convoyeur est un robot précédent sur l'autre convoyeur. Selon une alternative particulièrement intéressante de mise en œuvre, les robots 11, 12, 13, 14 de la figure 2A sont équipés chacun respectivement d'un préhenseur 65, 66, 67, 68, différent du préhenseur représenté en figure 3 en ce qu'il ne comprend pas de capteur de poids ou de force. Ceci permet d'alléger le préhenseur, particulièrement en termes de connectique électrique et de faciliter ainsi une montée en vitesse du préhenseur pour accélérer les cadences. Ceci évite aussi une usure prématurée de la connectique reliant le capteur au calculateur en passant par le ou les bras 56 du robot qui sont soumis à des sollicitations de mouvements fréquents et rapides.
Le capteur de poids ou de force étant un élément fort utile pour acquérir individuellement le poids de chaque objet soulevé par le robot au moment de sa prise par le préhenseur, on peut disposer un capteur de poids ou de force à un endroit approprié du robot, en amont des bras en mouvement, en d'autres termes au-delà de l'extrémité du ou des bras, opposée au préhenseur.
Les robots 11, 12, 13, 14 représentés sur la figure 2A, sont suspendus chacun respectivement par un organe d'ancrage 61, 62, 63, 64 à un plafond ou à une poutre 69 qui surplombe le convoyeur 21. On dispose alors un capteur de poids ou de force 71, 72, 73, 74 respectivement sur l'organe d'ancrage 61, 62, 63, 64. Plusieurs possibilités existent pour tenir compte du poids du robot qui s'ajoute à celui de l'objet qui, notamment lorsqu'il s'agit d'un filet de sardine, est considérablement plus léger que le poids du robot.
Par exemple, on sélectionne parmi les capteurs existants, des capteurs dont la plage de mesure supporte le poids du robot avec une sensibilité suffisante pour mesurer avec précision le poids de l'objet qui constitue alors une variation du poids total mesuré comprenant le poids du robot auquel est ajouté celui de l'objet. Le tarage peut alors être fait numériquement dans le calculateur qui pilote le robot. Un tarage numérique est intéressant en présence de variations contrôlables de poids du robot éventuelles. Il suffit de faire une mesure en faisant fonctionner le préhenseur sans prendre d'objet, par exemple au démarrage ou périodiquement à intervalles réguliers.
Par exemple encore, on sélectionne un capteur type jauge de contrainte que l'on colle sur l'organe d'ancrage après avoir monté le robot de sorte que le poids du robot à vide exerce une contrainte nulle sur la jauge.
Lors de la saisie d'un objet, on peut prévoir un court arrêt du ou des bras de façon à pouvoir effectuer une mesure à vitesse nulle sans être perturbé par les forces d'inertie.

Claims

REVENDI CATIONS
1. Procédé pour répartir des objets présentés avec une distribution de poids aléatoire, de façon à traiter lesdits objets en fonction de leur poids , comprenant des étapes exécutées cycliquement de façon à :
- détecter (40) un objet (ob-,) ; prendre (50) l'objet détecté au moyen d'un préhenseur monté sur un robot (Ri) et mesurer le poids (W11) de l'objet pris au moyen d'un capteur de pesée ou de force; acquérir (60) le poids (w-,) en l'associant à l'objet (Ob1,) .
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que pour remplir des contenants comprenant chacun un ou plusieurs objets jusqu'à cumuler un poids minimal dans chaque contenant rempli, il comprend des étapes exécutées après avoir acquis le poids (w:) associé à l'objet (ob:) de façon à :
- rechercher (70) dans une collection de contenants (T), un contenant optimal au moyen d'un algorithme de tri qui utilise une loi de distribution statistique des poids; - déposer (90) l'objet de poids (wD) dans le contenant optimal (Bs1) estimé (80) par l'algorithme de tri.
3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que dans l'étape (70) de recherche, le contenant optimal est recherché de façon à maximiser une probabilité calculée au moyen de la loi de distribution statistique pour cumuler le poids minimal dans le contenant estimé optimal avec des objets qui succèdent à l'objet dont le poids est acquis.
4. Procédé selon la revendication 2 ou 3, caractérisé en ce qu'il comprend des étapes consrstant à :
- construire (30) la collection de contenants (T), en ajoutant un contenant (B1n) entrant (20) dans un champ d'accessibilité d'un robot (R1) ;
- réduire (110) la collection de contenants (T) , en retranchant un contenant (Biq) sortant (100) du champ d'accessibilité du robot (R1) .
5. Procédé selon la revendication 4, caractérrsé en ce que :
- le contenant (B1n) entrant est un contenant vide ou un contenant qui sort du champ d'accessibilité d'un robot précédent (R1-I) ;
- le contenant (Biq) sortant est un contenant plein ou un contenant qui entre dans le champ d'accessibilité d'un robot suivant (R1+i) .
6. Procédé selon l'une des revendications 2 à 5, caractérisé en ce qu'il utilise : un premier convoyeur (41) pour faire entrer l'objet dans le champ d'accessibilité du robot (R1) ;
- un deuxième convoyeur (21) pour faire entrer une première fois le contenant dans le champ d'accessibilité du robot (R1) ; et
- un troisième convoyeur (22) pour faire entrer une deuxième fois le contenant dans le champ d'accessibilité du robot (R1) si le contenant est sorti du champ d'accessibilité du robot (R1) sans avoir pu être rempli.
7. Procédé selon l'une des revendrcatrons précédentes, caractérisé en ce que le capteur de pesée ou de force (52) est disposé sur le préhenseur entre un corps de préhenseur et un organe de préhension ou entre le corps de préhenseur et un organe de fixation sur le robot .
8. Procédé selon l'une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que le capteur de pesée ou de force (71) est disposé sur un organe d'ancrage (61) du robot.
9. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'objet (obj-,) est détecté (40) par une caméra.
10. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le poids (w-,) est estimé en fonction de dimensions visualisables de l'objet (objD) .
11. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que dans l'étape (50), le poids (w-,) est mémorisé de façon à établir la loi de distribution statistique des poids sur plusieurs cycles d' exécution .
12. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que dans l'étape (50), le poids (wD) et des dimensions de l'objet (Ob]3) captées à partir de la caméra, sont mémorisés de façon à établir sur plusieurs cycles d'exécution, une relation entre le poids (w-,) et les dimensions captées à partir de la caméra.
13. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'on utilise une loi de distribution statistique de type Laplace Gauss.
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