Machine automatique d'assemblage 2D

Contexte du projet

DiyPixelArt propose deux gammes : des kits à assembler soi-même et des produits déjà assemblés. Cette seconde gamme s’adresse aux clients intéressés par le résultat final, sans l’aspect loisir créatif.

La partie la plus chronophage de la réalisation est la dépose des cylindres sur la grille selon le motif. Cette machine est la troisième et la plus complexe des machines conçues pour DiyPixelArt. Elle automatise cette étape en réalisant la dépose cylindre par cylindre selon n’importe quel motif.

Problématique et contraintes

Contraintes :

• La machine doit être capable d’assembler toutes les variations d’images
• Limiter le nombre d’interventions opérateur
• Projet auto-financé : pas de sous-traitance ni d’usinage de précision
• Précision de positionnement suffisante pour déposer chaque cylindre au bon endroit

Réalisation

Étude de l’existant

De par la spécificité de l’application, il existe peu de réalisation industrielle. La seule machine industrielle identifiée est un démonstrateur de la marque Nabbi/Photopearl : youtube.com. Il s’agit d’une machine autonome intégrant un bras SCARA industriel qui réalise du pick-and-place sur une surface d’environ 15 × 15 cm.

Du côté de la communauté maker, de nombreuses personnes ont eu des idées de concept. Cependant, le seul exemple fonctionnel connu est celui de l’ingénieur Kevin Dluzen, qui a réalisé deux versions : V1 sur youtube.com et V2 sur youtube.com

Ces réalisations ont servi de base de réflexion pour la conception de cette nouvelle machine.

Conception

La machine a été modélisée sur SolidWorks. Elle est composée de 3 sous-ensembles principaux :

Magasin vrac : 35 casiers accueillent les cylindres séparés par couleur. Les cylindres sont achetés en vrac par couleur ou sont issus du tri réalisé par la machine de tri. Chaque casier alimente un tuyau transparent dans lequel les perles s’alignent en file indienne, toujours dans la même orientation.

Plateforme de préparation : en temps masqué, pendant que la dépose est en cours sur le plateau, cette plateforme prépare la séquence suivante en sélectionnant les cylindres par cisaillement en bas des tuyaux selon le motif.

Plateforme de dépose : elle se positionne au-dessus de chaque emplacement sur la grille et y dépose le cylindre.

Architecture de contrôle

La complexité d’intégration de cette machine est significative :

• 4 + 2 axes électriques : 2 axes + 1 séparateur plateforme de dépose, 1 axe + 1 séparateur plateforme préparation, 1 axe magasin vrac
• 4 capteurs de fin de course : homing des 4 axes électriques pilotés par moteur pas-à-pas
• 3 capteurs de présence : détection de l’absence de cylindre dans les positions de transfert
• 2 cartes Arduino : Contrôle de la plateforme de dépose et de la plateforme de préparation + chargement vrac de manière indépendante en esclave
• 1 Raspberry Pi : Compilation d’une image en gcode machine, surveillance des capteurs de présence et maître du pilotage de la machine

L’image du motif peut être générée grâce à l’application web. Une fois l’image chargée sur la machine, le Raspberry Pi traduit à la volée le motif en séquence d’instructions G-code et envoie les commandes aux 2 cartes Arduino.

Réglage

La machine comporte de nombreux mouvements qui ont nécessité un alignement précis. Un point particulièrement difficile à maîtriser est le plateau de dépose : il est composé de quatre plaques standard du commerce assemblées, et sans usinage de précision, leur alignement relatif ne peut être garanti. Avec plus de 3 000 positions individuelles (58 × 58 colonnes), le moindre désalignement devient critique.

Ne pouvant résoudre le problème purement mécanique, j’ai adopté une stratégie de calibration automatique. J’ai conçu un petit support pour embarquer une caméra sur la plateforme de dépose, orientée vers les picots du plateau. En fixant un repère logiciel sur la caméra, j’obtiens une référence répétable entre la plateforme et le plateau pour chaque position.

Apprendre les 3 000 positions individuellement restant impraticable, j’ai divisé chaque plaque (29 × 29) en 4 quadrants avec 9 points d’apprentissage chacun, puis appliqué une interpolation bilinéaire. Résultat : une compensation dynamique de la position à chaque dépose.

Résultats

Pistes d’amélioration

• Magasins vrac : pour accueillir les 35 couleurs sur l’axe, les casiers ont une largeur de 10 mm, ce qui provoque des blocages des cylindres qui ne tombent plus par gravité. Une piste serait de regrouper les casiers par 3 (avant / centre / arrière) pour augmenter la largeur, réduire la longueur et profiter de la flexibilité des tuyaux.
• Cadence : le facteur limitant actuel est la vitesse d’alignement des cylindres dans les tuyaux, qui plafonne la cadence de dépose.
• Inertie : embarquer tous les casiers vrac sur un axe vertical représente une inertie importante, limitant la dynamique de l’axe. Une piste serait de maintenir les casiers fixes et d’utiliser à la place une bague coulissante autour des tuyaux pour réaliser le mouvement d’agitation.
• Fixation caméra de calibration : la caméra n’a pas été prévue à l’étude initiale et nécessite un démontage/remontage à chaque utilisation. La conserver montée en permanence sur la plateforme améliorerait la répétabilité et simplifierait la procédure.

Bilan du projet et apprentissages

Avec 6 axes, 4 fins de course, 3 capteurs de présence, 2 Arduinos et un Raspberry Pi, cette machine est le projet personnel le plus complexe réalisé à ce jour. Elle illustre la démarche complète d’une machine spéciale : conception, fabrication, assemblage, câblage, réglage et programmation, menés avec des moyens contraints. La démarche est très proche de celle pratiquée en bureau d’études chez OSE, mais menée de A à Z par une seule personne et sur budget personnel.