Choix du projet

Nous avons décidé, d'utiliser dans la détection de problème dans le calibrage d'une machine

Contexte

De nos jours, la fabrication des engins de transports dans de nombreux domaines (e.g l'aéronautique, ferroviaire) sont réalisées par des machines. Et le calibrage de ces machines doit être précis pour fixer les éléments. Cependant, lorsque les moteurs commencent à être usés, le calibrage de ce dernier peut être imprécis. Une fluctuation de calibrage peut générer une longue erreur de production (ceci est grave pour l'entreprise de production en chaîne), il est alors nécéssaire de détecter ces erreurs de calibrage pour adopter une solution.

Idée

Le capteur sera monté sur un bras. On veut détecter la présence de trous sur des pièces afin d'y fixer des rivets. Ainsi, on peut mesurer la taille et profondeur des trous. Il y aura d'autres forme de détection : pronfondeur des trous, nombre de trous, etc

STMCubeIDE

Premier programme : Blink

Pour se familiariser avec STMCubeIDE, on essaye de faire fonctioner la carte Nucleo-F401RE, la LED utilisateur LD2 est situé sur le pin PA5 (GPIOA, GPIO_PIN_5) Pour se faire :

On crée un nouveau projet STM
On vérifie la configuration des GPIO et Clock
On clique sur Device Generation Tool Code Generation
On ouvre main.c et on ajoute ce code dans la boucle loop:

  HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_5, 1);
  HAL_Delay(1000);
  HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, GPIO_PIN_5, 0);
  HAL_Delay(1000);

On build et on run le debug

Pour plus de détail, suivre sur ce lien

Premier pas avec le capteur NUCLEO-53L5A1

On récupère le projet sur ce fichier : Fichier:Ai4industry-master.zip

On ouvre ce projet sur l'IDE, puis on configure un utilitaire port série (par exemple minicom) :

Baud rate : 460800
8N-1
Par défaut l'écoute sur /dev/ttyACM0

Le programme initial du projet nous affiche les valeurs sur un tableau 4*4, nous pouvons modifier cette variable pour avoir toute les valeurs dans un tableau 8*8 : Profile.RangingProfile = RS_PROFILE_8x8_CONTINUOUS;

Maintenant on essaye de récupèrer les valeurs vers un fichier csv, on modifie la fonction print_result pour afficher les valeurs séparées d'une virgule :

  static void print_result(RANGING_SENSOR_Result_t *Result)
  {
    int8_t j, k, l;
    uint8_t zones_per_line;
  
    zones_per_line = ((Profile.RangingProfile == RS_PROFILE_8x8_AUTONOMOUS) ||
           (Profile.RangingProfile == RS_PROFILE_8x8_CONTINUOUS)) ? 8 : 4;
  
    for (j = 0; j < Result->NumberOfZones; j += zones_per_line)
    {
      for (l = 0; l < RANGING_SENSOR_NB_TARGET_PER_ZONE; l++)
      {
        /* Print distance and status */
        for (k = (zones_per_line - 1); k >= 0; k--)
        {
   	   if((l!=0) || (k!=(zones_per_line - 1)) || (j!=0)){
   	       	   printf(",");
   	 }
          if (Result->ZoneResult[j+k].NumberOfTargets > 0)
            printf("%ld",(long)Result->ZoneResult[j+k].Distance[l]);
          else
            printf("0");
        }
      }
    }
    printf("\r\n");
  }

Puis on récupère les donénes dans un fichier csv : cat /dev/ttyACM0 >> data.csv

On récupère toutes nos datasets dans le répertoire /dataset

Liste des problèmes et résolutions

Impossible de télécharger le firmware de la carte
- Résolution : Configurer le proxy (mettre en manuel et non native et configurer HTTP et HTTPS et tout cocher)

Erreur lors du débug : Could not determine GDB version using command: arm-none-eabi-gdb --version
- Résolution : Lancer sur un terminal : sudo apt-get install libncurses5:amd64 source

Récupération de données

1er jet

On réalise la récupération avec ces paramètres de maquette

maquette en bois avec petits trous de 1cm de diamètre
distance entre le capteur et la plaque : 30 cm
Pas de planche de background (mur ou autre)

Résultats : il ne détecte que des plaques avec 0 trous

2ème jet

On réalise la récupération avec ces paramètres de maquette

maquette en bois avec petits trous de 1cm de diamètre
distance entre le capteur et la plaque : 20-15 cm
Pas de planche de background (mur ou autre)

Résultats : il détecte plus facilement les trous mais très instable, on essaye de changer de maquette

3ème jet

On réalise la récupération avec ces paramètres de maquette

maquette en carton calculée l'aide des formules trigo et de l'angle de calcul du capteur avec petits trous de 3.14cm de diamètre
distance entre le capteur et la plaque : 24 cm
Pas de planche de background (mur ou autre)

Résultats : il détecte plus facilement les trous mais reste très instable, nous avons remarquer que le capteur est plus stable si il y un élément derrière les trous, on ajoute un background

4ème jet

On réalise la récupération avec ces paramètres de maquette

maquette en carton calculée l'aide des formules trigo et de l'angle de calcul du capteur avec petits trous de 3.14cm de diamètre
distance entre le capteur et la plaque : 24 cm
Background distance de 10cm de la maquette

Résultats : beaucoup plus stable

Problèmes

Maquette qui change de position, instable
Difficile de retrouver la bonne position de la maquette ou capteur après déplacement

Résultats finaux

dataset 0 trou (moyenne)

dataset 1 trou (moyenne)

dataset 2 trous (moyenne)

dataset 3 trous (moyenne)

NanoEdgeAIStudio

On upload nos datasets et on fait un benchmark :

maquette

Nous avons un résultat de 96%. Lorsque nous essayons de simuler, il détecte :

Si il y a une pièces ou non
les erreurs de position

Cependant il ne détecte pas le type de pièce (1,2 ou 3 trous) et l'erreur de profondeur

Nous calculons la taille des pixels, pour une distance de 24cm entre le capteur et la pièce, nous avons une taille de 3.12cm, or nos trous font 1.2cm de diamètre. Nous essayons alors avec notre maquette actuel, de diminuer la distance entre le capteur et la pièce, pour que le capteur détecte plus précisément les trous espacées.

Autres possibilités :

Agrandir l'espacement entre les trous (puisque il est possible qu'un seul pixel de calcul détecte plusieurs trous) au moins 3.12cm d'espacement pour une distance de 24cm
Agrandir la taille des trous, plus la taille est élevée, plus le calcul des pixels sera précis

Maquette

1ème maquette

On réalise 4 pièces en bois pour simuler une pièce à fixer avec différents trous :

Pièces en bois pour maquette

Nous avons fait aussi bricoler quelque chose pour simuler si la pièce est correctement percer :

bricolage

Puis on réalise notre maquette, on fixe le capteur de distance sur un support vertical, on place les pièces sur un autre support à même hauteur du capteur pour simuler le fait que la pièce arrive devant le bras fixeur (ou le capteur de distance)

maquette

2ème maquette

On réalise une maquette plus grand selon les paramètres du capteur et la distance en utilisant les formules de trigonométrie :

maquette2

Implémentation en embarqué

On récupère le .zip de notre AI, on l'a met dans un dossier créé pour l'occasion (e.g /home/pifou/STM32CubeIDE/derlique_meynier/53L5A1_ThresholdDetection/neai),

Dans STM32IDE, on importe la librarie : voila comment faire

On ajoute au le flag -u _printf_float dans les paramètres de build pour pouvoir afficher les flottants dans la liaison série

On crée deux fonction et on change la boule loop du fichier, et on inclut les headers files</code>app_x-cude-tof1.c</code>

  ...
  while (1)
    {
      /* interrupt mode */
      if (ToF_EventDetected != 0)
      {
        ToF_EventDetected = 0;
  
        status = VL53L5A1_RANGING_SENSOR_GetDistance(VL53L5A1_DEV_CENTER, &Result);   
  
        if (status == BSP_ERROR_NONE)
        {
          fill_buffer(input_user_buffer,&Result);
          neai_classification(input_user_buffer, output_class_buffer, &id_class);
          my_print_result(&Result,input_user_buffer,output_class_buffer,id_class);
        }
      }
    }
  ...

  void my_print_result(RANGING_SENSOR_Result_t *Result, float input[], float output_class_buffer[], uint16_t id_class)
  {
    int8_t j;
    
    for(int i=0;i<DATA_INPUT_USER * AXIS_NUMBER;i++){
  	  printf("%lf,",(double)input[i]);
    }
    printf("\r\n");
    int8_t plus_grd=0;
    float plus_grd_f=-1;
    for(j=0;j<CLASS_NUMBER;j++){
  	  if(plus_grd_f < output_class_buffer[j]){
  		  plus_grd_f = output_class_buffer[j];
  		  plus_grd = j;
  	  }
  	  printf("probability of %d holes : ",j);
    	  printf("%ld%%\r\n",(long)(output_class_buffer[j]*100));
      }
    printf("probably %d holes !\r\n",plus_grd);
  }

  void fill_buffer(float sample_buffer[], RANGING_SENSOR_Result_t *Result)
  {
    int8_t j, k, l;
    uint8_t zones_per_line;
    int8_t count=0;
  
    zones_per_line = ((Profile.RangingProfile == RS_PROFILE_8x8_AUTONOMOUS) ||
           (Profile.RangingProfile == RS_PROFILE_8x8_CONTINUOUS)) ? 8 : 4;
  
    for (j = 0; j < Result->NumberOfZones; j += zones_per_line)
    {
      for (l = 0; l < RANGING_SENSOR_NB_TARGET_PER_ZONE; l++)
      {
        for (k = (zones_per_line - 1); k >= 0; k--){
   	      if((l!=0) || (k!=(zones_per_line - 1)) || (j!=0)){
  
        }
          if (Result->ZoneResult[j+k].NumberOfTargets > 0){
       	   sample_buffer[count] = (float)Result->ZoneResult[j+k].Distance[l];
       	   count++;
          }
          else{
       	   sample_buffer[count] = (float)0;
       	   count++;
          }
        }
      }
    }
  }

Page de benchmark

Présentation / Questions / Réponses

[Fichier : IMA5sc 2022 23 G2 IE_presentation.pdf]

Réponses au questions pour les prochaines générations de IMA5SC :

Question sur la taille des données : il est mieux de faire des bases de données grande et égales, ce que nous savions mais nous pas fait de grande databases pour savoir un meilleur temps de calcul de benchmark pour passer au plus vite sur l'implémentation du code sur STM32IDE avant la fin de la séance.

Question sur la luminosité : la luminosité peut avoir un impact sur les données du capteur de distance, vérifier à faire des mesures et tests avec une maquette exposé dans le même niveau de luminosité.

Question sur la matrice de confusion : Pour voir quel paramètre influe sur un autre, on peut regarder la matrice de confusion dans les résultats du benchmark en regardant dans la partie "Result" à droite dans la page des résultats (voir image), la matrice de confusion permet de savoir la proportion de données bien entraîner (voir image)

Page de benchmark

Exemple matrice de confusion

Intelligence embarque IMA5 2022/2023 G2

Sommaire

Choix du projet

Contexte

Idée

STMCubeIDE

Premier programme : Blink

Premier pas avec le capteur NUCLEO-53L5A1

Liste des problèmes et résolutions

Récupération de données

1er jet

2ème jet

3ème jet

4ème jet

Problèmes

Résultats finaux

NanoEdgeAIStudio

Maquette

1ème maquette

2ème maquette

Implémentation en embarqué

Présentation / Questions / Réponses

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