Chariot de prélévement intelligent

Présentation

Contexte:

Petite vidéo montrant le cadre du projet.

https://www.youtube.com/watch?feature=player_embedded&v=dV-ZRzvoTh4

Objectif :

Réalisation d'un chariot de prélévement "intelligent" (RFID, Android)

Description :

Comment garantir le contrôle qualité pendant l'action de prélèvement en s’appuyant sur les produits Décathlon équipés de puces RFID ? Ce projet devra permettre de vérifier tout au long du prélèvement que le produit déposé dans le bac (ou les bacs si plusieurs magasins sont prélevés en même temps) fait bien partie de la rafale et est bien déposé dans son magasin de destination.

La solution technique est l'équipement des chariots d'une Antenne RFID et le développement de fonctionnalités supplémentaires pour l'application Log'Pad existante. Armature à déposer au-dessus des bacs permettant de faire traverser un faisceau au produit et ainsi valider sa destination (BAC A/B/C/D).

Le matériel fourni: Bacs de prélèvement, Application Android Log’Pad, tablette tactile, Etiquettes RFID Oxylane, Dimensions du chariot de prélèvement.

Livrables attendus: Nouvelles fonctionnalités pour l’application Android Log’Pad logs pour permettre de contrôler le taux d’erreur des magasiniers. Matériel permettant le contrôle (antenne RFID armature) et communication avec les nouvelles fonctionnalités de l’application Log’Pad.

Points d’attention: Développer de nouvelles fonctionnalités sur l’application Android Log'Pad Permettre aux antennes RFID de se connecter à la tablette (/!\ chariot autonome) et d'intéragir avec elle.

Gestion de Projet et Sources

Présentation

Afin de facilité le pilotage et le suivi du projet tout en guarantissant l'atteinte des objectifs, nous avons fait un planning sur MS Project. Il en ressort que le projet est constitué de 8 grandes parties: Etat de l'art RFID et capteurs, Hardware, Software, Communication, Intégration et test global,Prototype de l'ensemble hard/soft, Mode d'emploi et Recettage. Pour des raisons de fiabilité, crédibilité et complexité du projet, nous appliquons une planification itérative(les délais de la phase suivante sont affinés vers la fin de la phase courante).

Planning

Hardware du 25/09-16/10

Choisir le lecteur RFID

Détermination de la plage de fréquence du lecteur Détermination du débit nécessaire Détermination du mode de communication Détermination des distances requises RFID Détermination emplacement du lecteur Détermination fourchette de prix Vérification de la configurabilité du reader Fiche comparatives des lecteurs RFIDs et lecteur choisi Calcul de puissance consommée Achat lecteur RFID

Choisir les meilleurs capteurs pour les bacs

analyser les coûts analyse de la consommation analyser des configurations bacs fiche comparatives des capteurs et capteur choisi Calcul de puissance consommé par capteur Achat capteur

Choix de la batterie

Déterminer du nombre de cycle Déterminer le Taux maximale de décharge Déterminer la Capacité Détermnatoin la Tension Calcul de puissance à fournir Fiche comparatives des batteries et choix de la batterie Achat du lecteur RFID et de la Batterie Configuration du lecteur RFID Connexion et test de l'ensemble (batterie+RFID)

Software

Détermination des actions et des boutons (fonctions) à ajouter Modélisation graphique de l'interface

Codage du module

Détermination des principaux scénarios Modélisation UML du module structure finale du module Codage et test unitaire de l'interface Codage et test unitaire de l'activité Récuperation de la trame traitement de la trame détecter un nouveau produit Enregistrement des données dans le fichier log

Mode d'emploi

Mode d'emploi Log'Pad Mode d'emploi matériel RFID Mode d'emploi batterie

Matériel utilisé

Photo des bacs pour chariot:

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Fichier .ino associé pour utilisation double capteur en 1er essai:

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essais réalisés et résultats

Voici un document résumant le principe des essais de détection des bacs par caméra:

Fichier:Essai cam.odt

Et voici les taux de détection de cette solution en fonction de plusieurs objets. Ceci est un simple test qualitatif en vue d'améliorer la solution et de voir les premiers résultats.

Fichier:Result.odt

Journal

Semaine 37:

Etude détaillée du sujet, préparation réunion avec responsable Oxylan. Envoie d'un document synthétisant la compréhension du sujet et les principales interrogations.

semaine 38-39:

Etat de l'art RFID. Décomposition du projet en grands axes et taches. Rédaction du planning.

Rédaction du planning. Fin de la première ébauche. Préparation à la réunion avec Cyril Neveu (questions, déroulements etc...) Réunion l'après midi. Compte rendu de réunion et veille.

semaine 41:

semaine 42: -analyse des problématiques des diverses solutions. Points forts points faibles -prise de décision sur les solutions à mettre en place et

semaine 43: -sélection et achat matériel capteurs sonores -selection matériel RFID

semaine 45: -analyse du code log-pad

semaine 46: -test capteurs sonores -ecriture des programmes de communications, gestion des problèmes etc...

semaine 47: -test CMUCAM3 + résultats (intégration sous windows, linux, test serial port minicom, test GUI etc... ) -Recherche sur OpenCV (librairies et fonctions pertinentes, installation des librairies etc... ) -Recherche communication arduino android

semaine 48: -codage et premiers essais OpenCV, detection 4 bacs Explication de l'algorithme + Quelques resultats

Voici comment fonctionne l'algorithme. Nous prenons dabord 1 image de référence. Ensuite nous entrons dans une boucle infinie réalisant ceci: Nous capturons une autre image qui fait officie de référence 1. Puis nous capturons une autre image après un certain délai (qui va conditionner les FPS). Ces deux images sont en niveau de gris. Nous comparons alors les deux images et seuillons à une certaine valeur pour obtenir les modifications en rouge. Ensuite nous filtrons les perturbations. Si aucun point rouge n'est détecté après passage dans les filtres, alors il n'y a pas eu de mouvements et l'on continue la boucle. Dans le cas contraire on enclenche un flag indiquant qu'il ya mouvement jusqu'à ce qu'on ne détecte plus de variations entre deux images. Nous savons alors à ce moment que l'on doit comparer l'image initiale et l'image avec mouvement final.

Explication en image: A faire.

semaine 49: -connexion douchette rfid usb-arduino -Recherche algorithme detection contours des bacs

semaine 50: -réalisation des prototypes complets ultrasons -gestion des communications rfid -> arduino <-> PC