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FirePick Delta Projektlog: Open-Source MicroFactory mit OpenPnP aufbauen

Software-Topologie und Betriebsprinzip

OpenPnP dient als High-Level-Steuerungsengine und orchestriert Aufgaben wie Bestücken und Platzieren von Bauteilen. Die Architektur integriert zahlreiche Bibliotheken und Subsysteme und leitet Daten über dedizierte Module an Motortreiber weiter. Erstellt von Jason von Nieda vor dem FirePick Delta Projekt, befindet sich OpenPnP noch im Alpha-Stadium, hat sich aber auf mehreren Produktionsmaschinen als zuverlässig erwiesen. Wir haben die Dokumentation nun erweitert, um der Community volle Transparenz zu bieten.

Die durch JAR-Icons referenzierten Java-Module können ausgetauscht oder erweitert werden, um Maschinenkonfigurationen anzupassen. Jedes Modul – außer den Konfigurationsmodellen – kann in machine.xml spezifiziert werden. Auch ohne Java-Erfahrung ermöglicht der deklarative Ansatz, auf .java-Dateien zu verweisen, was Klasseninstanziierung und Verhalten diktiert und den Codebase modular und wartbar hält. OpenPnP wird mit Referenzdateien für ein Standard Pick-and-Place-Setup mit TinyG-Motion-Control, einem einzelnen Kopf, Düse, Aktuator, Drag-Tape-Feed und einer nach unten schauenden Kamera ausgeliefert. Wir haben diese Dateien angepasst und erweitert, um die von FirePick Delta erforderlichen erweiterten Features zu unterstützen.

Motion Driver: Unser benutzerdefiniertes Motion-Controller-Board, inspiriert von RepRap RAMPS 1.4 und Melzi, läuft mit einem geforkten Marlin-Firmware. Ein OpenPnP Marlin-Treiber übersetzt kartesische Befehle in G-Code für das Board. Zwar funktional, bietet das Auslagern der Delta-Mathematik und Z-Probe-Korrekturen auf den Pi überlegene Präzision und Geschwindigkeit. FireFUSE schließt die Lücke, indem es kartesische Koordinaten in Delta-Raum umrechnet, Kalibrieroffsets anwendet und den korrigierten G-Code an Marlin weiterleitet. Die einzige Anforderung für OpenPnP, mit FireFUSE zu sprechen, ist ein kompatibler Treiber, der derzeit in Entwicklung ist.

Kamera-Treiber und Vision Framework: OpenPnPs nativer Kamera-Support hinkte der 5-Megapixel Raspberry Pi Kamera hinterher. Karl Lew adressierte dies mit FireSight, einer Open-Source Vision Library auf Basis von OpenCV. Sie exponiert eine High-Level Pipeline API, die komplexe Bildverarbeitung ohne tiefes C++-Wissen vereinfacht. FirePiCam, ein angepasster raspistill-Wrapper, nimmt Bilder direkt ins FUSE-Dateisystem auf, was die SD-Kartenlebensdauer schont. Die firerest-client Java-Bibliothek speist diese Bilder dann an OpenPnP für Echtzeit-Vision zurück.

GUI: Die mitgelieferte OpenPnP-GUI ist limitiert und schwer in moderne Workflows zu integrieren. Wir entwickeln eine webbasierte Oberfläche mit Node.js, Express, AngularJS und Bootstrap, die in jedem HTML5-fähigen Browser läuft. Eine node-java Bridge ermöglicht nahtlose Aufrufe von OpenPnPs Kern-Java-APIs aus JavaScript, umgeht das Legacy-GUI und behält die volle Maschinensteuerung bei.

Hardware-Topologie und Betriebsprinzip

Unser Kerncontroller ist ein Raspberry Pi Model B+, gewählt für Kosteneffizienz und ausreichend GPIO-Header. Zwar ist der Broadcom 2835 bescheiden, bewältigt aber Computer Vision und Webservices innerhalb unserer Budgetgrenzen zuverlässig. Wir haben das System so entworfen, dass es portabel auf andere SBCs übertragbar ist – BeagleBone Black, Allwinner A4, Intel Galileo oder Mini-ITX – wobei der Pi die bevorzugte Baseline bleibt.

ERPIHAT01 HAT Board

Gemäß der RPi HAT-Spezifikation führten wir das FirePick Delta HAT (ERPIHAT01) ein, eine Mezzanine-Platine, die die Pi-Fähigkeiten erweitert, ohne Unordnung zu schaffen.

Für weitere Details: Projektlog für FirePick Delta, die Open Source MicroFactory

Herstellungsprozess

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