ÉCOLE POLYTECHNIQUE D’ABOMEY-CALAVI
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Département de Génie Electrique
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Option : Contrôle de Processus Industriels
MEMOIRE DE FIN DE FORMATION POUR L’OBTENTION DU DIPLOME D’INGENIEUR DE CONCEPTION
THEME :
Conception et réalisation d’un scanneur électronique pour l’acquisition de forme 3D
Réalisé par :
Johannès Dagbégnon HOUNSINOU
Soutenu le, 10-04-2020, devant le jury composé de :
Président : Dr DOSSOU Michel, enseignant à l’EPAC
Membres : 1. M MONTEIRO Léonard, enseignant à l’EPAC , Maître de Mémoire 2. Dr SANYA Max Fréjus, enseignant à l’EPAC
3. M KIKI Manhougbé Probus, doctorant à l’EPAC , Encadreur
Année Académique 2018 - 2019
12
ièmePromotion
Je dédie ce travail à :
— mon père,Félix HOUNSINOU;
— ma mère, Appoline ADAGBENON;
— mes oncles,Cassien HOUNSINOUet FeuAubin HOUNSINOU.
Nous ne saurions commencer ce travail sans au préalable exprimer notre profonde gratitude à tous ceux qui ont contribué de près ou de loin à sa réalisation. Avant tout, nous remercions Dieu, le Miséricordieux, lui qui a tant fait pour nous, lui qui a veillé sur nous toute notre vie durant et particulièrement ces cinq dernières années.
Nos remerciements vont également à l’endroit :
— Du Professeur Guy Alain ALITONOU, Directeur de l’École Polytechnique d’Abomey- Calavi (EPAC) ainsi que toute son administration ;
— Du Docteur Théophile HOUNGAN , Chef de Département de Génie Électrique, pour sa détermination à nous offrir une formation de qualité ;
— De notre maitre de mémoire, M Léonard MONTEIRO pour avoir accepté suivre notre travail ;
— De notre encadreur,M Probus KIKI, Directeur de MIFY-SARL, pour nous avoir ac- cepté dans sa structure et pour tous ses conseils pour la réalisation de ce projet ;
— De tous les enseignants du Département de Génie Électrique pour la qualité de la formation reçue ;
— De mes parents,Félix HOUNSINOU et Appoline ADAGBENON, pour leur amour et leur éducation ;
— De mes sœurs et de mon frère,Laurence, Fabrice et Bénédicte HOUNSINOU, pour
— De ma chèreReine Christelle LAWSON, pour son affection et mon absence qu’elle a pu supporter ;
— De nos camaradesMaurice HINVI et Romain OUSSOU, pour leur hospitalité et leur aide dans la maitrise du logiciel Latex ;
— De nos camarades Géoffroy ZANNOU et Anthony MIGAN, co-stagiaires à MIFY, pour leur aide et la bonne ambiance au stage ;
— De nos camarades et amis de la 12 ème promotion d’ingénieurs de conception pour leur soutien et l’ambiance conviviale durant ces cinq (05) années de formation spé- cialementAuriole OMOREMY et Richard DANSOUdes frères d’autres parents ;
— De Alban AVOCEFOHOUN , Nicaise HOUNKANRIN et Sadler GBENONTIN , pour leur aide dans la réalisation de ce travail ;
— DeBonheur HODEHOU, Chef Vitrier Aluminium pour son aide dans la réalisation de ce travail ;
— De tout leComité d’Ordre, de Discipline et d’Épanouissement des Étudiants (CODE- UAC)pour la formation que j’y ai reçue ;
— De tous ce qui de près ou de loin ont participé à ce travail.
Puisse Dieu vous combler de ses grâces.
Dédicace i
Remerciements ii
Table des matières iv
Liste des sigles et abréviations vii
Liste des figures viii
Liste des tableaux x
Résumé xi
Abstract xii
Introduction Générale 1
1 Etat de l’art sur les systèmes d’acquisition 3D 3
1.1 Introduction . . . 4
1.2 Techniques de calcul de distance des méthodes d’acquisition 3D optiques . . 5
1.2.1 Triangulation . . . 5
1.2.2 Temps de vol (Time Of Flight : TOF) . . . 6
1.2.3 Récepteurs multiples . . . 8
1.3 Systèmes de positionnement . . . 8
1.3.1 Plateau rotatif . . . 9
1.3.2 Machine à Mesurer Tridimensionnelle – MMT . . . 9
1.3.3 Bras robotisé . . . 10
1.3.4 Bras polyarticulé . . . 10
1.4 Présentation du projet . . . 12
1.5 Conclusion . . . 13
2 Analyse et modélisation du scanneur 14 2.1 Introduction . . . 15
2.2 Présentation du cahier des charges . . . 15
2.2.1 Spécifications fonctionnelles . . . 15
2.2.2 Schéma conceptuel du système . . . 15
2.3 Description du système . . . 16
2.3.1 Synoptique détaillé du système . . . 16
2.3.2 Schéma fonctionnel . . . 18
2.3.3 Organigramme fonctionnel du système . . . 18
2.3.4 Filtrage des données . . . 21
2.4 Logiciels utilisés . . . 21
2.4.1 SketchUp . . . 21
2.4.2 LabVIEW . . . 22
2.4.3 Arduino IDE . . . 23
2.4.4 MATLAB . . . 23
2.4.5 Proteus . . . 23
2.5 Modélisation 3D du scanneur . . . 24
2.5.1 Modélisation des pièces du scanneur . . . 24
2.5.2 Modèle 3D du scanneur . . . 26
2.6 Conclusion . . . 27
3 Réalisation du scanneur 28 3.1 Introduction . . . 29
3.2 Matériel . . . 29
3.2.1 Matériel mécanique . . . 29
3.2.2 Matériel électrique . . . 31
3.3 Assemblage du scanneur . . . 42
3.3.1 Assemblage mécanique . . . 42
3.3.2 Assemblage électrique . . . 43
3.4 Programmation de la commande . . . 44
3.5 Évaluation financière . . . 45
3.6 Conclusion . . . 46
4 Résultats et discussions 47
4.1 Introduction . . . 48
4.2 Scanneur réalisé . . . 48
4.2.1 Comparaison des scanneurs modélisé et réalisé . . . 48
4.2.2 Evaluation des spécifications fonctionnelles . . . 49
4.3 Formes 3D obtenues . . . 49
4.3.1 Forme d’ananas . . . 49
4.3.2 Forme de papaye . . . 51
4.3.3 Formes de jouets . . . 53
4.4 Applications possibles du scanneur . . . 53
4.5 Conclusion . . . 54
Conclusion Générale et Perspectives 55 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES 57
ANNEXE 61
A DATASHEET 61 A.1 Moteur Nemma 17HS4401 . . . 62A.2 Capteur Infrarouge GP2Y0A51SK0F (Extait) . . . 63
B PROGRAMMES MATLAB 64 B.1 Programme de filtrage . . . 65
B.2 Programme d’interpolation . . . 66
C Assemblage électrique 67 C.1 PCB . . . 68
C.2 Circuits imprimés . . . 69
C.3 Assemblage final . . . 70
3D Trois dimensions AC Alternative Current
CAO Conception Assistée par Ordinateur EPAC Ecole Polytechnique d’Abomey-Calavi FAO Foods and Agriculture Organisation I2C Inter-Integrated Circuit
LabVIEW Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench MATLAB MATrix LABoratory
MMT Machine à Mesurer Tridimensionnelle
MOSFET Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor PCB Print Circuit Board
PWM Pulse Width Modulation SPI Serial Peripherique Interface TOF Time Of Flight
UART Universal Asynchronous Receiver Transmitter
1.1 Graphe non exhaustif des systèmes d’acquisition 3D [6] . . . 4
1.2 Graphe non exhaustif des systèmes optiques [6] . . . 4
1.3 Principe de la triangulation [7] . . . 5
1.4 Temps de vol à détection de pulse [9] . . . 7
1.5 Temps de vol à décalage de phase : (a-b) mesure du décalage ; (c) combinaison de plusieurs fréquences pour lever l’ambiguïté [9] . . . 7
1.6 Principe des récepteurs multiples . . . 8
1.7 Exemples de plateaux rotatifs [10] . . . 9
1.8 MMT de différentes dimensions [11] . . . 10
1.9 Bras robotisés [12] . . . 11
1.10 Exemple d’un système combinant un palpeur et une tête laser ligne sur bras polyarticulé ligne [9] . . . 11
1.11 (a) Tracker optique de Metris et (b) Steinbichler [9] . . . 12
2.1 Schéma conceptuel du système . . . 16
2.2 Schéma synoptique . . . 17
2.3 Schéma fonctionnel du scanneur . . . 19
2.4 Organigramme du système . . . 20
2.5 Modèle 3D du moteur pas à pas . . . 24
2.6 Modèle 3D du support des moteurs . . . 25
2.7 Modèle 3D du plateau tournant . . . 25
2.8 Modèle 3D du support de fixation du capteur . . . 26
2.9 Modèle 3D du scanneur . . . 26
3.1 Tige filetée M8 . . . 30
3.2 Téflon . . . 30
3.3 Schéma bloc de principe du contrôle d’un moteur pas-à-pas [21] . . . 31
3.4 Moteur pas à pas Nema 17 [21] . . . 32
3.5 Structure interne du moteur pas à pas Nema 17 : (a) Schématisation de la structure , (b) Structure réelle [21] . . . 33
3.6 Synoptique interne du driver A4988 [24] . . . 36
3.7 Driver A4988 [24] . . . 36
3.8 Tension de sortie du capteur en fonction de la distance [25] . . . 37
3.9 Tension de sortie mesurée aux bornes du capteur en fonction de la distance . 38 3.10 Distance en fonction de la tension analogique de sortie du capteur . . . 39
3.11 Optocoupleur 4N35 . . . 40
3.12 Carte Arduino Uno . . . 41
3.13 Microcontrôleur Atmega328P et correspondance avec les broches de l’Arduino Uno . . . 41
3.14 Assemblage mécanique final du scanneur . . . 42
3.15 Schéma électrique principal . . . 43
3.16 Schéma électrique d’un optocoupleur . . . 44
3.17 Interface de commande LabVIEW du scanneur . . . 45
4.1 Comparaison des scanneurs : (a) scanneur modélisé ; (b) scanneur réalisé . . 48
4.2 Formes 3D d’un ananas : (a) forme réelle ; (b) forme acquise . . . 50
4.3 Formes 3D d’un ananas : (a) forme réelle ; (b) forme filtrée (intervalle de confiance 0.95) . . . 50
4.4 Formes 3D d’une papaye : (a) forme réelle ; (b) forme acquise . . . 51
4.5 Formes 3D de la papaye : (a) forme réelle ; (b) forme filtrée (intervalle de confiance 0.95) . . . 52
4.6 Forme filtrée 3D de la papaye : (a) forme réelle ; (b) forme filtrée (intervalle de confiance 0.70) . . . 52
4.7 Forme 3D d’un jouet canard : (a) forme réelle ; (b) forme acquise . . . 53
4.8 Formes 3D d’un jouet cheval : (a) forme réelle ; (b) forme acquise . . . 54
C.1 Schéma du PCB principal . . . 68
C.2 Schéma du PCB des optocoupleurs . . . 68
C.3 Circuit imprimé principal . . . 69
C.4 Circuit imprimé des optocoupleurs . . . 69
C.5 Assemblage électrique final du scanneur . . . 70
2.1 Spécifications fonctionnelles du scanneur . . . 15
3.1 Caractéristiques du moteur Nema 17 [22] . . . 32
3.2 Devis quantitatif et estimatif mécanique . . . 45
3.3 Devis quantitatif et estimatif électrique . . . 46
3.4 Bilan financier . . . 46
4.1 Vérification des exigences fonctionnelles . . . 49
Les pertes post-récoltes dues au pelage manuel des fruits constituent l’une des premières pertes dans l’industrie agroalimentaire. Les machines automatiques existant pour peler les fruits ne s’adaptent pas à toutes les formes de fruits. Une nouvelle approche proposée consiste à utiliser une technique de pelage qui prend en compte la forme du fruit. Cette solution nécessite l’acquisition de la forme 3D du fruit. Dans ce contexte, l’objectif de ce tra- vail est de concevoir et réaliser un scanneur électronique pour une acquisition de forme 3D.
Une méthodologie en six étapes est adoptée pour conduire cette réalisation. La première étape consiste en une étude des systèmes d’acquisition 3D. La deuxième étape est l’ana- lyse du fonctionnement du scanneur et la définition d’un cahier des charges. A la troisième étape, les pièces mécaniques du scanneur et tout le scanneur ont été modélisés en 3D avec le logiciel SketchUp. La quatrième étape traite des différentes pièces mécaniques ainsi que des composants électriques et électroniques assemblés pour réaliser le scanneur. Son pro- gramme de commande a été implémenté avec le logiciel LabVIEW utilisé pour programmer une carte Arduino Uno à la cinquième étape. La sixième et dernière étape a permis de tester le scanneur pour différents types d’objets. A l’issu des tests, le scanneur conçu fonctionne correctement et respecte le cahier des charges défini. Il peut supporter un fruit de 4 kg et son coût de fabrication est estimé à trois cent vingt mille cinq cent dix francs CFA (320 510 F CFA). La réalisation de cette machine constitue une première étape dans la conception d’une machine à peler des fruits. En dehors de cette solution, le scanneur présente d’autres applications très intéressantes telles que la numérisation 3D et la reconstitution d’objets en- dommagés de type solide de révolution.
Mots-clés :scanneur, forme 3D, LabVIEW et Arduino, modélisation 3D
Post-harvest losses fees for manual fruits peeling represents one case of loss in the food in- dustry. Automatic machines for fruit peeling are not adapting to all fruit’s shape. A new approach is the use of a peeling technic which takes into account fruit’s shape. This solution needs a 3D shape of the fruit to peel. In this context, the objective of this work is to de- sign and produce an electronic scanner for 3D shape acquisition. A six-step methodology is adopted. The first step is to study 3D systems acquisition. The second step is the analysis of the scanner functions and also definition of a specification. In the third step, the mechanical parts of the scanner and the entire scanner were modeled in 3D with SketchUp software. In the fourth step, the various mechanical parts and electrical components were assembled to make the scanner. Its control program was implemented with the LabVIEW software used to program an Arduino Uno board in the fifth step. The sixth and final step was to test the scanner for different types of objects. At the end of the tests, the designed scanner works properly and respects all the defined specifications. It can support fruit of 4 kg and its ma- nufacturing cost is estimated at three hundred and twenty thousand five hundred and francs CFA (320,510 FCFA). The realization of this machine constitutes a first step in the design of fruits peeling machine. Apart from this solution, the scanner presents other very interesting applications like 3D digitization and reconstruction of damaged objects resembling solid or revolution.
Keywords :scanner, 3D shape, LabVIEW and Arduino, 3D design
Les pertes post-récoltes comprennent l’ensemble des pertes de produits agricoles essentiel- lement alimentaires, le long de la chaine de valeur agricole depuis la culture des champs jusqu’à l’assiette des consommateurs. Les activités post-récoltes comprennent la récolte elle- même, la manutention, le stockage, la transformation, le conditionnement, le transport, et la commercialisation [1]. Chacune de ces activités contribue pour sa part dans les pertes post- récoltes. Les causes les plus communes sont la moisissure, les infestations des rongeurs ou d’insectes, ou encore l’exposition à la pluie, à la sécheresse ou à des températures extrêmes.
Les pertes peuvent être aussi dues à un manque de véhicules ou de routes [2]. La FAO (Foods and Agriculture Organisation) estime les pertes post-récoltes des fruits et légumes entre 30 et 40 % [3]. Dans l’industrie agroalimentaire en particulier, au cours de la transformation des fruits, d’énormes pertes s’enregistrent après le pelage manuel des fruits où beaucoup de chairs sont jetées avec la peau.
Contexte et motivation
Le pelage manuel peut être remplacé par le pelage automatique à travers une machine méca- nique. Les travaux scientifiques concernant la conception et la réalisation de machine à peler sont nombreux. Mais ces machines conçues présentent toutes la même limite : la forme des fruits. Les machines ne sont pas adaptées à toutes les formes de fruits. L’inventeur amé- ricain Gary John Harding a spécialement conçu une machine à peler les fruits ayant une surface convexe notamment les melons en utilisant une lame en forme de U [4]. Dhanusha Sree montre également les limites d’une machine à peler les fruits utilisant la fraise. En effet la fraise n’est pas capable de suivre les formes irrégulières des fruits [5]. Cela engendre la non-optimisation du pelage automatique des fruits. Cette optimisation pourrait passer par une machine automatique et intelligente.
Problématique et intérêt
L’optimisation du pelage des fruits à travers une machine peut s’avérer complexe. Cet état de chose est dû au fait que les différents fruits n’ont pas les mêmes formes (pomme et ana- nas ont des formes différentes) et le même fruit peut avoir plusieurs formes selon sa variété (ananas effilé et ananas oblong). La technique de pelage à mettre en œuvre sur une telle machine doit alors prendre en compte la forme du fruit. Il est donc nécessaire de pouvoir scanner le fruit pour acquérir sa forme 3D. La réalisation d’un scanneur pour l’acquisition de forme 3D des fruits se voit être alors un début de solution au problème d’optimisation du pelage des fruits.
Objectifs du sujet
L’objectif général visé dans le cadre de ce travail est de réaliser un scanneur capable de faire l’acquisition de la forme 3D de divers fruits. Cet objectif général est décliné en six (06) objectifs spécifiques à savoir :
— étudier les systèmes d’acquisition de données 3D et leurs systèmes de positionne- ment ;
— analyser le système sur les plans conceptuel et fonctionnel à travers un cahier des charges ;
— modéliser en 3D, les différentes pièces mécaniques du scanneur ;
— faire la conception assistée par ordinateur de la partie électrique du scanneur ;
— implémenter le fonctionnement décrit sur une carte à processeur ;
— assembler la machine et faire une série de tests de validation.
A la suite de cette introduction qui présente le contexte, la problématique et les objectifs visés, le document est subdivisé en quatre (04) chapitres. Le chapitre 1 présente un état de l’art sur les systèmes d’acquisition 3D et leurs systèmes de positionnement. Dans le chapitre 2, il est question d’analyser le système (scanneur). Le chapitre comprend : la présentation du cahier des charges, la description du fonctionnement et la modélisation 3D du scanneur. Le chapitre 3 aborde la réalisation du scanneur. Le chapitre 4, quant à lui, présente les résultats obtenus à l’issue des différents essais ainsi que les discussions qui en découlent.
Etat de l’art sur les systèmes d’acquisition 3D
1.1 Introduction
Dans la conception d’un scanneur 3D, une attention particulière doit être accordée au sys- tème d’acquisition de données et au système de positionnement. Au cours des quatre der- nières décennies, les systèmes d’acquisition de données 3D se sont fortement développés.
Apparus dans les laboratoires dans les années 80, ils se répandent de plus en plus rapide- ment dans presque tous les secteurs (l’industrie, la conservation du patrimoine, la biologie, les jeux vidéo . . .). Les figures 1.1 et 1.2 montrent un classement possible de ces différentes méthodes d’acquisition.
FIGURE1.1 – Graphe non exhaustif des systèmes d’acquisition 3D [6]
FIGURE1.2 – Graphe non exhaustif des systèmes optiques [6]
Des capteurs de distance sont utilisées pour mettre en œuvre les méthodes d’acquisition optiques. La lumière est émise sur l’objet et réfléchie sur un récepteur. Les techniques pour déduire la distance capteur-objet sont diverses et variées. Dans ce chapitre, nous présente- rons quelques techniques de calcul de distances des méthodes d’acquisition optiques. Nous décrirons par la suite, les différents systèmes de positionnement nécessaires à la mise en œuvre de ces techniques de mesure.
1.2 Techniques de calcul de distance des méthodes d’acqui- sition 3D optiques
1.2.1 Triangulation
La terme triangulation vient du fait que cette technique de mesure utilise trois points for- mant un triangle. Ces trois points sont le projecteur (émetteur), l’objet et le capteur (récep- teur). Dans l’exemple donné à la figure 1.3, le centre de l’image est O et la focale est f. Les orientations du projecteurθ et du capteurφ sont connues, ainsi que la distance D entre le projecteur et le capteur. Pour déterminer la profondeur Z en fonction de la déviation "x" lue sur l’image, la “loi des sinus” est appliquée :
D+x
sin(α) = D+x
sin(θ+φ) = Z
sin(θ) (1.1)
Il vient, avecφ= arctan fx :
Z = (D+x) sinθ
sin(θ+ arctanfx) (1.2)
FIGURE1.3 – Principe de la triangulation [7]
1.2.2 Temps de vol (Time Of Flight : TOF)
Le principe de mesure par temps de vol se caractérise par la génération de courtes impul- sions laser par une diode laser dans le capteur. Ces impulsions laser sont projetées sur l’objet à mesurer. La lumière réfléchie par l’objet à mesurer est réfléchie par un élément du capteur.
La distance de mesure est déduite du temps de vol mis par les impulsions lumineuses pour atteindre l’objet à mesurer et revenir [8]. Les coordonnées d’un point 3D (X, Y, Z) dépendent de trois données : l’angle horizontal, l’angle vertical et la distance entre le scanneur et l’objet.
Les valeurs des angles sont données par l’orientation de la source laser (pilotage motorisé).
La distance d entre le capteur et un point est calculée par la relation suivante : d=v.4t
2 (1.3)
oùv est la vitesse du signal, et4test le temps mis par le signal pour effectuer l’aller-retour, et donc 4t2 est le temps mis par l’impulsion laser pour atteindre l’objet.
Le calcul de la distance d peut être effectué à l’aide de deux technologies différentes : la détection d’impulsion et le décalage de phase.
1.2.2.1 Détection d’impulsion
Cette technologie consiste à envoyer une impulsion laser sur l’objet. La distance se déduit directement du temps d’aller-retour (figure 1.4) La portée maximale est de l’ordre de 300 mètres pour une vitesse d’acquisition maximale d’environ 50 000 points par seconde.
1.2.2.2 Technique de modulation d’amplitude
Au lieu d’envoyer une impulsion brève, l’onde est modulée en amplitude. La différence de phase4Φentre le signal transmis et le signal reçu est alors mesurée (figure 1.5). Cette diffé- rence de phase n’est déterminée que modulo 2π. La distance (fonction de4Φ) ne peut donc être calculée que modulo un intervalle d’ambiguïté correspondant à la longueur d’onde du signal émis. Pour s’affranchir de cette restriction, plusieurs méthodes ont été développées, comme par exemple la combinaison de plusieurs fréquences de modulation [9].
FIGURE1.4 – Temps de vol à détection de pulse [9]
FIGURE1.5 – Temps de vol à décalage de phase : (a-b) mesure du décalage ; (c) combinaison de plusieurs fréquences pour lever l’ambiguïté [9]
1.2.3 Récepteurs multiples
La technique des récepteurs multiples est simple. L’émetteur envoie une lumière sur l’objet.
Cette lumière est réfléchie (avec un angle de réflexion qui dépends de la distance capteur- objet) sur une rangée de récepteurs. Chaque récepteur correspond à un angle de réflexion et donc à une distance. La figure 1.6 décrit le principe de la technique des récepteurs multiples.
FIGURE1.6 – Principe des récepteurs multiples
Les techniques de mesures ci-dessus expliquées, ne peuvent à elles seules permettre l’acqui- sition complète de la forme 3D. Les systèmes de positionnement présentés dans la partie suivante leur sont combinés pour une acquisition complète.
1.3 Systèmes de positionnement
Les systèmes d’acquisition décrits précédemment ne peuvent à eux seuls numériser entière- ment un objet. Ils doivent pouvoir être placés à différentes positions autour de celui-ci. Les systèmes à acquisition par vue peuvent être mis en œuvre à l’aide d’un trépied et manipulés manuellement (déplacement du scanneur ou de l’objet). Le recalage peut se faire automati- quement si le système d’acquisition le permet sinon l’opérateur doit recaler chaque vue une à une. D’autres systèmes comme les capteurs à triangulation laser point ou ligne nécessitent obligatoirement un système de positionnement permettant de référencer chacune de leurs positions. Dans ce cas-là, les données sont acquises dans un référentiel unique et n’ont donc pas besoin d’être recalées (tant que l’objet n’est pas déplacé).
1.3.1 Plateau rotatif
Il s’agit du système de positionnement le plus simple. Grâce à l’axe de rotation vertical, il permet de numériser un objet sous plusieurs angles sans déplacer le capteur. Les plateaux rotatifs sont également couplés aux bras robotisés, afin de permettre d’agrandir le volume de travail sans augmenter les dimensions du bras. Ces plateaux peuvent également avoir un deuxième axe de rotation horizontal.
FIGURE1.7 – Exemples de plateaux rotatifs [10]
1.3.2 Machine à Mesurer Tridimensionnelle – MMT
Les machines à mesurer tridimensionnelle (MMT) sont des machines utilisées en métrologie dimensionnelle. Elles permettent d’obtenir les coordonnées des points mesurés (palpés) sur une pièce mécanique ; on parle parfois de métrologie par coordonnées (traduction de coor- dinate metrology) [11]. Avec la mesure effectuée, on procède à la comparaison numérique d’une grandeur connue à la grandeur mesurée. Par conséquent, la prise de coordonnées permet de mettre en avant des écarts au nominal et donc de vérifier les côtes. La mesure de grandeurs géométriques peut être réalisée aussi bien avec des moyens de mesure simples comme des pieds à coulisse ou des micromètres, qu’avec des moyens plus complexes comme des MMT. De telles machines sont désormais présentes dans la grande majorité des indus- tries de la mécanique.
FIGURE1.8 – MMT de différentes dimensions [11]
1.3.3 Bras robotisé
En milieu industriel, ce sont des bras robotisés (figure 1.9) qui permettent le positionnement des systèmes d’acquisition par vue (projection de franges ou laser ligne à balayage). Leur portée varie de quelques centimètres à quelques mètres. La répétabilité (fidélité des me- sures effectuées dans les mêmes conditions matérielles) de ces systèmes est de l’ordre d’une centaine de microns. Depuis quelques années, ces bras peuvent porter des capteurs à trian- gulation laser ligne. Les données acquises sont tout d’abord recalées grâce aux informations de position du robot, puis un second recalage est effectué en fonction du type de scanneur.
1.3.4 Bras polyarticulé
Les bras polyarticulés sont utilisés pour des applications très variées : contrôle de pièces industrielles, numérisation d’objets archéologiques ... Il s’agit de bras mécaniques à six ou sept axes équipés de codeurs permettant de remonter à la position du capteur dans l’espace.
Ces bras ont une grande ergonomie, sont assez simples d’utilisation et sont transportables (à la différence des MMT). Leurs portées varient de un à cinq mètres. La précision est de l’ordre de quelques centaines voire dizaines de microns. Ils sont utilisés avec un palpeur ou une tête laser ligne (figure 1.11), ce qui permet de réaliser simultanément l’acquisition complète de la forme et la prise de référence (plans, cylindres . . .). Lors du palpage, l’opérateur vient
FIGURE1.9 – Bras robotisés [12]
positionner la bille du palpeur sur la surface de l’objet et déclenche manuellement la prise de mesure. Ces systèmes sont de plus en plus couramment utilisés de nos jours. La précision reste toutefois inférieure à celle d’une MMT.
FIGURE 1.10 – Exemple d’un système combinant un palpeur et une tête laser ligne sur bras polyarticulé ligne [9]
FIGURE1.11 – (a) Tracker optique de Metris et (b) Steinbichler [9]
1.4 Présentation du projet
Le scanneur qui fait l’objet de notre étude consiste essentiellement en la combinaison d’une technique de mesure de distance et d’un système de positionnement. L’approche utilisée consiste à mesurer les distances entre un capteur et la surface extérieure de l’objet et à posi- tionner avec un plateau tournant l’objet à scanner sous plusieurs angles de mesure. Le cap- teur doit translater verticalement vers le haut pour pendre des mesures sur chaque contour de l’objet à scanner. Les mesures de distances effectuées, les angles de positionnement de plateau et la position de capteur sont utilisés pour reconstituer les coordonnées cartésiennes de la surface extérieure de l’objet à scanner. Ces coordonnées sont utilisées pour afficher la forme 3D de l’objet. La translation du capteur et la rotation du plateau sont assurées par deux moteurs. Tout le matériel nécessaire au scanneur sera assemblé. Un microcontrôleur sera programmé pour commander tout le système afin d’avoir les formes 3D escomptées.
1.5 Conclusion
Nous avons décrit dans ce chapitre les techniques utilisées pour mesurer les distances dans les méthodes d’acquisition de données 3D optiques. Afin de balayer toute la surface de l’ob- jet, certains des systèmes présentés doivent être fixés sur un système de positionnement.
D’autres scanneurs (acquisitions par vue par exemple) peuvent être couplés à un système de positionnement pour faciliter et accélérer la procédure d’acquisition (table rotative, bras robotisé). Chaque système d’acquisition possède ses avantages et inconvénients, en fonction du type de pièce à numériser et de l’application visée (analyse, visualisation ou duplication).
Dans ce travail, il est question de concevoir et réaliser un scanneur pour acquérir les formes 3D de fruits. Pour y parvenir, nous allons aborder dans le chapitre suivant l’analyse (concept et fonctionnement ) du scanneur ainsi que sa modélisation 3D.
Analyse et modélisation du scanneur
2.1 Introduction
La réalisation d’un appareil fonctionnel, plus précisément d’un scanneur, nécessite que les différentes fonctions désirées soient explicitement définies ainsi que les différents compo- sants ou matériels nécessaires. Aussi, est-il nécessaire d’avoir le modèle du scanneur avant de se mettre à le réaliser. Dans ce chapitre, le cahier des charges du scanneur sera défini. Le concept et le fonctionnement du scanneur seront exposés. De même, une modélisation 3D sera faite des différentes pièces du scanneur et du scanneur tout entier.
2.2 Présentation du cahier des charges
2.2.1 Spécifications fonctionnelles
Dans la conception d’un scanneur, une attention particulière doit être accordée aux sys- tèmes d’acquisition et de positionnement. Le système d’acquisition doit pouvoir récupérer les données. Le système de positionnement doit supporter la charge qui lui sera soumise sans difficultés. Les différentes fonctionnalités de l’appareil sont résumées dans le tableau 2.1 :
TABLAEU2.1 – Spécifications fonctionnelles du scanneur N◦ Exigences fonctionnelles
1 Alimenter les deux moteurs en tension continue 2 Assurer la translation d’un support de 0.25 kg
3 Assurer la rotation du plateau tournant et de l’objet à scanner jusqu’à 4 kg 4 Permettre à l’utilisateur d’entrer la précision voulue pour l’acquisition 5 Afficher la forme 3D en temps réél
6 Enregistrer les données à chaque opération pour un tracé en différé
2.2.2 Schéma conceptuel du système
Le fonctionnement du scanneur proposé peut être représenté à la figure 2.1.
Le scanneur réalisé doit respecter le cahier des charges défini pour qu’on dise qu’il fonc- tionne bien. Dans la partie suivante, le système qui permettra de remplir le cahier des charges est décrit.
FIGURE2.1 – Schéma conceptuel du système
2.3 Description du système
2.3.1 Synoptique détaillé du système
La figure 2.2 présente le synoptique du système. Il est composé de plusieurs blocs. Chaque bloc a ses fonctions bien définies.
Bloc d’alimentation
Le bloc d’alimentation est chargé de fournir une tension continue pour alimenter les mo- teurs à travers leurs contrôleurs. Notons que le bloc de traitement est alimenté à travers l’ordinateur.
Bloc d’affichage
Ce bloc est en réalité une fenêtre MATLAB dans laquelle est tracée la figure correspondant à la forme 3D de l’objet scanné.
FIGURE2.2 – Schéma synoptique Bloc d’entrée
Ce bloc est constitué du clavier et de la souris d’un ordinateur. En effet, pour avoir en temps réel le tracé de la forme 3D, il faut que le scanneur soit connecté à l’ordinateur pendant toute l’opération de scannage. C’est donc à travers l’ordinateur que les informations utiles seront envoyées au scanneur.
Bloc de stockage
Ce bloc n’est que la mémoire de l’ordinateur. Les données acquises sont enregistrées sur l’ordinateur. Cet enregistrement est fait afin que les données ne soient pas perdues après chaque opération. Elles pourront être utilisées pour des tracés de forme 3D en différé.
Bloc de traitement
Ce bloc est constitué de la carte de commande qui est une carte Arduino Uno dans notre cas.
Il traite les informations entrées par l’utilisateur afin d’émettre les ordres de sorties destinés notamment aux moteurs.
Bloc opérationnel
Ce bloc est constitué de l’ensemble moteur + contrôleur et du système d’acquisition. Les moteurs assurent les mouvements de rotation du plateau tournant et de translation du sys- tème d’acquisition (capteur). Ces moteurs sont commandés via leurs contrôleurs respectifs.
Le système d’acquisition renvoie les distances mesurées au bloc de traitement pour le tracé de la forme 3D.
2.3.2 Schéma fonctionnel
La figure 2.3 montre le fonctionnement du scanneur. Le moteur qui assure la rotation du plateau tournant est appelé Moteur R et le moteur qui assure la translation du capteur est appelé Moteur Z.
2.3.3 Organigramme fonctionnel du système
Un organigramme de programmation (logigramme ou plus rarement ordinogramme) est une représentation graphique normalisée de l’enchaînement des opérations et des décisions effectuées par un programme d’ordinateur [13]. Avant de lancer le scannage, l’utilisateur doit entrer à l’ordinateur l’angle de rotation du plateau tournant (nombre de pas à faire par le moteur), le pas de translation verticale du capteur (distance à parcourir par le capteur après le scannage de chaque contour) et la distance totale à parcourir par le capteur pour l’opération (distance supérieure ou égale à la longueur du fruit à scanner).
Deux boucles essentielles constituent l’organigramme du scanneur. Ces deux boucles sont imbriquées l’une dans l’autre. Dans la boucle inférieure :
— le capteur mesure la distance capteur-objet sur un point d’un contour ;
— la distance est traitée par le programme de commande pour être ajouter au tracé de la forme 3D ;
— le plateau tourne et repositionne le fruit sous un autre angle ;
Dans la boucle supérieure, la boucle inférieure est exécutée et le capteur effectue une trans- lation vers le haut pour qu’un autre contour soit scanné. Lorsque le capteur parcourt la distance désirée par l’utilisateur, celui-ci est ramené à sa position initiale et le processus s’arrête. Le fonctionnement décrit ci-dessus peut être représenté par l’organigramme de la figure 2.4.
CHAPITRE2.ANALYSEETMODÉLISATIONDUSCANNEUR
FIGURE2.3 – Schéma fonctionnel du scanneur
parJohannèsDagbègnonHOUNSINOUCPI/2018-2019Page
Début
-Entrer informations -Lancer scannage
-Acquérir données -Tourner moteur R -Afficher forme 3D
-Tourner moteur Z -Monter capteur
-Tourner moteur Z -Descendre capteur
Tour complet
Distance totale par- courue ?
Capteur position ini- tiale ?
FIGURE2.4 – Organigramme du système
2.3.4 Filtrage des données
Les données acquises après le scannage doivent être filtrées. Le filtre utilisé est un filtre statistique. Il se fait en quatre étapes. Pour chaque contour de l’objet scanné :
— calculer la moyenne des distancesd¯ d¯= 1
n
n
X
i=1
di (2.1)
— calculer l’écart-type des distancesσ
σ= v u u t
1 n−1
n
X
i=1
|di−d|¯2 (2.2)
— définir un intervalle de confiance I
I = [ ¯d−zα∗ σ
√n; ¯d+zα∗ σ
√n] (2.3)
avec :
• di une distance mesurée sur le contour ;
• nle nombre de mesures effectués sur le contour ;
• zαest la valeur de la table de la loi normale correspondant à la confiance voulue.
— remplacer chaque distance en dehors de l’intervalle par la distance la plus proche d’elle et se trouvant à l’intérieur de l’intervalle.
Le programme MATLAB de filtrage est ajouté au document en annexe B.1.
Pour parvenir à la réalisation du système décrit, plusieurs logiciels sont utilisés, chacun pour un travail bien précis. Dans la partie suivante, les logiciels utilisés dans la réalisation du scanneur sont présentés.
2.4 Logiciels utilisés
2.4.1 SketchUp
SketchUp est un logiciel de modélisation 3D, d’animation et de cartographie orienté vers l’architecture. Ce logiciel se caractérise par des outils simples (rotation, extrusion, déplace- ment etc) qui en font un logiciel de modélisation 3D très différent des modeleurs 3D clas- siques. A part le fait qu’il soit un modeleur ne manipulant que des surfaces, son originalité repose essentiellement sur le principe de l’inférence. Le logiciel propose de lui même une action de modélisation appropriée au contexte : créer une face, l’extruder , la diviser, dessi-
Il existe une panoplie de logiciels de modélisation 3D. Chacun d’entre eux est orienté dans un domaine d’application. Les logiciels les plus utilisés (du fait des nombreux outils de mo- délisation dont ils disposent) dans le domaine de la mécanique sont SolidWork et TopSolid.
Le choix de SketchUp s’est fait en raison du caractère particulier de notre modélisation 3D.
En effet, toutes les pièces à modéliser ne sont pas mécaniques (le plateau en plexiglas). Aussi la simplicité d’utilisation et la disponibilité du logiciel explique notre choix. Nous avons pu rapidement maîtriser les bases de son utilisation et parvenir à modéliser les principales pièces de notre scanneur.
2.4.2 LabVIEW
LabVIEW (Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench) est un logiciel de dé- veloppement d’applications, comparable à la plupart des systèmes de développement en langage C ou BASIC disponibles sur le marché, ou encore à LabWindows de National Ins- truments. Cependant, LabVIEW se distingue des autres logiciels sur au moins un point im- portant. En effet, la majorité d’entre eux s’articulent autour de langages à base de texte dont la programmation consiste à empiler des lignes de code, tandis que LabVIEW utilise un lan- gage de programmation graphique, le langage G, pour créer un programme sous forme de diagramme. Inutile d’être expert en programmation pour pouvoir utiliser LabVIEW. La ter- minologie, les icônes et les principes inhérents à LabVIEW, tous familiers aux ingénieurs et aux scientifiques, font appel à des symboles graphiques pour décrire les opérations de pro- grammation. LabVIEW offre des bibliothèques étendues de fonctions et de routines (blocs pré-programmés) capables de répondre à la plupart des besoins en programmation. En ce qui concerne les plates-formes Windows, Macintosh et Sun, LabVIEW comprend également des bibliothèques de fonctions spécifiques à l’acquisition de données et au pilotage d’instru- ments VXI et GPIB, ou encore d’instruments connectés sur une liaison série. Il existe aussi des bibliothèques dédiées à la présentation, à l’analyse et au stockage des données. Lab- VIEW intègre une panoplie complète d’outils de développement de programmes conven- tionnels, de sorte que vous pussiez définir des points d’arrêt, animer l’exécution du pro- gramme en mettant en évidence le cheminement des données et exécuter pas à pas votre programme. Le développement et la mise au point du programme s’en trouvent ainsi facili- tés [15].
LabVIEW comprend des bibliothèques de fonctions et des outils de développement spécia- lement conçus pour les applications de contrôle d’instruments. Un programme LabVIEW est appelé instrument virtuel (VI) tout simplement parce que sa représentation et son fonc- tionnement ressemblent à ceux des instruments classiques. Néanmoins, les VIs diffèrent en ce sens qu’ils tirent leurs fonctionnalités de la programmation informatique. Ils offrent une interface utilisateur interactive avec l’équivalent en code source, et acceptent les paramètres des VIs de niveau supérieur. Le LIFA (LabVIEW Inteface For Arduino) est une bibliothèque qu’on peut télécharger et ajouter à LabVIEW. Il permet d’interfacer Arduino avec LabVIEW.
C’est lui que nous avons utilisé pour programmer le scanneur. La connexion entre le scan- neur et LabVIEW s’établit à travers la liaison série comme avec le logiciel Arduino. Une fois la liaison établie, le programme LabVIEW peut envoyer toutes sortes de commande à la carte Arduino.
2.4.3 Arduino IDE
Arduino IDE est une application multiplateforme qui est écrite dans des fonctions de C et C++. Il est utilisé pour écrire et télécharger des programmes sur des cartes compatibles Arduino. Il fournit plusieurs bibliothèques sous forme de classe (programmation orienté objet) qui sont utilisées notamment pour les différents capteurs et modules compatibles avec Arduino. Il utilise le programme avrdude pour convertir le code exécutable en un fichier texte au codage hexadécimal qui est chargé dans la carte Arduino par un programme de chargement dans le firmware de la carte [16].
Avant de nous aventurer avec LabVIEW, ce logiciel est utilisé pour programmer une carte Arduino afin de commander le scanneur. Les données acquises sont enregistrées sur une carte mémoire et tracées en différé avec MATLAB.
2.4.4 MATLAB
MATLAB (MATrix LABoratory) est un environnement de développement utilisant un lan- gage de script du même nom. Il est utilisé à des fins de calculs numériques, pour manipuler les matrices, pour afficher des courbes et des données, de mettre en oeuvre des algorithmes ... et peut s’interfacer avec d’autres langages comme le C, C++, Java etc. Il est possible de programmer une carte Arduino avec MATLAB en y intégrant un toolkit [17].
Ce logiciel est utilisé pour traiter les données issues des tests du capteur. C’est également dans une fenêtre MATLAB que LabVIEW trace la forme 3D de l’objet scanné.
2.4.5 Proteus
Proteus est un logiciel de CAO (Conception Assisté par Ordinateur) électronique. Édité par la société Labcenter, il est un logiciel de CAO électronique qui permet la conception d’un système électronique complet et de le simuler, y compris avec le code des microcontrôleurs.
Pour ce faire, il inclut un éditeur de schéma ISIS, un outil de placement-routage ARES, un simulateur analogique-numérique, un environnement de développement intégré pour mi- crocontrôleur, un module de programmation par algorigramme ainsi qu’un éditeur d’inter- faces pour smartphone afin de piloter à distance des cartes Arduino ou Raspberry [18].
Ce sont l’éditeur de schéma ISIS et l’outil de placement-routage ARES que nous avons uti- lisés pour la réalisation de notre scanneur. Dans ISIS nous avons édité le schéma électrique complet de notre système. Ensuite avec ARES nous avons placé les différents composants et avons fait le routage automatique et manuel pour la finition.
L’utilisation des logiciels décrits ci-dessus a contribué à la réalisation du scanneur. En ce qui concerne la modélisation 3D avec SketchUp, les modèles obtenus sont présentés dans la partie suivante.
2.5 Modélisation 3D du scanneur
2.5.1 Modélisation des pièces du scanneur
Le scanneur à réaliser comporte quatre pièces principales : le moteur pas à pas , le support des moteurs , le plateau tournant et le support de fixation des moteurs. Le reste constitue des outils d’assemblage. Le logiciel SketchUp est utilisé faire une modélisation 3D de ces principales pièces du scanneur. La modélisation a pris en compte les dimensions réelles des pièces.
2.5.1.1 Modélisation du moteur pas à pas
FIGURE2.5 – Modèle 3D du moteur pas à pas
2.5.1.2 Modélisation du support des moteurs
FIGURE2.6 – Modèle 3D du support des moteurs
2.5.1.3 Modélisation du plateau tournant
FIGURE2.7 – Modèle 3D du plateau tournant
2.5.1.4 Modélisation du support de fixation du capteur
FIGURE2.8 – Modèle 3D du support de fixation du capteur
2.5.2 Modèle 3D du scanneur
Une fois les différentes pièces modélisées, nous les avons assemblées dans le logiciel. Le résultat est présenté à la figure 2.9 .
FIGURE2.9 – Modèle 3D du scanneur
C’est ce modèle que nous allons essayer de réaliser avec les matériaux et les composants à notre disposition.
2.6 Conclusion
Nous avons présenté dans ce chapitre «ce que nous avons à faire». Le cahier des charges du scanneur a été défini. Les spécifications conceptuelles et fonctionnelles puis l’organigramme du système ont été présentés. De plus l’aspect physique du scanneur a été présenté à tra- vers son modèle 3D et de celui de ses différentes pièces. Dans le chapitre suivant, la phase pratique du travail (réalisation du scanneur) sera exposé.
Réalisation du scanneur
3.1 Introduction
Dans tout type de projet de construction, une bonne planification est essentielle pour obtenir un bon résultat. Une bonne analyse du système permet d’éviter les erreurs coûteuses de retouche. Nous devons donc faire dans ce chapitre une étude qui consiste en la réalisation de notre scanneur 3D. Nous allons présenter tout le matériel utilisé ainsi que les logiciels nécessaires à la réalisation. Ensuite nous présenterons l’assemblage des différentes parties du scanneur et nous finirons par l’évaluation financière du projet.
3.2 Matériel
Le choix du matériel est une étape essentielle dans tout projet de conception. Nous sommes dans notre contexte limité dans nos choix puisque le matériel utilisé est essentiellement de la récupération. Néanmoins, nous nous sommes assurés par des calculs rigoureux et des analyses logiques que nos choix convenaient pour notre cahier des charges.
3.2.1 Matériel mécanique
Tige filetée
Afin d’assurer la translation du support de fixation du capteur, nous avons opté pour un système vis-écrou. Il s’agit ici de l’association d’une tige filetée utilisée comme vis et d’un bout de tige en inox que nous avons taraudé à l’intérieur pour l’utiliser comme écrou. Une tige filetée est une simple tige à pas de vis à laquelle s’ajoute une rondelle et/ou un écrou, pour une meilleure fixation. Celle utilisée pour le montage du scanneur est en acier doux de diamètre M8 (8 mm de diamètre) et de pas 1.25 mm.
La rotation de la tige provoque le déplacement linéaire ou la translation du support de fixa- tion du capteur. L’intérêt de ce système est qu’on peut calculer exactement le déplacement de l’écrou en sachant l’angle de rotation de la tige et son pas de filetage. Il existe plusieurs types de tiges filetées correspondant aux différents types de filetage existants. D’après la littérature [19], le filetage à pas carré est plus adapté pour ce type de système qui nécessite une grande précision. Malheureusement, nous avons dû utiliser une tige à pas triangulaire du fait de l’indisponibilité de la tige à pas carré sur le marché. La figure 3.1 montre une tige filetée M8 à pas triangulaire.
FIGURE3.1 – Tige filetée M8 Tiges en inox
Le système de vis-écrou ne peut à lui seul assurer la translation du support de fixation du capteur. En effet, ce système se mettrait à tanguer à chaque rotation. Il est donc nécessaire de forcer la tige filetée à rester droit. Pour ce faire, un système de rails doit être utilisé pour faire coulisser correctement le support. Nous avons utilisé trois tiges en inox : deux tiges de diamètre M8 et une tige de diamètre M14. La dernière a été coupée pour avoir deux bouts de longueur 4.5 cm qui ont été ensuite alésés de l’intérieur. L’alésage est fait pour permettre aux tiges de diamètre M8 de passer à l’intérieur avec un jeu suffisant pour assurer le coulissage du support de fixation à chaque rotation de la tige filetée.
Téflon
De son nom chimique polytétrafluoroéthylène, le téflon est un plastique dur reconnu pour être résistant aux acides, à la chaleur et à la corrosion [20]. Nous l’utilisons ici comme sys- tème de couplage. La tige filetée et le plateau tournant doivent être entrainés par des mo- teurs. Cela nécessite qu’ils soient couplés aux moteurs par un système. Nous avons choisi le téflon pour sa disponibilité et sa résistance. D’abord sous forme cylindrique pleine, nous l’avons usiné pour permettre aux différents axes d’y entrer et pour que les couplages soient solides. La figure 3.2 montre le téflon utilisé.
FIGURE3.2 – Téflon
3.2.2 Matériel électrique
Le moteur pas à pas
Notre scanneur nécessite l’acquisition de données précises. Ainsi la rotation du plateau doit se faire d’un angle bien précis et la translation du support de fixation du capteur doit être également d’une distance bien précise. Il faut donc des moteurs pouvant faire de petits dé- placements sans être perturbés par l’inertie. Les moteurs capables de faire ce genre de mou- vement sont les moteurs pas à pas. Le moteur pas à pas constitue un convertisseur électro- mécanique. Il permet de transformer un signal électrique (impulsion ou train d’impulsions de pilotage) en un déplacement (angulaire ou linéaire) mécanique. Du point de vue élec- trotechnique, le moteur classique ressemble à la machine synchrone, dont le stator porte les enroulements de pilotage et le rotor est soit muni d’aimants permanents (structure dite polarisée ou active), soit constitué par une pièce ferromagnétique dentée (structure dite ré- luctante ou passive) [21]. Entre le moteur et son alimentation, sont intercalés trois éléments essentiels (figure 3.3)
— une unité de calcul, qui élabore les impulsions de commande ;
— un modulateur PWM, qui génère les commandes des contacteurs électroniques de commutation ;
— une électronique de commutation (puissance), qui, à partir d’une alimentation , four- nit l’énergie vers les enroulements appropriés du moteur (Cf figure 3.4).
FIGURE3.3 – Schéma bloc de principe du contrôle d’un moteur pas-à-pas [21]
FIGURE3.4 – Moteur pas à pas Nema 17 [21]
L’alimentation de chaque bobinage du moteur par une tension particulière provoque l’appa- rition d’un courant qui engendre un champ magnétique de direction précise. Le changement séquentiel des tensions particulières à chaque bobinage permet de déplacer la position du champ statorique selon une résolution élémentaire appelée pas. Autrement dit, toute confi- guration des tensions aux bornes des bobinages correspond à un déplacement de la position stable du rotor. Une série bien déterminée de commutation de tensions entraîne un dépla- cement sur un nombre correspondant de pas. La succession des configurations d’alimen- tation, à une fréquence donnée, impose un champ statorique tournant avec une résolution d’un micro pas, d’un demi pas ou d’un pas entier. Dans la famille des moteurs pas à pas à aimants permanents, on distingue les moteurs pas à pas bipolaires qui contiennent deux enroulements (bobines). Chaque enroulement est commandé en courant positivement ou négativement. Le rotor aimanté possède plusieurs pôles Nord-Sud. Ces moteurs possèdent 4 fils (2 par bobine).
Pour ce travail, nous avons à disposition des moteurs Nema 17HS4401. La figure 3.5 montre la structure interne du moteur pas à pas Nema 17. On y distingue deux enroulements ré- partis en croix ainsi qu’un rotor constitué de nombreux pôles. Le tableau 3.1 présente les caractéristiques du moteur :
TABLAEU3.1 – Caractéristiques du moteur Nema 17 [22]
Angle correspondant à chaque pas 1.8◦
Résistance par phase 0.9Ω
Inductance par phase 2.5 mH
Courant maximal (sous 12 V) 1.7 A Couple de maintien minimal 40 N.cm
FIGURE 3.5 – Structure interne du moteur pas à pas Nema 17 : (a) Schématisation de la structure , (b) Structure réelle [21]
Calculons les couples mécaniques qu’il faut pour la translation et la rotation :
• pour la translation :
D’après [23], le couple nécessaire pour la translation est obtenu par l’équation 3.1 : TLtrans= F.ρ
2.E.π (3.1)
avec
— F le poids de la masse à translater ;
— ρle pas de la vis ;
— E le rendement du système vis-écrou ; Application numérique
En prenant :
— F =m∗g = 0.25∗9.81 = 2.4525N;
— ρ= 1.25mm= 0.00125m;
— E = 0.95d’après [23] ; On a :
TLtrans = 2.4525∗0.00125
2∗0.95∗.π = 0.0514N.cm (3.2) Le couple de maintien minimal du moteur est de 40 N.cm et est largement supérieur àTLtrans.
Nous en concluons que le moteur peut assurer la translation du support du capteur.
• pour la rotation :
D’après [23] , le couple nécessaire est obtenu par l’équation 3.3 :
TLrot =F ∗r (3.3)
avec
— F le poids de la masse à tourner ;
— r le rayon du plateau tournant ; Application numérique
En prenant :
— F =m∗g = 4∗9.81 = 39.24N;
— r = 8cm= 0.08m; On a :
TLrot = 39.24∗0.08 = 3.1392N.m (3.4) Nous n’avons pas le couple maximal du moteur. Nous allons utiliser la puissance électrique maximale du moteur pour faire le calcul.
Notons :
— Pemaxla puissance électrique maximale du moteur ;
— Pmmaxla puissance mécanique maximale du moteur
— ηle rendement du moteur
— ωmax la vitesse angulaire maximale d’utilisation du moteur Nous savons que la puissance mécanique est donnée par :
Pm =η∗Pe =TL∗ω (3.5)
et la puissance électrique
Pe=U ∗I (3.6)
On peut donc estimer le couple qui sera développé par le moteur pour une vitesse donnée et ce pour une puissance donnée. Cela est exprimé par la relation suivante :
TL= η∗U ∗I
ω (3.7)
Application numérique Prenons :
— en minimisant le rendement du moteurη= 0.5;
— la tensionU = 12V ;
— le courant maximalImax= 1.7A(sous 12 V) ;
— la vitesse angulaire maximale d’utilisation ωmax = 0.1tour/s = 1π/10rad/s (un tour en 20s) ;
On a :
TL= 0.5∗12∗1.7∗10
π = 32.48N.m (3.8)
Cette valeur de couple calculée est le couple disponible sur l’axe du moteur pour la vitesse angulaire choisie. Il est largement supérieur au couple nécessaire pour faire tourner le pla- teau tournant et toute la charge.
Nous faisons donc la conclusion que nos moteurs sont en mesure d’assurer la translation du support et la rotation du plateau tournant.
Le contrôleur des moteurs
La commande des moteurs pas à pas n’est pas chose aisée. Cette commande réside dans une alimentation séquentielle des deux bobines du moteur tout en inversant les polarités. C’est ici que le contrôleur va jouer tout son rôle, il permettra d’appliquer les signaux électriques nécessaires aux bobines du moteur par le biais d’un signal d’horloge généré par un micro- contrôleur.
Il existe plusieurs contrôleurs utilisables pour commander le moteur Nema 17 : le L298N, le A4988 , le DRV8825 etc. Le critère de choix du contrôleur réside essentiellement dans le courant qu’il peut tirer pour alimenter le moteur. Ce courant doit être, pour des mesures de sécurité, 1.25 à 2 fois supérieur au courant maximal des moteurs. Les driver A4988 et DRV8825 sont en mesure de fournir un tel courant aux moteurs. Nous avons choisi le driver A4988 pour son coût (1500 contre 2500 FCFA pour le DRV8825) . Il est alimenté sous une tension entre 8 et 35 V pour un courant maximal de 2.5 A.
La figure 3.6 représente le synoptique relativement complexe de l’intérieur du driver A4988.
Les deux grands blocs encadrés en rouge représentent un pont en H constitué de 4 tran- sistors MOSFET qui permettront de commander les deux bobines du moteur. Ce type de montage permet d’alimenter les bobines dans les deux polarités avec simplement une seule alimentation. Il faut noter que ce driver est conçu pour commander le moteur en courant et non en tension. Tout se passe à l’intérieur du composant. Sur la figure 3.6 , vous pouvez voir deux résistancesRS1 et RS2 connectées entre la partie inférieure du pont en H et la masse.
Ces résistances vont permettre de mesurer le courant en permanence dans les bobines du moteur (boucle de régulation)et agir p ainsi sur l’électronique de commande du pont en H.
Les quatre MOSFET sont bien sûr commandés en fonction du signal « STEP » généré par le microcontrôleur. En effet, le microcontrôleur génère un signal PWM sur la pin « STEP » du driver. Ce signal fait commuter les MOSFET à sa fréquence, laquelle fréquence détermine la vitesse de rotation du moteur pas à pas. La commande du moteur se fait également en fonc- tion de la tension mesurée aux bornes deRS1. En fait quelle que soit la tension qui alimente le driver entre 8 et 35V, le contrôleur va surveiller le courant à l’intérieur des bobines pour qu’il ne dépasse pas la valeur nominale réglée. Cette valeur est réglée par un potentiomètre qui se trouve sur le driver [24]. La figure 3.7 montre un driver A4988 ainsi que son câblage.
FIGURE3.6 – Synoptique interne du driver A4988 [24]
FIGURE3.7 – Driver A4988 [24]
Le capteur
Pour un scanneur 3D le système d’acquisition de données est très important. C’est lui qui renvoie les données nécessaires pour le tracé de la forme 3D. Dans notre cas, nous avons opté pour un capteur de distance. Vu la distance qui sépare le capteur et le plateau tournant d’après le modèle 3D de notre scanneur, il faut un capteur à petite portée. D’après nos re- cherches, le plus simple et à notre portée est le capteur de distance Sharp GP2Y0A51SK0F. La plage de mesure de ce capteur selon son datasheet est de 2 à 15 cm [25]. Il fonctionne avec la technique des récepteurs multiples (Cf chapitre 1). La courbe de la tension de sortie en fonction de la distance entre le capteur et l’objet est donnée par le datasheet du composant (figure 3.8).
FIGURE3.8 – Tension de sortie du capteur en fonction de la distance [25]
La tension de sortie du capteur n’est pas linéaire avec la distance. Afin de calculer la distance en utilisant la tension de sortie du capteur, nous avons effectué des mesures nous même avec le capteur. Pour chaque distance de la plage de mesure considérée (échantillonnée à 0.5mm) nous avons lu la tension analogique de sortie. Puisque nous avons prévu un plateau tour- nant de 8 cm de rayon, nous nous sommes limité aux distances entre 2 et 10 cm. La figure 3.9 montre la courbe obtenue après nos mesures. Nous avons en abscisse la distance et en ordonnée la tension mesurée aux bornes du capteur.
FIGURE3.9 – Tension de sortie mesurée aux bornes du capteur en fonction de la distance Dans le fonctionnement de notre scanneur, nous n’avons pas directement la distance. C’est elle que nous devons calculer en utilisant la valeur de la tension. Pour ce faire, nous avons procédé à une interpolation des données grâce au logiciel MATLAB. Cette interpolation a été donc faite dans le sens inverse c’est-à-dire que la tension analogique est désormais en abscisse et la distance en ordonnée. Le programme d’interpolation MATLAB écrit est ajouté à ce document en annexe B.2. La figure 3.10 montre les données avant et après interpolation.
L’analyse de ces deux courbes montre que la tension de sortie du capteur est de plus en plus instable pour des distances proches des 10 cm. Nous devons donc limiter les mesures dans une plage comportant le moins de fluctuations possibles et plus ou moins large. La plage choisie pour avoir des données plus précises est de 2 à 5 cm.
CHAPITRE3.RÉALISATIONDUSCANNEUR
parJohannèsDagbègnonHOUNSINOUCPI/2018-2019Page
L’Optocoupleur
Un optocoupleur est un composant électronique capable de transmettre un signal d’un cir- cuit électrique à un autre sans qu’il n’y ait de contact galvanique entre eux. Il est composé d’un émetteur et d’un récepteur. L’émetteur est une diode électroluminescente émettant de la lumière infrarouge lorsqu’elle est soumise à une polarisation directe. Le récepteur est un phototransistor qui est une variante du transistor NPN : le courant passe du collecteur vers l’émetteur mais à condition que la base reçoive, non plus du courant mais de la lumière visible ou infrarouge venant de l’émetteur. Nous utilisons ici l’optocoupleur afin d’isoler électriquement le circuit de commande du circuit de puissance. La figure 3.11 montre l’op- tocoupleur 4N35 que nous avons choisi.
FIGURE3.11 – Optocoupleur 4N35
Carte Arduino
Arduino est une marque qui couvre des cartes électroniques matériellement libres sur les- quelles se trouve un microcontrôleur. La version la plus utilisée des cartes Arduino est la carte Arduino Uno. La carte Arduino Uno (figure 3.12 ) est basée sur un ATMega328P. Elle dispose de 19 entrées/sorties dont 13 digitales et 6 analogiques. Comme tout microcontrô- leur, il offre des interfaces de communications sérielles (UART, I2C, SPI). La configuration par défaut de cette carte Arduino est telle qu’elle fonctionne avec un quartz de 16 MHz sous une tension de 5V. Elle se programme principalement avec le logiciel Arduino. Il existe aussi d’autres logiciels tels que LabVIEW et MATLAB qui ont des modules pouvant programmer la carte.
Après avoir choisi le matériel nécessaire, il doit être assemblé pour réaliser le scanneur. Cet assemblage est présenté dans la partie suivante.
FIGURE3.12 – Carte Arduino Uno
FIGURE 3.13 – Microcontrôleur Atmega328P et correspondance avec les broches de l’Ar- duino Uno
3.3 Assemblage du scanneur
3.3.1 Assemblage mécanique
Après le dessin des différentes pièces avec le logiciel, suit l’étape de l’assemblage. L’assem- blage désiré est celui du modèle 3D du scanneur précédemment montré dans le chapitre 2.
Cet assemblage s’est effectué à l’atelier mécanique de l’EPAC. Après sciage, coupe, perçage, alésage, taraudage, filetage, couplage, alignement . . ., nous sommes arrivé à un résultat bien satisfaisant.
L’assemblage final obtenu est présenté à la figure 3.14.
FIGURE3.14 – Assemblage mécanique final du scanneur
3.3.2 Assemblage électrique
Après avoir monté la partie mécanique du scanneur, des tests ont été effectués pour vérifier le bon fonctionnement de la machine. Pour réussir ces tests, le matériel électrique doit être également assemblé. Cet assemblage s’est fait par deux circuits imprimés. Le premier circuit (circuit principal) est composé de contrôleurs des moteurs, de deux condensateurs, d’un ré- gulateur 5V, de connecteurs pour relier les moteurs et le capteur au circuit, ainsi que d’un T-bloc pour l’alimentation de puissance. Il communique avec le second circuit (circuit d’op- tocoupleurs) composé seulement des optocoupleurs et de leurs résistances de polarisation.
Il faut noter que le circuit principal est réalisé à la manière des shields Arduino. Il s’emboite parfaitement dans les connecteurs de la carte Arduino Uno. Ainsi, nous avons trois cartes électroniques qui communiquent entre elles et elles toutes avec l’ordinateur à travers la liai- son série de la carte Arduino.
La réalisation d’un PCB (Print Circuit Board) se fait en plusieurs étapes. Le logiciel utilisé pour le faire est Proteus (version 8.6). Pour cela, le circuit électrique du montage a été réa- lisé en remplaçant certains composants par des connecteurs. Cela va permettre de réduire la taille finale des circuits obtenus. Le schéma électrique principal est présenté à la figure 3.15. La figure 3.16 présente le circuit d’un optocoupleur qui sera dupliqué pour les autres.
Une fois les circuits imprimés, nous avons procédé aux soudures des différents composants et connecteurs sur les circuits. Les PCB réalisés avec Proteus et les circuits imprimés avec composants sont ajoutés au document en annexe C.
FIGURE3.15 – Schéma électrique principal
FIGURE3.16 – Schéma électrique d’un optocoupleur
Ces deux circuits imprimés ont permis de réaliser l’assemblage électrique du scanneur ajouté au document en annexe C.
Une fois le scanneur assemblé, il faut lui «donner vie». Il s’agit de la programmer. Dans la partie suivante, cette programmation est présentée.
3.4 Programmation de la commande
Le fonctionnement décrit dans le chapitre 2 est implémenté et transcrit avec le langage gra- phique G de LabVIEW . La figure 3.17 montre l’interface de commande et de supervision du scanneur ajoutée au programme pour permettre sa simple utilisation. On peut y retrouver des outils de supervision : une led verte qui clignote quand le plateau tourne ; une led jaune (à l’état éteint sur la figure ) qui change d’état à chaque mouvement du capteur et une barre de progression qui affiche en temps réel l’évolution du scannage.
A la fin de la réalisation du scanneur, il est convenable de faire le point financier de tous ce qui est entré dans cette réalisation. La partie suivante est consacrée à l’évaluation financière du projet.
FIGURE3.17 – Interface de commande LabVIEW du scanneur
3.5 Évaluation financière
Le tableau 3.2 fait le point financier de tous les achats des composants mécaniques ainsi que leur assemblage.
TABLAEU3.2 – Devis quantitatif et estimatif mécanique Désignation Quantité Prix unitaire Prix total
Téflon 1 7500 7500
Tige filetée M8 1 1500 1500
Tiges en inox M8 2 2500 5000
Tige en inox M14 1 3000 3000
Écrou M10 + rondelle M6 4 75 300
Ceintures 4 100 400
Vis 4 150 600
Main d’œuvre Mécanique 1 10000 10000
Main d’œuvre Vitrier 1 15000 15000
Total 43300
Le tableau 3.3 fait le point financier de tous les achats des composants électriques ainsi que leur assemblage.
