Vision robotica con IA
Pharma
La visión artificial ayuda a los robots a manipular bolsas
En una empresa de renombre internacional de la industria química y farmacéutica, el suministro de sustancias químicas para su procesamiento en la planta posterior se organizó manualmente durante mucho tiempo: Los empleados tenían que levantar bolsas de hasta 25 kg de peso de los palés y preparar el contenido para las siguientes fases de producción. Este proceso no era una buena solución desde el punto de vista ergonómico y económico.
El hecho de que el contenido de los sacos esté clasificado predominantemente como mercancías peligrosas llevó a tomar la decisión de automatizar esta parte del sistema en la medida de lo posible y encargar la solución a ASA Automation. Vision On Line GmbH, especializada en soluciones de automatización basadas en el procesamiento de imágenes, se incorporó como socio.
Séptimo eje para mayor flexibilidad
La parte mecánica del sistema se realizó utilizando un robot de seis ejes con un séptimo eje adicional para la trayectoria de desplazamiento en la dirección X. Esta configuración garantiza que los palés, que se colocan en una ubicación definida mediante los elementos de transporte correspondientes, y los productos embolsados que se encuentran sobre ellos estén al alcance de la pinza de succión por vacío especialmente desarrollada y puedan alimentarse al sistema posterior en la posición exacta.
La precisión de agarre es crucial
La recogida de los sacos de la posición de colocación en un palé se realizó con una ventosa de vacío desarrollada específicamente para la aplicación. De este modo se evita que los sacos se comben en mayor o menor medida en función de su contenido y propiedades, lo que garantiza una manipulación fiable del producto. También se requería un alto grado de precisión a la hora de determinar las posiciones exactas de agarre para que los sacos, que no se cogen exactamente por el centro, no puedan romperse al levantarlos o durante el movimiento posterior.
Tratamiento de imágenes con IA
Debido a la variación geométrica de los sacos, sus posiciones y los distintos materiales, los métodos convencionales de procesamiento de imágenes para reconocer las posiciones de los objetos quedaron descartados como posible solución. Por tanto, para la necesaria determinación exacta del punto de agarre se recurrió a la solución de picking 3D EyeT+ Flex, ya que, además de otras herramientas, cubre la posibilidad de enseñar objetos con ayuda de inteligencia artificial.
El ojo del sistema es una cámara instalada en el brazo del robot, que realiza dos escaneados en 3D de los palés llenos de sacos. La razón es la escasa distancia entre la cámara y los objetos, derivada de la escasa altura de la sala y la altura relativamente alta de las pilas. Las imágenes de gran angular en un solo escaneado no eran factibles debido a la distorsión y el uso de un sensor de altura tampoco era posible, ya que existía el riesgo de medir incorrectamente la altura del objeto en los bordes inferiores de los sacos. Esto podría haber provocado colisiones entre la pinza y los sacos. Sin embargo, esta dificultad también podía superarse tomando dos imágenes con la cámara y resumiendo los datos de la imagen mediante un software adecuado.
