Guía Completa para la Selección Aleatoria de Objetos en Contenedores
Perspectivas de experto por William Lemus, Gerente de Ingenieros de Aplicaciones de Campo en el Extranjero, Solomon Technology Corporation
¿Qué es la Selección Aleatoria de Objetos en Contenedores?
La selección aleatoria de objetos en contenedores es una tarea de automatización robótica en la que un robot, asistido por una cámara 3D, recoge objetos dispuestos de forma aleatoria, con orientaciones desconocidas y posiciones no estructuradas, desde un contenedor.
Este proceso se implementa típicamente en entornos de fabricación y almacenamiento, con el objetivo principal de automatizar la recuperación de artículos de una pila aleatoria o no estructurada.
Industrias y Ejemplos de Selección Aleatoria de Objetos en Contenedores
La selección aleatoria de objetos en contenedores es invaluable en industrias donde la manipulación y clasificación de objetos es repetitiva, intensiva en mano de obra y consume mucho tiempo. A continuación, se presentan varios ejemplos de aplicaciones de selección en contenedores en diversas industrias.
Selección Aleatoria de Objetos Metálicos en Contenedores
Logística
En logística y almacenamiento, la selección aleatoria de objetos se utiliza para clasificar y manipular numerosos paquetes dispuestos aleatoriamente en contenedores. Por ejemplo, en un proyecto para una plataforma global de comercio electrónico, se recogieron paquetes variados de contenedores y se colocaron en una cinta transportadora a alta velocidad. El desafío principal fue mantener altas tasas de recolección mientras se manipulaban de forma segura paquetes pesados para evitar errores de manipulación o daños. La solución de IA de Solomon permitió que el sistema operara rápidamente, cumpliendo con altas demandas de rendimiento y asegurando un manejo preciso y seguro de paquetes de diversos tamaños y pesos.
Automotriz
En la industria automotriz, la selección aleatoria de objetos se utiliza para manejar y clasificar componentes automotrices. El principal desafío para los sistemas de selección en contenedores es lograr una alta precisión para garantizar que cada pieza sea clasificada, seleccionada y apilada correctamente. En un proyecto para un importante fabricante japonés de automóviles, se utilizó AccuPick para manejar con precisión piezas de automóviles, evitando errores y defectos en el ensamblaje y la colocación, mejorando así la eficiencia general.
Alimentos y Bebidas
En la industria alimentaria, la selección aleatoria de objetos desempeña un papel crucial en la automatización de la clasificación y manipulación de productos alimenticios, mejorando significativamente la eficiencia operativa. Uno de los proyectos destacados de Solomon en este sector incluyó la colaboración con una importante empresa multinacional de confitería para recoger galletas empaquetadas de contenedores y transferirlas a una cinta transportadora. El principal desafío fue el tiempo de ciclo, ya que el sistema debía recoger y colocar aproximadamente de 30 a 35 galletas por minuto. Se implementó la automatización para reducir la carga física de los operadores, minimizando así el riesgo de lesiones musculoesqueléticas y mejorando tanto la seguridad en el lugar de trabajo como la eficiencia de la línea de producción.
Manufactura
La selección en contenedores se utiliza ampliamente en la manufactura para recoger y clasificar diversos componentes. Un destacado productor de robots industriales y maquinaria de automatización requirió la selección aleatoria de objetos metálicos específicos a alta velocidad. Los principales desafíos fueron los estrictos requisitos de tiempo de ciclo y precisión. Los objetos necesitaban ser apilados en la estación de descarga, y cualquier error en la precisión de la selección resultaría en un apilamiento incorrecto. Los artículos podían estar posicionados desde una vista superior o trasera, con ángulos de inclinación variables, lo que requería que la IA detectara con precisión cada lado y su ángulo para una colocación precisa. La superficie brillante de los objetos metálicos representaba un desafío adicional para las cámaras 3D debido a la reflexión de la luz, lo que podía distorsionar tanto la imagen 2D como la nube de puntos 3D, reduciendo la precisión de la selección. Para superar esto, se utilizó una cámara 3D industrial SolScan equipada con luz de proyector verde en lugar de la habitual luz blanca.
Imagen 2D Original
Detección de IA en 2D con Reconocimiento de Ángulos
Nube de Puntos 3D con Colocación del Punto de Recolección
Farmacéutica y Médica
En la industria farmacéutica y médica, los sistemas de selección en contenedores son esenciales para manejar diversos artículos en entornos de alta velocidad donde la precisión es crucial. En este caso, un distribuidor farmacéutico manejaba diversos contenedores, incluyendo cajas y botellas de diferentes formas, tamaños y colores, con aproximadamente cinco objetos en posiciones y orientaciones aleatorias por contenedor. El desafío principal era garantizar que el código de barras del producto permaneciera visible durante la selección, ya que los artículos debían posicionarse entre lectores de códigos de barras para el escaneo. El área de trabajo era limitada, y los robots tenían que operar a alta velocidad para cumplir con estrictos tiempos de ciclo, aumentando el riesgo de colisiones. Se utilizó AccuPick para abordar esto. Su software de planificación de movimiento calculó trayectorias seguras y libres de colisiones, mientras que la IA incorporada permitió una detección de alta precisión, permitiendo que el robot seleccionara objetos desde cualquier posición (superior, lateral o inferior) sin ocultar el código de barras. Se emplearon dos efectores finales de robot distintos: uno con una gran ventosa y otro con una ventosa pequeña, y según los resultados de detección de objetos, posición y tipo (caja o botella), se establecieron condiciones y reglas estratégicas para garantizar que se seleccionara el efector final adecuado para cada caso específico de objeto.
Elementos Esenciales del Sistema de Selección Aleatoria de Objetos en Contenedores
Calibración del Punto Central de Herramienta (TCP)
La calibración del TCP del robot debe realizarse una vez que se selecciona un efector final para la aplicación y se monta en la brida del robot. El TCP sirve como punto de referencia para instruir al robot sobre la posición y orientación precisas del efector final.
Calibración del TCP
Calibración entre la Visión y el Robot
La calibración entre el sistema de visión y el robot es esencial. Como la cámara 3D tiene su origen de coordenadas en la base de la cámara y el robot tiene su origen de coordenadas en la base del robot, la calibración permite que el robot entienda el sistema de coordenadas de la cámara y convierta estas coordenadas a las suyas propias. Como resultado, cualquier coordenada de posición y rotación enviada desde el escáner 3D al robot será interpretada con precisión, permitiendo que el robot alcance el punto específico con la posición y rotación requeridas.
Escaneo 3D y Detección de Objetos
El escáner 3D captura tanto imágenes 2D como nubes de puntos 3D de los objetos en el contenedor. Estos datos se utilizan para generar un punto de selección para los objetos que cumplen con los criterios básicos para la recolección. Estos criterios pueden variar según el proyecto, pero generalmente incluyen:
• Objetos ubicados en la superficie superior del contenedor.
• Objetos que no están ocultos o están ligeramente ocultos por otros artículos.
• Características visibles que ayudan a determinar la orientación para la recolección del objeto.
• Objetos posicionados y girados de manera segura para garantizar que el robot o su efector final no colisionen durante la recolección.
Generación y Ejecución del Punto de Selección
El punto de selección para cada objeto generalmente incluye tanto coordenadas de posición como de rotación. Una vez generado, el robot recibe este punto de selección. Luego, el controlador del robot calcula la trayectoria para alcanzarlo. Para aplicaciones más desafiantes en entornos que requieren evitar colisiones, se necesita un software de planificación de movimientos para calcular una trayectoria segura. Al llegar al punto de selección, el robot recoge el objeto y luego lo deposita en el lugar o contenedor deseado.
Repetición del Ciclo
Una vez que todos los objetos detectados en el ciclo actual han sido recogidos y depositados, comienza un nuevo ciclo desde el paso de escaneo. Esto asegura una operación continua hasta que el contenedor esté vacío.
Desafíos y Soluciones de la Selección Aleatoria de Objetos en Contenedores
Requisitos Estrictos de Tiempo de Ciclo
Los proyectos con requisitos estrictos de tiempo de ciclo enfrentan desafíos significativos, ya que cada paso debe completarse rápidamente para cumplir con los objetivos generales. Las consideraciones clave incluyen:
• Tiempo de Captura de la Cámara 3D: La cámara 3D debe capturar rápidamente tanto imágenes 2D como nubes de puntos 3D.
• Generación de Imágenes y Nubes de Puntos: Los algoritmos para generar imágenes 2D y nubes de puntos 3D deben ser eficientes y optimizados.
• Identificación de Objetos: El algoritmo de identificación de objetos debe ser rápido; el uso de IA puede mejorar significativamente la velocidad y precisión.
• Colocación del Punto de Selección: El algoritmo para determinar los puntos de selección debe ser rápido. Aquí se puede utilizar IA para lograr alta velocidad.
• Planificación de Movimientos: El sistema de planificación de movimientos debe calcular rápidamente trayectorias seguras.
• Velocidad del Robot: El robot mismo debe operar a altas velocidades para cumplir con las demandas de tiempo de ciclo.
• Selección del Efector Final: Elegir el efector final adecuado es crucial para minimizar fallos en la recolección y garantizar que los objetos permanezcan seguros durante los movimientos del robot.
Alta Precisión en la Selección
Lograr una alta precisión en la selección es vital para una recolección aleatoria eficaz. Las consideraciones clave incluyen:
• Escáner 3D Apropiado: Seleccionar un escáner 3D adecuado para el material del objeto, la distancia de trabajo y las dimensiones del contenedor es esencial.
• Alta Resolución: El escáner 3D debe contar con alta resolución para una captura detallada.
• Visión Artificial y Preprocesamiento de Imágenes: Utilizar técnicas avanzadas de visión artificial y preprocesamiento de imágenes puede mejorar significativamente la precisión.
• IA para la Detección de Objetos: Seleccionar el algoritmo de IA correcto puede mejorar la precisión en la detección de objetos.
• IA para la Colocación del Punto de Selección: Los métodos de coincidencia 3D con IA pueden refinar aún más la precisión en la colocación del punto de selección.
• Ajuste Fino: El ajuste fino integral de los parámetros del escáner 3D, técnicas de preprocesamiento de imágenes, algoritmo de detección de IA en 2D y método de coincidencia 3D para la colocación del punto de selección es esencial para un rendimiento óptimo.
• Entorno de Iluminación Estable: Garantizar un entorno de iluminación estable es importante para lograr resultados consistentes.
Orientación Aleatoria de Objetos
Los objetos en los contenedores a menudo tienen disposiciones aleatorias, orientaciones desconocidas y posiciones no estructuradas. Esta aleatoriedad puede hacer que los objetos se obstruyan entre sí. Para superar estos desafíos, se pueden emplear varias estrategias:
• Enfoque por Capas: Escanear y recoger los objetos más adecuados, luego volver a escanear para iniciar la siguiente iteración, avanzando capa por capa.
• Agitador de Contenedores: Utilizar un agitador de contenedores para alterar las posiciones de los objetos.
• Recolección en Dos Etapas: Primero recoger el objeto de la manera más efectiva posible y luego separarlo en una estación secundaria sin otros objetos para una recuperación más precisa.
• Efector Final: La selección correcta del efector final es crucial para aumentar la probabilidad de recoger objetos con éxito en escenarios desafiantes.
• Diseño del Contenedor: El diseño del contenedor es fundamental. Para ciertas aplicaciones, una forma de pirámide truncada invertida puede ofrecer una solución efectiva.
Precisión Incompleta en la Recolección
A pesar de las capacidades de los sistemas de visión avanzados, la precisión en la recolección no siempre puede ser del 100%. Los objetos ubicados en el fondo, bordes o esquinas del contenedor pueden quedar sin recoger debido a su ubicación. En estos casos, emplear un agitador de contenedores para reposicionar los objetos a áreas más accesibles dentro del contenedor puede ser una solución efectiva.
Espacio de Trabajo Limitado y Alta Velocidad del Robot
En espacios confinados donde es necesario el movimiento de robots a alta velocidad, el software de planificación de movimientos es esencial. Se puede requerir un archivo CAD ligero del espacio de trabajo y del efector final, que debe incluir el modelo del robot para simular trayectorias potenciales y calcular la ruta más segura.
Objetos Transparentes o Brillantes
Los objetos metálicos transparentes o brillantes presentan desafíos adicionales al generar una nube de puntos precisa para la colocación del punto de recolección. Las soluciones incluyen emplear IA, visión artificial y técnicas de preprocesamiento de imágenes, así como utilizar un escáner 3D de alta calidad. Combinar métodos como visión estéreo y luz estructurada de proyector, junto con opciones de diferentes colores de luz, alta resolución y mayor intensidad de luz, puede ayudar efectivamente a abordar estos desafíos.
Selección Aleatoria de Objetos en Contenedores Usando IA
La IA es fundamental para lograr una detección de alta calidad y una colocación precisa del punto de recolección, manteniendo tiempos de ciclo competitivos en aplicaciones industriales. Cuando se combina con técnicas de visión artificial y preprocesamiento de imágenes, la IA puede adaptarse a diversas condiciones ambientales y orientaciones de objetos. Esta adaptabilidad hace que la IA sea especialmente adecuada para aplicaciones de selección aleatoria en contenedores, donde los objetos están dispuestos aleatoriamente. Los modelos de IA desarrollados para estos escenarios deben ser robustos y flexibles, capaces de manejar diversos desafíos de recolección.
Solución de Selección en Contenedores AccuPick
La selección aleatoria de objetos en contenedores, impulsada por IA y sistemas de visión avanzados, está transformando la automatización industrial en diversos sectores. Explora cómo las soluciones de IA y visión 3D de Solomon pueden optimizar tus operaciones.