La Visión Artificial Sigue y Lidera la Tecnología Robótica

by AIA
A3 México Posted 23/04/2021

Universal Robots’ ActiNav Autonomous Bin Picking combines collaborative robots, a 3D sensor and autonomous robot motion control to solve unstructured bin picking and accurate placement for machine tending applications.

Puede parecer contradictorio que una tecnología de "detección" como la visión artificial siga la tecnología de manipulación de materiales que guía, como la robótica, en lugar de la tecnología de plomo. Después de todo, la mayoría de la gente tiene que ver un objeto para agarrarlo. Pero al igual que muchas tendencias tecnológicas emergentes, el contexto lo es todo.

En este caso, "seguir" tiene dos significados muy diferentes. En primer lugar, los robots siguen la guía de visión artificial cuando se trata de aplicaciones de robots guiados por visión (VGR), como recogida de contenedores y cuidado de máquinas. En estos casos, el sistema de visión artificial ubica tanto el efector final del robot como el producto objetivo en el espacio 3D. El sistema de visión artificial actúa como puente entre los dos sistemas de coordenadas, proporcionando un flujo continuo de compensaciones o correcciones espaciales para la trayectoria del robot a medida que se mueve hacia un objeto para recoger o un contenedor para colocar. En este caso operativo, el robot sigue el sistema de visión artificial.

Sin embargo, cuando se trata de casos de negocios y tendencias, por ejemplo, tasas de adopción robótica guiada por visión, la visión sigue al robot.

"En Baumer, estamos viendo que la tecnología de visión artificial sigue las instalaciones robóticas en muchos mercados", dijo Doug Erlemann, Gerente de Desarrollo Comercial de Cámaras en Baumer Group. "Esta tendencia es particularmente pronunciada en las regiones de fabricación intensiva como China y los países de la Cuenca del Pacífico, pero también es válida para los nuevos usuarios de automatización en EE. UU. Y Europa".

La selección de contenedores autónoma ActiNav de Universal Robots combina robots colaborativos, un sensor 3D y un control de movimiento de robot autónomo para resolver la selección de contenedores no estructurados y la colocación precisa para aplicaciones de cuidado de máquinas.

Impulsores de la Cadena de Suministro Global
Como cuna de la fabricación, los mercados de Asia y el Pacífico, en particular China, representan una gran oportunidad para las soluciones tradicionales de visión artificial. A pesar de los crecientes costos laborales, las crecientes restricciones ambientales y los factores relacionados que se suman al costo de fabricación, China se esfuerza por mejorar los controles de calidad y mantener su condición de centro de fabricación mundial. Las aplicaciones de VGR y su crecimiento en todos los segmentos de fabricación se consideran una fuerza impulsora detrás de esta clasificación y demanda regionales.

"Hace solo unos años, hicimos un estudio de instalaciones robóticas que indicó que tal vez solo el 15 por ciento de las células de trabajo de los robots usaban visión artificial”, dice David Dechow, experto en tecnología y sistemas de visión artificial del integrador de visión artificial Integro Technologies Corp. “Pero desde En ese momento, no hemos visto más que un creciente interés en la robótica guiada por visión. Desafortunadamente, la mayoría de los integradores de robots no cuentan con profesionales de visión artificial en el personal, por lo que pierden muchas oportunidades de vender soluciones robóticas donde la visión artificial sería la tecnología habilitadora. Esa es una de las cosas interesantes de ser parte de Integro, donde contamos con diseñadores de visión artificial y de robots de alto nivel centrados en la solución de soluciones integradas ".

Los conceptos erróneos y los obstáculos educativos aún se interponen en el camino de una mayor adopción de VGR, agrega Dechow. Hoy en día, existe la creencia de que 3D VGR es demasiado difícil de resolver de manera confiable para aplicaciones como carga de máquinas, paletización y recogida y colocación flexibles. Y si bien es cierto que las cajas o piezas compactas son una aplicación desafiante de VGR, la tecnología de visión artificial actual es totalmente capaz de guiar a los robots para aplicaciones precisas de pick-and-place, bin picking y aplicaciones relacionadas, dice Dechow.

Recolección de Contenedores Simplificada
Muchas empresas de robots como Fanuc y Universal Robots han seguido una gran cantidad de empresas de visión artificial como Keyence, Matrox y otras para proporcionar soluciones VGR optimizadas que simplifican las aplicaciones de recolección de contenedores.

Por ejemplo, la nueva solución ActiNav Autonomous Bin Picking de Universal Robots trae la simplicidad de "enseñar por demostración" común a la plataforma de programación de robots colaborativos de UR a la solución de visión artificial de bin picking.

“El cuidado de máquinas siempre ha sido una de las aplicaciones principales para nuestros brazos robóticos colaborativos”, dice el vicepresidente de administración de productos y aplicaciones de Universal Robots, Jim Lawton. “Descubrimos una necesidad importante del mercado de una solución simple que permita a los cobots UR localizar y seleccionar de forma autónoma piezas de contenedores profundos y colocarlas con precisión en una máquina. Esto no es recoger y soltar; esta es una selección precisa y una ubicación orientada a la pieza”.

Si bien existe una variedad de enfoques para automatizar las estaciones de cuidado de máquinas, muchos de los cuales incluyen la implementación de bandejas, alimentadores de tazón o transportadores para llevar las piezas a la máquina, Lawton explica cómo ActiNav evita este paso. “Las piezas a menudo ya están en contenedores, por lo que la opción más flexible y escalable es entregar ese contenedor de piezas a la máquina y luego recogerlas directamente del contenedor y colocarlas en la máquina”, dice. "Esto minimiza el espacio en el piso y reduce la necesidad de herramientas específicas de la pieza".

ActiNav inserta piezas de forma autónoma en máquinas de control numérico por computadora (CNC) o de procesamiento, como taladrado, desbarbado, soldadura, recorte o roscado. El sensor 3D de alta resolución y la coincidencia CAD permiten selecciones de alta precisión impulsadas por el Módulo de movimiento autónomo (AMM) de ActiNav, que determina cómo seleccionar la pieza y luego controla al robot para que escoja la pieza y la coloque en un dispositivo cada vez. El AMM permite que ActiNav funcione dentro de contenedores profundos que contienen más piezas; algo que los sistemas de visión independientes para recolección de contenedores luchan por lograr.

VGR Va Más Allá de la Fabricación
Si bien el cuidado de máquinas representa una operación de fabricación tradicional, la adopción de tecnologías robóticas y de visión artificial se está acelerando fuera de los mercados de fabricación tradicionales.

Los ejemplos incluyen un gran interés en el uso de robots como bots desinfectantes durante la pandemia global, como carniceros para permitir el distanciamiento social en el procesamiento de alimentos y como sistemas de mejora de la productividad para los centros de distribución de almacenes sobrecargados.

En la actualidad, los vehículos guiados autónomos (AGV), incluidas las carretillas elevadoras automáticas (AFT), están ayudando a los centros de distribución más grandes del mundo a mantenerse al día con los aumentos masivos de la demanda que han acompañado a la pandemia mundial. Un estudio reciente de Adobe revela que el comercio electrónico alcanzó los 82.500 millones de dólares en mayo, esencialmente condensando entre 4 y 6 años de crecimiento previsto en la primera mitad de 2020. Esto ejerce una enorme presión sobre las redes de almacenamiento, distribución y envío en todo el mundo.

Para aumentar la productividad, empresas como ifm efector, inc., han desarrollado soluciones de detección 3D para permitir que los montacargas autónomos recojan paletas de forma segura y las muevan a los estantes sin ninguna intervención humana, y a velocidades más altas en general de las que los trabajadores manuales pueden mantener durante todo un turno.

El sistema de detección de palés (PDS) de ifm se monta entre las horquillas de una AFT. Después de recibir una misión de manipulación de materiales, el vehículo activa la cámara PDS de ifm para recopilar una imagen en 3D del palé o bastidor. Una computadora incorporada dentro de la cámara, que ejecuta un algoritmo personalizado, filtra la imagen para una guía AFT óptima y determina la posición del objetivo de la misión en relación con la AFT con 6 grados de libertad (6DoF). En la terminal de la misión, el PDS de ifm realiza un barrido de volumen, utilizando un proceso similar al de ubicar el palé, para verificar que la estantería o el área de preparación esté lista para recibir el palé.

A partir de la década de 1980, el cofundador de Intels, Gordon E. Moore, enseñó a los tecnólogos de visión artificial a no preocuparse por la gloria o la posición, sino a centrarse en habilitar nuevas soluciones para problemas del mundo real. Intel nunca fabricó un chip para robótica guiada por visión, por ejemplo, pero los diseñadores de visión artificial ciertamente han hecho un excelente uso de una tecnología desarrollada para computadoras personales. Lo mismo puede ocurrir cuando se trata de la relación entre robótica y visión artificial. Es posible que no lideremos el caso empresarial hoy, pero el mundo está aprendiendo, aunque lentamente, que el futuro está en quienes tienen una visión verdadera.

Publicado originalmente por AIA a través de www.visiononline.org el 07/08/2020