Avance robótico realizado por el Centro de tecnología de fabricación

Los expertos en automatización del Centro de tecnología de fabricación han hecho un gran avance en la robótica de recogida de objetos desconocidos...

El último avance realizado por expertos en automatización en The Manufacturing Technology Center (MTC), significa que la robótica puede manejar objetos sin necesidad de datos CAD o agarres diseñados para permitir una implementación más rápida de soluciones robóticas.

“Este proyecto demuestra la determinación de MTC de adoptar desarrollos académicos con potencial para transformar la robótica en la fabricación. La transferibilidad de esta técnica para seleccionar nuevos objetos permitirá a MTC realizar pruebas rápidamente con piezas de clientes y asesorar sobre estrategias de implementación”, comentó Mark Robson, ingeniero de investigación sénior, robótica, MTC.

El proyecto

Selección de contenedores, una tarea de manejo común en industrias donde un solo objeto debe separarse de una entrada a granel no estructurada.

Con los métodos tradicionales, las fábricas usan datos CAD junto con sensores de alto costo para identificar piezas individuales con precisión, así como para probar una gama de agarres prediseñados para determinar su viabilidad.

Para reducir el tiempo y los costos, el MTC ha demostrado su técnica de "última generación" para la recolección de contenedores. La técnica utiliza un modelo entrenado para encontrar la mejor posición para colocar una ventosa, y se puede entrenar con datos simulados para reducir la necesidad de una laboriosa recopilación y etiquetado manual de datos.

"Los ingenieros de robótica de MTC están demostrando que el diseño y el desarrollo se pueden desmaterializar en la creación de soluciones inteligentes rentables para automatizar operaciones donde la programación predeterminada es menos viable", agregó la Dra. Alejandra Matamoros, Gerente de Tecnología de MTC.

El resultado

La técnica del proyecto fue probada por MTC en una variedad de objetos, incluidos componentes metálicos, frutas y envases de cosméticos.

Entrenado con el mes Datos etiquetados manualmente y la fecha simulada, la técnica funcionó bien con un 92 % y un 94 % de recolección exitosa respectivamente.

“El rendimiento del modelo entrenado con datos puramente simulados mostró que este enfoque es una buena solución para reducir la carga de la recopilación de datos para casos de uso específicos”, afirmó MTC, y agregó que “el excelente rendimiento en elementos que no están presentes en los datos de entrenamiento mostró que el método generalizado bien a cualquier elemento.”

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