Revolucionando la Automatización Industrial: Tecnología Avanzada de Visión 3D para Robots

A medida que más industrias aceptan la necesidad de robots en sus operaciones, el número de robots industriales instalados en todo el mundo experimentará un crecimiento positivo en los próximos cinco años. Con este creciente interés en la automatización vienen más inversiones en investigación y desarrollo. El resultado son sistemas robóticos más esbeltos con componentes más avanzados. Una tendencia creciente para celdas de trabajo robóticas es la visión 3D automática. Esta tecnología permite al robot identificar la posición, tamaño, profundidad y color de un objeto. Sectores como logística, procesamiento de alimentos, ciencias de la vida y manufactura están encontrando formas de automatizar sus procesos usando componentes visuales.

¿Cuáles son los diferentes enfoques para la visión 3D?

La tecnología de visión no es una herramienta "talla única". Ciertos factores como aplicación, equipo, producto, entorno y presupuesto determinarán cómo integrar la visión en el proceso. No hay un estándar cuando se trata de configurar imágenes 3D en tiempo real en un sistema robótico. Sin embargo, hay algunas técnicas estándar usadas por expertos en integración de visión, cada una adaptada para beneficiar tareas específicas. Estas técnicas son visión estereoscópica, tiempo de vuelo (TOF), triangulación láser y luz estructurada.

Triangulación Láser

Los objetos pasan a través de un haz de luz emitido por un escáner láser. Una cámara posicionada en un ángulo específico registra una imagen de la línea láser mientras el artículo pasa, distorsionando el haz y creando un perfil del objeto.

Luz estructurada

Un proyector crea una banda delgada de luz para proyectar un patrón en un objeto. Cámaras desde diferentes ángulos observan las diversas líneas curvas de la luz para desarrollar una imagen 3D del objeto.

Tiempo de Vuelo (ToF)

Una cámara usa un escáner láser de alta potencia para emitir luz reflejada del objeto de vuelta al sensor de imagen. La distancia desde la cámara al objeto se calcula basada en el retraso de tiempo entre la luz transmitida y recibida.

Visión estereoscópica

El sistema robótico usa dos cámaras para grabar la misma vista 2D de un objeto tomada desde dos ángulos diferentes. El software luego usa la posición establecida de las dos cámaras y compara puntos correspondientes en las dos imágenes planas para identificar variaciones y producir una imagen.

¿Qué aplicaciones están usando visión robótica 3D?

Hay una necesidad para el robot industrial moderno de detectar objetos, reconocer piezas y agarrar componentes en el ángulo correcto. Mientras que los robots tradicionales son perfectos para localizar piezas consistentemente, la robótica moderna puede coordinar correcciones para detectar dónde está la pieza. En lugar de una línea de producción completa deteniéndose porque las acciones subsiguientes no están en orden indefinido, el sistema reconoce rápidamente un cambio y se adapta a él. Como resultado, una variedad de aplicaciones industriales across industrias invierten en visión robótica 3D. Estas incluyen las industrias de logística, procesamiento de alimentos, ciencias de la vida, manufactura y automotriz. Con tantos sectores automatizando, el uso de tecnología de visión se está expandiendo a nuevos territorios. Las aplicaciones de despaletizado usan componentes de visión 3D para escanear pallets llenos de varios tipos de cajas de envío para clasificación. Usan escáneres para enviar la imagen al software para permitir que el robot detecte tipos de cajas basados en patrones de textura y las envíe a áreas designadas. Una planta de procesamiento de alimentos usa tecnología de visión multiespectral e iluminación especial para inspeccionar el producto y detectar deterioro. Aplicaciones que tradicionalmente usaban tecnología de visión están actualizando a equipos más innovadores. Una empresa aeroespacial reemplazó herramientas de inspección tradicionales con escaneo 3D para inspeccionar palas de turbina por imperfecciones, reduciendo el tiempo de inspección de 18 horas a 45 minutos. La tecnología de visión continuará expandiéndose, con tendencias futuras predichas en aplicaciones logísticas, visión artificial multiespectral, adaptación usando aprendizaje automático con visión 3D, y lentes líquidos para permitir imágenes más precisas desde mayores distancias.

Subsistemas y componentes cruciales para aplicaciones de visión

Los sistemas de automatización más coordinados tienen más de un solo sistema de control automatizado y componentes integrados para hacer un ensamblaje de celda de trabajo eficiente. Cuando se trata de incorporar opciones avanzadas de visión 3D como seguimiento de objetos, perfilado de productos y recolección de contenedores (bin picking) en una línea de proceso, el sistema debe generar datos de imágenes 3D. El uso de visión 3D en sistemas robóticos requiere integrar varios componentes para facilitar suministro de energía adecuado, procesamiento en tiempo real y seguridad. Otro componente crítico de automatización exitosa es la capacidad de comunicación. Es una buena práctica en la era digital tener puertos de conectividad para conectar digitalmente un sistema a otros equipos para compartir datos. Las tecnologías robóticas emergentes facilitan conectividad Wi-Fi para el mismo propósito. En la etapa de diseño, realizar un estudio de evaluación de riesgos es la única manera de identificar y eliminar problemas de un sistema que podrían arriesgar mal funcionamiento. Un robot habilitado con visión 3D puede detener equipos de forma segura para prevenir lesiones y daños a equipos. Si los compradores invierten en investigación y planificación previa, el resultado será un sistema automatizado flexible y fácil de usar.

Conclusión

La manufactura moderna exige más con menos, con líneas de producción más esbeltas necesitando proporcionar mayor salida. La influencia de la visión robótica continuará expandiéndose a diferentes áreas de producción y encontrando formas completamente nuevas de mejorar procesos automatizados. Espere más componentes visuales 3D que se vuelvan comunes en sistemas automáticos en el futuro.