¿Por qué debería implementar la visión 3D en sus proyectos de automatización?

Los proyectos de automatización actuales son cada vez más avanzados. La visión 3D es un claro ejemplo de una mejora relevante. He aquí por qué es tan integral para ayudar a los proyectos a alcanzar nuevas alturas y un vistazo a cómo ha avanzado la tecnología a lo largo de los años para abordar las deficiencias anteriores y mejorar la versatilidad de las aplicaciones actuales y futuras.

Cómo la visión 3D mejora la automatización

Esta tecnología permite que las aplicaciones detecten objetos independientemente de su posición. Ya sea que los artículos estén apilados, en contenedores o en otra disposición, estas soluciones impulsan la automatización industrial al hacerla cada vez más aplicable a una amplia gama de escenarios. Muchos de estos sistemas están configurados para que se comporten de manera similar a los ojos humanos, por ejemplo, al contener dos lentes para procesar la información entrante.

Un entorno del mundo real no suele encajar en parámetros claros. Puede tener diferentes texturas, alturas de objetos no uniformes y otros elementos que rara vez o nunca pueden permanecer estáticos a través de momentos. Afortunadamente, la detección 3D se adapta a esas diferencias. Permite que los robots se adapten a entornos no estructurados y se vuelvan más expertos en nuevas tareas.

La capacidad de un sistema de visión por computadora para distinguir entre robots, personas y otros objetos también es fundamental, ya que los empleados suelen trabajar junto con varios tipos de tecnologías robóticas para realizar el trabajo más rápido y con menos errores. Cuando una máquina automatizada puede percibir correctamente los detalles de un entorno abarrotado, esa capacidad la hace más segura en general.

A medida que las aplicaciones automatizadas se vuelven cada vez más diversas y avanzadas, las personas seguirán viendo por qué la visión artificial tridimensional es esencial para que funcionen como se espera. Los líderes de la empresa suelen implementar equipos inteligentes para reducir las tasas de error y mejorar la productividad. La visión artificial que detecta objetos en 3D puede ofrecer esas ventajas y más.

Aplicaciones robóticas comunes que implementan visión 3D industrial

Muchos de los robots más avanzados tienen características de visión tridimensional que aumentan su percepción durante ciertas tareas. Estos son algunos ejemplos de posibles aplicaciones.

Fabricación

Muchas fábricas utilizan robots móviles automatizados (AMR) para hacer frente a los desafíos de la escasez de mano de obra y reducir la necesidad de que los miembros del equipo realicen trabajos extenuantes y repetitivos. Los AMR a menudo tienen capacidades de visión integradas que permiten que las máquinas encuentren caminos despejados al reconocer y sortear obstáculos.

Cuidado de la Salud

La percepción mejorada de la máquina también es vital en aplicaciones que requieren una precisión extraordinaria, como la cirugía robótica. Una empresa ha aplicado la tecnología a los procedimientos del cerebro y la columna vertebral, lo que permite a los cirujanos ver las áreas necesarias sin exponer a los pacientes a la radiación.

El sistema también puede mejorar la planificación quirúrgica mediante la creación de un lienzo tridimensional y basado en imágenes de la parte del cuerpo relevante para el procedimiento.

Agricultura

Los beneficios de esta tecnología para la automatización industrial también se hacen evidentes si se aplica a la agricultura a gran escala. Algunos robots pueden concentrarse únicamente en productos maduros, lo que hace que el proceso general de cosecha sea más efectivo.

Los investigadores también sugieren que las soluciones de visión artificial en 3D podrían ayudar a los productores de leche a evaluar la composición corporal del ganado. Hacer tales evaluaciones es esencial para mantener a las vacas en lactación, ayudarlas a quedar preñadas y reducir las enfermedades metabólicas.

Alimentos y Bebidas

Las empresas de alimentos y bebidas utilizan sistemas de inspección por visión artificial para comprobar todo, desde el yogur hasta la masa de pizza. Tales aplicaciones pueden acelerar sustancialmente el control de calidad.

Sin embargo, las personas que planean usarlo deben tener en cuenta que la luz ambiental del sol o fuentes artificiales aéreas podrían afectar la calidad y la consistencia de esos controles. Por lo tanto, es esencial comprender cómo mantener el medio ambiente para obtener los mejores resultados.

Logistics

When considering the varied shapes and sizes of parcels, it’s no surprise that logistics companies have started harnessing the power of 3D machine vision to increase productivity. DHL is one such brand.

It recently invested in robots for depalletizing. Besides improving workflow output, decision-makers believe robotic applications will result in better worker safety.

Retail

Not so long ago, retail workers performed manual stock checks to gauge how fast certain products were selling and when to replenish the shelves. That still happens to some extent, but many retail brands now let robots equipped with 3D machine vision do that task. At some grocery retailers, including ShopRite, a bot roams the aisles up to three times per day to check product statuses. The high-tech machines can also detect when items are in the wrong places.

Advancements in 3D vision that tackle automation challenges

The above examples show how 3D sensing can help various industries get impressive results and target pain points. Improvements in the technology have also made it easier to deploy a robot for diverse tasks that were too complicated for 2D systems to do well. Examples include picking up parts from piles.

Three-dimensional vision systems are often the more appropriate choice because 2D vision systems do not provide depth information and as such, they are only suitable for simple applications that require the capture of objects in the X and Y-axis. Examples of such applications include barcode reading, character recognition, dimension checking, or label verification. 3D machine vision systems enable much more complex robotic tasks because they provide 3D point clouds with precise X, Y, and Z coordinates.

Challenges can also arise when using robots for bin-picking tasks due to the potential variations in product placement within those containers. Sometimes, the item positions are structured, such as if they’re stacked or lined up in rows. However, there are other cases where products overlap inside bins or are even entangled. Luckily, the most advanced machine vision systems can handle such scenarios without issues.

Better industrial automation made possible with Parallel Structured Light technology

Photoneo also has a novel Parallel Structured Light technology that powers its 3D camera, known as MotionCam-3D. Traditional area-sensing technologies could not handle the capture and scanning of moving 3D scenes without unwanted blur and artifacts.

It relies on a snapshot system that constructs multiple virtual images within a single exposure window. This approach gives high-resolution, accurate results. MotionCam-3D can scan dynamic scenes moving up to 144 km/hour. Alternatively, companies can use it for static scenes. Now, the capabilities of the camera have been extended to provide also color information.

Three-dimensional computer vision supports automation

These examples show why decision-makers in a wide range of industries should strongly consider exploring how 3D vision could support their intentions to automate particular processes. Implementing this technology takes time and effort, but it’s usually worthwhile.