Cómo la despaletización puede beneficiarse de la visión artificial, la robótica y el aprendizaje automático

Gracias a los avances en tecnologías como la visión artificial 3D, la robótica está entrando en todos los ámbitos de los procesos industriales. El brote de COVID-19 ha aumentado la conciencia sobre la necesidad apremiante de aplicar la automatización para el cumplimiento rápido y preciso de pedidos y cadenas de suministro eficientes. Un aspecto específico de los procesos logísticos puede lograr niveles más altos de productividad con la implementación de la automatización inteligente:la despaletización.

¿Qué es la despaletización?

Despaletización es el proceso de descarga de palets cargados de cajas uno a uno. En contraste con la clásica delayerización , en el que el robot gripper recoge todo el palet, “esperando” que agarre todas las cajas que contiene, la despaletización robótica utiliza inteligencia artificial. El sistema reconoce cajas individuales y el robot las coloca una por una en una cinta transportadora u otro lugar predefinido.

La despaletización presenta un mayor nivel de descarga de palets y ofrece varias ventajas frente a la desestratificación. Requiere un área de colocación más pequeña:el tamaño de la caja más grande en contraste con el palé completo. Y gracias a una carga útil más liviana, se puede usar un brazo robótico y una pinza más pequeños, lo que genera un ahorro de costos considerable.

Visión 3D e IA los secretos del éxito

Los mejores sistemas de despaletización pueden hacer que el proceso de descarga de palets llenos de varias cajas sea seguro, rápido, eficaz, fiable y, al final, también rentable. Esto solo se puede lograr combinando la visión artificial en 3D con robots inteligentes habilitados por algoritmos avanzados de aprendizaje automático.

El volumen de escaneo del escáner 3D implementado debe ser lo suficientemente grande como para escanear todo el palé desde una distancia suficiente. Teniendo en cuenta el espacio mínimo requerido para la manipulación robótica, el escáner generalmente debe montarse aproximadamente a 3 metros por encima del palet. Elegir el escáner 3D adecuado es, por lo tanto, el primer requisito previo para una despaletización exitosa.

El segundo paso es entrenar la IA con estos datos de imagen. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender y reconocer constantemente nuevos tipos de cajas, incluidas las de diferentes tamaños o formas irregulares causadas por daños, por ejemplo. Esto hace que las soluciones sean tan universales que la descarga de tarimas mixtas plantea pocos desafíos. No es necesario apilar las cajas en patrones, pero se pueden colocar al azar, incluso inclinadas en ángulo, y el robot aún puede recogerlas.

Los sistemas inteligentes también pueden reconocer cajas que a menudo están tan apretadas que es difícil reconocer el espacio entre ellas, que puede ser tan delgado como 0,5 milímetros. Es posible que las soluciones más débiles no puedan diferenciar la línea que separa dos cajas de una línea que contornea la apertura de una caja en particular.

En otros casos, puede ser difícil reconocer cajas con superficies problemáticas, incluidas texturas variables, material brillante o reflectante, cintas que sobresalen, patrones o imágenes que "engañan" la visión 3D. Los cartones con cubierta negra también pueden causar problemas.

La forma más avanzada de segmentar las cajas individuales sobre la base de la textura y los datos 3D es utilizar una red neuronal convolucional (CNN). Luego, el sistema puede decidir qué caja recoger (las cajas colocadas en la parte superior de la tarima van primero) y cómo agarrarla para maximizar la potencia de succión de la pinza desplegada.

Para manipular con seguridad en el espacio entre las cajas superiores y el escáner, el sistema de despaletización debe tener en cuenta el posible tamaño de la caja. Esto también es importante para la colocación segura de la caja en una cinta transportadora. Eso se puede asegurar calculando la altura de la caja a partir de los datos escaneados o usando una puerta óptica configurada a unos pocos centímetros por encima de la cinta transportadora.

Cuando la caja toca el haz óptico, la pinza lo deja caer. De esta manera, todas las cajas caen a la misma altura sobre la cinta transportadora. Esta es una gran ventaja de la despaletización sobre la desestratificación, en la que las cajas de diferentes alturas en una capa plantean un problema importante.

El robot puede hacer todo el trabajo

Los sistemas de Photoneo, que incluyen visión 3D desarrollada internamente, brindan un ejemplo de tal despaletización robótica. El sistema de la empresa escanea un palé completo cargado con cajas y transfiere el escaneo a un conjunto de datos de textura 3D.

Este escaneo luego es procesado por el algoritmo de aprendizaje automático de Photoneo entrenado en más de 5,000 tipos de cajas. AI reconoce inmediatamente cada caja y envía un comando al robot. Utilizando una pinza universal especialmente desarrollada, el robot realiza la acción de recogida con una precisión de +-3 mm. De esta forma, puede descargar 1000 cajas en nuestra hora, con una precisión de tasa de recogida del 99,7 %.

Los sistemas de despaletización deben tener en cuenta la variabilidad

Si, a pesar de todos los cálculos, la pinza no puede recoger una caja debido a una superficie arrugada o algún otro obstáculo, la pinza envía información e informa al usuario sobre el problema para que se pueda realizar una acción correctiva. El tiempo de ciclo suele ser inferior a 10 segundos, según el tipo de robot, la superficie de las cajas y su contenido, ya que algunas deben manipularse con mayor sensibilidad que otras.

El entorno, el robot y las propiedades mecánicas definen y limitan el tiempo del ciclo. Por ejemplo, sería imposible acelerar y desacelerar una caja pesada por encima de cierto límite físico. En caso de que los clientes necesiten acelerar el tiempo del ciclo y aumentar el rendimiento del robot, pueden optar por una pinza multizona que puede recoger varias cajas de la misma altura a la vez. Luego, la pinza deja caer las cajas una tras otra.

El secreto detrás de la separación perfecta es conocer los límites de tamaño del área de colocación para no tomar más cajas de las que se pueden dejar con seguridad, y también reconocer con precisión el tipo de caja para evitar agarrar cajas con diferentes alturas. El producto de Photoneo es compatible con las principales marcas de robots y funciona "listo para usar" sin ningún tipo de capacitación. Si encuentra nuevos tipos de cajas, el sistema puede volver a capacitarse, lo que reduce el tiempo necesario para la implementación y la integración.

Adaptar la despaletización a un entorno centrado en el ser humano

Una solución de despaletización exitosa debe tener en cuenta todos los factores discutidos anteriormente. Aunque los robots pueden parecer bastante simples, los algoritmos de aprendizaje automático deben ser lo suficientemente robustos para manejar todos los posibles desafíos de despaletizar diferentes objetos. Los desarrolladores e integradores deben pensar en cada detalle de la aplicación y probar sus soluciones antes de que los usuarios puedan medir el retorno de la inversión (ROI).

Además, a menudo es necesario adaptar el robot a un entorno centrado en el ser humano. Aunque la automatización está evolucionando rápidamente, muchos clientes solo están adaptando gradualmente sus centros de distribución y almacenes para aprovechar al máximo la robótica y la IA.

Uno de los mayores retos relacionados con la descarga manual de palets reside en el tamaño y peso de las cajas, así como en la altura desde la que se deben tomar. Las operaciones manuales a menudo provocan lesiones graves, por lo que los mejores sistemas de despaletización ayudan a los asociados a evitar movimientos arriesgados o repetitivos.

Por ejemplo, el Despaletizador Photoneo puede recoger cajas de hasta 50 kg sin intervención humana. Una de las mayores ventajas es que el robot puede trabajar sin parar, sin cansarse nunca.

Despaletizador con visión 3D, IA y un brazo robótico

IA =potencial ilimitado?

Las soluciones impulsadas por IA son, sin duda, el camino hacia el futuro porque los usuarios no necesitan diseñar, depurar ni probar nada. Los sistemas inteligentes pueden aliviar a los integradores de la carga de los cálculos y tareas difíciles relacionados con 3D.

Sin embargo, lo que deberían tener es un conocimiento mecánico básico, incluido cómo funcionan los diferentes tipos de pinzas, cuáles son adecuadas para recoger una pieza en particular y cómo distribuir todos los componentes mecánicos desplegados en una aplicación para evitar fallas en la manipulación robótica. o escanear.

Los integradores también deben conocer las capacidades potenciales de un sistema en particular para poder adaptarlo a las necesidades específicas de un cliente. Es importante tener en cuenta que la IA sigue siendo solo una parte de la solución y no debe sobreestimarse. Los integradores siempre necesitarán ciertos conocimientos específicos para implementar con éxito una solución de automatización inteligente.

Si se cumplen todas estas condiciones, el despliegue de robots de despaletización puede ayudar a las empresas de logística a obtener un ROI rápido, mejorar los procesos de su cadena de suministro y aumentar su productividad. También pueden ahorrar tiempo, reducir costos y proteger la salud de los trabajadores, liberando a los empleados para tareas que requieren creatividad y pensamiento crítico.

El desafío más apremiante que enfrentan tanto los empleados como los empleadores en la actualidad es cómo seguir trabajando. Dado que nadie puede predecir con certeza cuándo se recuperará la economía mundial de los cierres por COVID-19, ahora es el momento adecuado para automatizar y optimizar los procesos de producción.

Este artículo fue publicado originalmente en El informe del robot.