Soluções automatizadas para aplicações de picking industrial

Os sistemas automatizados de picking são interessantes para processos que envolvem a extração repetitiva e rápida de artigos em tapetes transportadores, caixas ou contentores para processamento ou embalagem posterior. Estes sistemas são muito úteis em tarefas como a alimentação de máquinas em processos de produção, preparação de encomendas, paletização de artigos em armazéns, etc.

Entre as aplicações robóticas guiadas por visão mais exigentes, destaca-se o Random Bin Picking, que consiste em selecionar e extrair (pick) peças distribuídas aleatoriamente (random) dentro de um contentor (bin), utilizando um sistema de visão 3D para a localização destas peças e um sistema robótico para a extração e subsequente localização dentro de um processo de produção.

Para estas aplicações, a Infaimon desenvolveu o InPicker, uma solução que satisfaz as necessidades de extração de peças e que combina visão artificial, para a identificação das peças, e robótica para o seu manuseamento.

O InPicker é um sistema robótico guiado por visão (VGR) que pode reconhecer e determinar a posição de qualquer objeto relevante para a aplicação de forma precisa e fiável, independentemente da sua forma, tamanho, cor, material ou superfície. Os objetos podem ser dispostos de forma estruturada ou aleatória em contentores, caixas, prateleiras ou correias transportadoras. Uma vez selecionado o objeto, o InPicker calcula a trajetória completa e os pontos de aderência desde a recolha até à entrega, evitando possíveis colisões. O sistema assegura que a trajetória e os pontos de colheita são alcançáveis pelo robô. Os objetos são então colocados num alimentador, transportador ou classificador para o processo de produção seguinte.

O sistema InPicker integra robótica e visão artificial.

Normalmente, a maioria das soluções genéricas de picking baseia-se numa única tecnologia de análise de imagem. Contudo, uma determinada tecnologia pode funcionar bem num determinado cenário e com determinado equipamento, mas pode não funcionar para uma aplicação diferente. O sistema InPicker é compatível com múltiplas tecnologias de análise de imagem e visão artificial 2D/3D, tais como estereoscopia passiva, estereoscopia ativa, triangulação laser ou ‘fringe projection’ para detetar e localizar os objetos. Graças a esta abordagem flexível e universal, o InPicker pode ser facilmente integrado em qualquer sistema de controlo de qualidade existente. Além disso, o software oferece um assistente de configuração intuitivo e fácil de usar e uma ferramenta de calibração automática, simplificando a gestão do processo para utilizadores sem experiência prévia de visão artificial. Graças a um elevado nível de personalização, novas funcionalidades podem ser facilmente acrescentadas para satisfazer exigências específicas da aplicação.

O sistema é compatível e interage diretamente com os principais robôs industriais e colaborativos no mercado, incluindo os robôs móveis autónomos (AMR) para uma maior flexibilidade e mobilidade. A solução móvel InPicker (InPicker Mobile) é um sistema inovador de pick & place universal a bordo de um AMR, capaz de processar material distribuído aleatoriamente em locais não organizados, ao mesmo tempo que move produtos parcialmente acabados de uma linha de fabrico para outra. O InPicker Mobile escolhe a rota mais eficiente e sem colisões para o destino da linha de montagem. Tempos de picking rápidos, sem erros ou interrupções, permitem um rápido retorno do investimento.

A maioria dos sistemas industriais de Bin Picking funcionam com um conjunto de pontos de captura predefinidos para um modelo CAD de objetos conhecidos e utilizam a visão para estimar a posição dos objetos a fim de os extrair com uma pinça propositadamente construída. Atualmente, a investigação concentra-se em peças desconhecidas em ambientes desorganizados e na utilização de algoritmos de aprendizagem para a sua extração.

Uma vez que o InPicker foi concebido para trabalhar em aplicações industriais, os modelos CAD estão frequentemente disponíveis especialmente em setores como o automóvel ou a eletrónica. No entanto, por vezes não é suficiente trabalhar com um ficheiro CAD ou mesmo nenhum modelo está disponível em certos casos. Por exemplo, alguns objetos ou peças estão em conformidade com o modelo CAD original quando são fabricados, mas podem partir-se ou deformar-se após serem empilhados e transportados. Outros artigos deformáveis ou naturais, tais como fruta, carne, ou minerais, não têm um modelo CAD.

O InPicker pode trabalhar com ou sem modelos CAD dos objetos. O algoritmo de matching 3D determina a posição e orientação de todas as instâncias do objeto na cena verificando as suas características e comparando-as com o modelo CAD do objeto ideal. Para os casos em que nenhum modelo CAD está disponível, o InPicker acrescentou novos algoritmos de pré-processamento e pesquisa sem modelos, bem como correspondência de formas primitivas (cilindros, esferas, caixas, etc.) que melhoram a configuração do modelo do objecto e aumentam a velocidade de pesquisa. Além disso, o InPicker emprega algoritmos de Deep Learning para a deteção e localização de objetos desconhecidos sem CAD.

Nas aplicações de Bin Picking, o Deep Learning oferece uma vantagem sobre as abordagens tradicionais de visão artificial, que têm dificuldade em perceber a diferença entre peças visualmente semelhantes: quando toda a imagem está cheia de instâncias do mesmo objeto, uma simples segmentação não é suficiente, uma vez que todos os pixels da imagem pertencem à mesma categoria. A capacidade de oferecer um conjunto único de características de hardware pré-configuradas com o software InPicker vai de encontro às necessidades atuais e futuras dos utilizadores finais.