Superar los desafíos de los cobots de recogida de piezas de contenedores

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Neil Ballinger de EU Automation, analiza los desafíos que existen a la hora de elegir cobots de recogida de piezas de contenedores

Superar los desafíos de los cobots de recogida de piezas de contenedores

El uso de robots de recogida y colocación no es ninguna novedad. Sin embargo, estos robots antes no eran capaces de recoger componentes en un contenedor de piezas variadas y colocarlos con precisión en una máquina. Debido a la naturaleza compleja de las líneas de montaje finales, se consideró que esos robots eran incapaces de reproducir la destreza de los humanos a la hora de llevar a cabo dicha tarea, pero eso está cambiando. 

El uso de un sistema de visión de recogida de piezas de contenedores (Bin picking) ofrece numerosas ventajas en el lugar de trabajo, como la reducción de la manipulación de piezas, la implementación de la automatización adaptable de los robots, el uso más adecuado del tiempo de los operarios y la reducción del riesgo de lesiones de los operarios por esfuerzos repetitivos. Sin embargo, esta tecnología aún tiene mucho camino por recorrer antes de ser más eficaz que el uso de humanos para tal tarea.

Uno de los retos que los cobots de recogida de piezas de contenedores aún tienen que superar proviene de la disposición de los objetos dentro de un contenedor. Los cobots de recogida de piezas de contenedores pueden tener dificultades para coger artículos pequeños o dispuestos aleatoriamente dentro de un contenedor, lo que dificulta su identificación. Para superar esto, los cobots necesitarían sistemas de visión en 3D con un alto rango dinámico y gran resolución y precisión a fin de crear una imagen real para los robots a la hora de la recogida.

No obstante, aún con esos requisitos solucionados, sigue existiendo el problema de las piezas brillantes y reflectantes. Los sistemas de visión en 3D suelen tener dificultades para obtener buenos datos en 3D sobre objetos reflectantes o brillantes. Esto se debe a que los reflejos y los interreflejos provocan distorsión y anomalías en las nubes de puntos, ocasionando que el sistema no pueda detectar objetos de forma fiable.

Otro reto al que se enfrentan los sistemas de recogida de piezas de contenedores es la reducción de los valores atípicos de oclusión. Esto puede deberse a valores de referencia de la cámara amplios o a una mala colocación de la cámara, lo que da lugar al ensombrecimiento de los bordes del contenedor y a posibles objetos pequeños ocultos. Debido a ello, los robots de visión pueden pasar por alto los artículos «ocultos» en rincones, lo que provoca la pérdida de detalles. Este problema se puede solucionar con valores de referencia más reducidos y una mejor posición de la cámara para abarcar mayor oclusión óptica.

Sin embargo, aunque contar con mejores cámaras y su mejor colocación son factores sin duda útiles para mejorar la precisión, puede que esto no corrija necesariamente todos los problemas de los sistemas de visión de recogida de piezas de contenedores. Por ejemplo, los cobots de recogida de piezas de contenedores siguen teniendo dificultades con piezas superpuestas, blandas y deformables, como bolsas de plástico o piezas de diferentes alturas y formas que se han superpuesto.

Estos cobots también pueden experimentar interferencias que afectan al rendimiento, como desplazamientos del cobot que afectarían a los cálculos de distancia, provocando así que el cobot golpee los lados del contenedor u otras piezas. Esto hace que los cobots no sean totalmente autónomos y sigan requiriendo supervisión humana en caso de errores.

Ejemplos de cobots de alta calidad de recogida de piezas de contenedores

A pesar de los retos que conlleva crear un cobot de recogida de piezas de contenedores, actualmente hay muchos modelos en el mercado que han mejorado la visión de los robots y los problemas de oclusión. Un ejemplo es el cobot de visión integrada Omron TM, diseñado para permitir el reconocimiento de patrones de tipo industrial, el posicionamiento de objetos y la identificación de funciones.

Otro ejemplo de éxito de sistemas de visión de recogida de piezas de contenedores es la cámara en 3D Zivid Two, diseñada para esta tarea. La Zivid Two dispone de un sensor de profundidad ultracompacto, con un valor de referencia pequeño y una ejecución de la oclusión más óptima.

Es innegable que los cobots de recogida de piezas de contenedores han mejorado mucho desde la década de 1990, cuando surgió esta tecnología, pero todavía queda camino por recorrer antes de que sea innecesario contar con seres humanos o supervisión humana.

No obstante, debido a la presión que sigue existiendo para compensar la falta de competencias y la escasez de personal, es probable que esta tecnología evolucione hasta igualar las habilidades de los humanos en un futuro próximo.

Mientras tanto, los actuales sistemas de visión de recogida de piezas de contenedores pueden seguir contribuyendo a reducir las lesiones, evitar la manipulación excesiva de piezas delicadas y permitir el control de calidad, entre otras cosas.




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