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Sabia que quase 40% das tarefas manuais numa fábrica estão relacionadas com o manuseamento e a movimentação de componentes que chegam em contentores e caixas para posterior processamento ou embalamento?

As tarefas manuais de pick & place são frequentemente as mais repetitivas e mundanas, o que leva à possibilidade de erros e diminui a eficiência do trabalho.

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

Entre as aplicações de 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 das peças e um sistema robótico para a extração e posterior colocação dentro de um processo de produtivo. 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.

Solução multi-tecnológica para robótica e câmara

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 estar organizados de forma estruturada, semiestruturada ou colocados aleatoriamente em contentores, caixas, prateleiras ou em transportadores. Uma vez selecionado o objeto, o InPicker calcula a trajetória completa e os pontos de agarre desde a recolha até à entrega, evitando possíveis singularidades e colisões. O sistema assegura que a trajetória e os pontos de agarre são alcançáveis pelo robot. Os objetos são então colocados num alimentador, transportador ou classificador para o processo de produção seguinte.

A maioria das soluções genéricas de picking baseiam-se normalmente numa única tecnologia de análise de imagem. Contudo, uma tecnologia especifica pode funcionar bem num determinado cenário e com determinado equipamento, mas pode não funcionar para uma aplicação diferente. O sistema InPicker suporta múltiplas tecnologias de análise de imagem 2D/3D e visão artificial, tais como estereoscopia passiva, estereoscopia ativa, triangulação laser ou “fringe projection” para detetar e localizar 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, 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 requisitos específicos da aplicação.

O sistema é compatível e interage diretamente com os principais robots industriais e colaborativos no mercado, incluindo os robots 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 produção para outra. InPicker Mobile escolhe a rota mais eficiente e sem colisões para o destino na linha de montagem. Os tempos de picking rápido, sem erros ou interrupções, permitem um rápido retorno do investimento.

Matching de objetos sem modelo CAD e picking de objetos desconhecidos

A maioria dos sistemas industriais de Bin Picking trabalha com um conjunto de pontos de agarre predefinidos de um modelo CAD de objetos conhecidos e utilizam a visão para estimar a posição dos objetos com a finalidade de os extrair com uma pinça construída especificamente. 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 sectores como o automóvel ou a eletrónica. No entanto, por vezes não é suficiente trabalhar com um ficheiro CAD ou não temos disponível nenhum modelo. 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 procura sem modelos, bem como correspondência de formas primitivas (cilindros, esferas, caixas, etc.) que melhoram a configuração do modelo do objeto e aumentam a velocidade da procura. Além disso, o InPicker utiliza 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 avaliar a variabilidade e o desvio entre partes visualmente muito semelhantes: quando toda a cena está cheia de instâncias do mesmo objeto, uma simples segmentação não é suficiente, uma vez que todos os pixels da cena 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.

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