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La manipulación de piezas de automóviles suele ser una de las tareas más peligrosas de una línea de producción para los operarios, debido a factores de riesgo externos como el metal fundido, los bordes afilados o los posibles tropiezos. También existe el riesgo de sufrir lesiones por esfuerzo repetitivo o problemas de espalda debido a que se levanta un peso considerable o se levanta en ángulos incómodos. En estos casos, los robots son la solución perfecta, ya que pueden exponerse a estos peligros con relativamente poco riesgo para la propia maquinaria. Esto agiliza el proceso de manipulación, además de reducir los índices de accidentes y las reclamaciones por lesiones al evitar que los operarios estén presentes en entornos peligrosos.

La automatización, clave del desarrollo de la industria automotriz

La industria del automóvil lleva más de medio siglo utilizando robots industriales, desde que General Motors adoptó por primera vez el UNIMATE a principios de los años 60. La automatización permite a los fabricantes de automóviles y componentes de automoción acelerar la producción, reducir los costes, mejorar la calidad y proteger a sus trabajadores de posibles daños.

La mayor complejidad de los automóviles actuales conlleva la posibilidad de que se produzcan más errores de producción, pero los fabricantes de automóviles no pueden permitirse esos errores en un mercado altamente competitivo. Para conseguir la calidad que exigen los clientes, los fabricantes y sus proveedores confían cada vez más en un enfoque muy eficaz para prevenir los defectos en las múltiples etapas de la producción. Ese enfoque es la visión artificial.

Sistemas de visión artificial para la manipulación robótica de piezas

Los robots guiados por visión se han utilizado con éxito en la industria del automóvil en muchas aplicaciones como el pintado o el montaje. En estas aplicaciones, las piezas se presentan con una orientación aproximada conocida. Sin embargo, en muchas otras aplicaciones las piezas se encuentran apiladas aleatoriamente en cajas o contenedores en un entorno no estructurado, lo que dificulta la recogida y colocación de estas piezas.

El Bin Picking es un proceso que permite seleccionar y extraer piezas amontonadas aleatoriamente en un contenedor, utilizando un sistema de visión para la localización, y un sistema robótico para la extracción y su posterior reubicación. Este ha sido un tema de investigación durante años debido a los desafíos que plantea el procesamiento de imágenes y la planificación del movimiento del robot. El Bin Picking es una de las aplicaciones más complicadas que se beneficia de los sistemas de visión 3D. Una cámara 2D puede verse afectada por los cambios en la iluminación ambiental y tiene problemas para detectar objetos de bajo contraste o reflectantes. Conforme se vacía el contenedor, los sistemas de visión 2D tienen dificultades para mantener la misma fiabilidad y precisión, lo que puede acabar provocando colisiones.

La demanda de sistemas de visión es compleja, porque los fabricantes necesitan una solución flexible y multitecnológica, que pueda servir para diferentes modelos de coches, plataformas de vehículos y múltiples variaciones. En el pasado, debido a la gran cantidad de datos que generan los sensores 3D, no siempre era factible aplicar la tecnología a los procesos de inspección en línea, porque ralentizaba toda la línea de montaje. Las aplicaciones que implicaban superficies metálicas brillantes no eran factibles. Hoy en día, las cosas han cambiado. La precisión y la velocidad de los sensores han mejorado, lo que les permite estar a la altura de los requisitos de tiempo de ciclo de la industria automovilística.

InPicker: la combinación perfecta entre robótica y visión para tareas de Bin Picking

El sistema InPicker desarrollado por INFAIMON está basado en la identificación de los objetos mediante un análisis de imagen 3D pudiendo utilizar para ello diferentes técnicas de adquisición de imagen tales como estéreo pasivo, estéreo activo o triangulación láser, compuesto por cámaras de alta definición colocadas en el cabezal del robot, que a través de la toma de imágenes sincronizadas, permiten hacer un mapa en tres dimensiones de los elementos de la escena, y seleccionar y extraer el objeto considerado como mejor candidato.

Asimismo, el sistema es capaz de reconocer por visión artificial el escenario de trabajo, lo que permite guiar al robot eliminando colisiones con los elementos del entorno, el contenedor o las propias piezas a extraer.

La visión realiza un análisis de imagen 3D que permite reconocer y determinar la posición de objetos de muy variada índole, como piezas metálicas u otro tipo de elementos de diferentes materiales o geometrías, amontonadas en un contenedor o en una cinta, por ejemplo. El software InPicker permite la coincidencia de formas primitivas (cilindro, esfera, etc.) sin modelo CAD, así como la aplicación de filtros de preprocesado mediante algoritmos de ubicación de objetos basados ​​en Deep Learning.

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