¿Te has preguntado alguna vez cómo los robots pueden agilizar y optimizar la tarea de recoger objetos de un contenedor para preparar pedidos?
Hoy en día, la combinación de la robótica con softwares de visión artificial hace posible que estos robots identifiquen, seleccionen y recojan elementos de manera autónoma, sin intervención humana directa. Gracias a estas tecnologías, se simplifica el proceso bin picking, o recogida de objetos de un contenedor, anteriormente mucho más complejo de implementar y mantener.
Sin duda, este proceso automatizado ha revolucionado la industria al permitir que los robots realicen esta tarea de manera optimizada. Pero ¿sabías que existen diferentes enfoques para el bin picking? Explora las diferencias entre unit picking, belt picking, random bin picking, semi-structured bin picking y rack picking para comprender mejor sus aplicaciones y beneficios.
¿Qué es el bin picking?
El bin picking es el proceso automatizado en el que un robot hace uso del hardware y software de visión artificial para reconocer y seleccionar objetos de un contenedor, en inglés bin. Estos objetos pueden variar en forma, tamaño y disposición dentro del contenedor, lo que representa un desafío para que el robot los recoja de manera precisa y eficiente.
La técnica del bin picking destaca por su flexibilidad en varios entornos, ya que el software de visión robótica trabaja sobre objetos muy diversos y diferentes configuraciones de ubicación. Esta versatilidad también supone un ahorro en la inversión inicial de las compañías que deciden contar con un software inteligente de visión robótica específico para tareas de bin picking como el que ofrecemos en ATX Robotics de la marca Photoneo. Fácil de programar y flexible, ¿qué más se puede pedir? Pues conocer a fondo los diferentes tipos de bin picking para descubrir cómo sacar el máximo partido a este programa especializado.
Diferencias y aplicaciones de los diferentes tipos de bin picking
Dentro de la técnica del bin picking encontramos diversas tipologías, cada una con sus particularidades y ventajas añadidas para determinadas aplicaciones.
Unit picking: recogida precisa de objetos predefinidos
El unit picking se centra en la selección individual de elementos específicos colocados de manera ordenada dentro del contenedor. Los objetos se organizan de forma estructurada, permitiendo al robot identificar y recoger cada elemento individualmente. Este enfoque requiere una comprensión detallada de la disposición de los objetos e implica el uso de sistemas de visión artificial para reconocer con precisión la posición y orientación de cada artículo.
Este método se utiliza comúnmente en entornos donde la minuciosidad y la rapidez son fundamentales para el proceso de producción. Por ejemplo, en entornos de fabricación de automóviles, se pueden encontrar componentes pequeños y medianos que deben ensamblarse en secuencia. En esos casos, el unit picking permite que los robots seleccionen cada pieza de manera precisa y la entreguen al proceso de ensamblaje. Así, garantizan la calidad y la eficiencia en la producción.
En la industria electrónica, donde la manipulación de componentes delicados es crucial, el unit picking se utiliza para recoger circuitos integrados, chips o pequeñas piezas electrónicas con cuidado y atención máximos.
El sector logístico también se beneficia del unit picking, especialmente en almacenes automatizados donde se manejan productos con embalajes uniformes y estructurados. Este sistema optimiza los procesos de almacenamiento y envío, aumentando la eficiencia.
Rack picking: trabajo fluido en horizontal
Especialmente en la industria manufacturera, donde es necesario almacenar productos de gran tamaño y peso, se utiliza el sistema de rack picking. En concreto aquí el picking se realiza en un rack.
Esta opción tiene múltiples ventajas, como un acceso directo desde el pasillo, la posibilidad de incrementar la productividad o la capacidad de optimizar el flujo de materiales. Además, simplifica la manipulación de productos, reduce el tiempo de desplazamiento y favorece la posibilidad de crear zonas específicas para que la manipulación de mercancías sea aún más eficiente.
Con este sistema podemos ganar tiempo y evitar preparaciones o manipulaciones innecesarias, ya que muchas veces se aprovecha el mismo rack en el que se recibe la mercancía, directamente de proveedor. Gracias a su fácil mantenimiento, este sistema asegura un rendimiento óptimo en todas las operaciones del almacén y lo convierte en una opción resistente, segura y flexible.
Belt picking: captura eficiente en movimiento
A diferencia del rack picking, en este caso, los objetos se desplazan en una cinta transportadora, lo que desafía al robot a recoger los elementos en movimiento de manera precisa. Una coordinación ágil y una capacidad de reacción rápida por parte del sistema robótico son esenciales para lograr este tipo de picking.
La implementación exitosa del belt picking depende en gran medida de la integración de sistemas avanzados de visión artificial que permitan captar de manera fiable imágenes en movimiento, algoritmos de reconocimiento de patrones y técnicas de control precisas. Estos son fundamentales para identificar la posición, la velocidad y la orientación de los objetos en movimiento, permitiendo al robot capturarlos de manera precisa y sin interrumpir el flujo de la línea de producción.
Esta técnica se utiliza en entornos donde la producción es continua y requiere una alta velocidad en la selección de objetos en movimiento. Podemos encontrarla en industrias como la cosmética, farmacéutica, alimentaria, y en automovilística.
Semi-structured bin picking: solución para entornos con cierta variabilidad
Entre el unit picking y el random bin picking encontramos la técnica del semi-structured bin picking. En ella, el robot debe recoger elementos que no siguen un patrón perfectamente ordenado, pero tampoco están dispuestos de manera completamente aleatoria. Los objetos en el semi-structured bin picking siguen ciertos patrones o estructuras parciales dentro del contenedor.
Se emplea en aplicaciones para industrias como la fabricación de piezas mecánicas, la manipulación de materiales en almacenes de distribución o la selección de componentes en la industria electrónica. En estos entornos, los objetos pueden tener cierta orientación o agrupación parcial dentro del contenedor, lo que permite que el robot aplique estrategias de recogida adaptativas. Los sistemas de visión artificial avanzados y algoritmos de reconocimiento son clave para identificar patrones parciales y permitir a los robots realizar selecciones precisas y eficientes en este tipo de entornos semiestructurados.
Este enfoque brinda una mayor flexibilidad y capacidad de adaptación que el unit picking en situaciones donde la disposición de los objetos no es completamente caótica, pero tampoco sigue un orden perfecto. Esto significa una mejora en la eficiencia operativa al permitir a los robots manipular y recoger objetos de manera autónoma, incluso cuando la disposición dentro del contenedor presenta variabilidad parcial.
Random bin picking: recogida desafiante de objetos dispersos
El random bin picking implica la selección de elementos desordenados dentro del contenedor. Esta modalidad es un reto para el robot debe hacer el trabajo de bin picking de manera aleatoria y sin un patrón definido. Puede involucrar la manipulación de elementos variados en forma, tamaño y disposición, algo complicado para el robot si no cuenta con sistemas avanzados de visión artificial como los que ofrecemos en ATX Robotics. Sin embargo, con el uso de cámaras, sensores y algoritmos especializados, el sistema puede analizar la escena, identificar los objetos y planificar la mejor estrategia para recogerlos.
Es especialmente útil en almacenes o plantas de producción donde la disposición de los objetos puede variar constantemente. Esto significa una mayor flexibilidad en la manipulación de productos y una reducción en los tiempos de configuración, ya que no se requiere una disposición específica para que el robot realice su tarea.
El sector farmacéutico y alimentario son industrias que se apoyan en el random bin picking para sus tareas de recogida de objetos. Es beneficioso para seleccionar productos alimenticios diversos, como frutas, verduras o productos envasados, desde contenedores desordenados. Esto mejora la velocidad en la preparación de pedidos para envíos a clientes o supermercados. En la manipulación de medicamentos y productos farmacéuticos, permite la selección y preparación eficiente de productos desordenados en contenedores.
El bin picking abarca numerosos enfoques, cada uno adaptado a diferentes condiciones y necesidades industriales. Desde el unit picking hasta el raqndom bin picking, estas soluciones de automatización robotizada con visión artificial están transformando la forma en que los robots hacen este tipo de trabajos.
El mundo de la automatización robótica continúa avanzando, y el bin picking en sus diferentes tipologías representa un hito significativo en esta evolución, incrementando la eficiencia en diversas industrias.
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Noticia enviada por ATX Robotics.
