Las operaciones conocidas como pick (coger productos con un robot) y place (colocar) son tareas básicas en muchas aplicaciones robóticas industriales y de servicio.
Imagen: Prototipo de ULMA Handling Systems
Sin embargo, cuando se requiere manipular piezas con alta variabilidad o en entornos menos estructurados (no acotados y con variaciones), los sistemas de picking y empaquetado solo existen a nivel de laboratorio, y no han llegado al mercado debido a factores como la falta de eficiencia, robustez y flexibilidad de las tecnologías de manipulación y percepción actualmente disponibles.
En este contexto, el centro tecnológico Tekniker, miembro de Basque Research and Technology Alliance, ha desarrollado en el marco del proyecto europeo PICK-PLACE, un sistema basado en visión artificial y técnicas de deep learning que permite predecir los puntos de agarre de objetos desconocidos, aleatoriamente dispuestos en el interior de cajas, sin necesidad de llevar a cabo una configuración específica para cada uno de ellos. Esto permite dotar a los sistemas de manipulación de la flexibilidad necesaria para su introducción en sectores como la intralogística y el comercio electrónico, caracterizados por una gran variabilidad de los productos a gestionar.
La labor de Tekniker ha incluido también, el diseño e implementación de la arquitectura que permite la planificación y el control de las tareas necesarias para llevar a cabo la preparación de pedidos.
La solución desarrollada se ha validado en dos prototipos correspondientes a dos casos piloto. En primer lugar, en un sistema automático de preparación y devolución de pedidos de ULMA Handling Systems y, en segundo lugar, en la preparación de pedidos de piezas de repuestos para la red de distribuidores de TOFAS (fabricante de automóviles del grupo FIAT).
El proyecto, que parte del programa H2020, ha contado con la participación de la empresa Mondragon Assembly y los centros tecnológicos CNR-STIIMA (Italia) y el Fraunhofer IFF (Alemania).
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Noticia enviada por Tekniker