Robôs mais inteligentes: IA, aprendizado de máquina e visão 3D

Novas tecnologias robóticas sob o guarda-chuva da inteligência artificial tornam possível agora automatizar tarefas complexas de embalagem.

Em um novo relatório da PMMI – The Association for Packaging and Processing Technologies, intitulado "2022 Robots and Cobots An Automated Future", CPGs e OEMs disseram acreditar que as três principais melhorias na funcionalidade robótica terão o maior impacto nos próximos cinco anos e que influenciarão os aplicativos OEM, respectivamente, são IA, aprendizado de máquina e visão, todos baseados em aplicativos de IA. De acordo com o relatório, prevê-se que o uso de IA em embalagens cresça em um CAGR de mais de 50% nos próximos cinco anos.

Segundo o PMMI, "IA e aprendizado de máquina foram desenvolvimentos importantes na robótica que estão continuamente expandindo o campo de possibilidades para aplicações de robôs. Intimamente interligados, IA e aprendizado de máquina permitem que os robôs se adaptem a novos cenários, construindo um volume cada vez maior de dados relevantes . Essas tecnologias abriram um mundo de tarefas complicadas para os robôs, desde a seleção dinâmica de itens que o robô nunca encontrou antes até a inspeção rápida e precisa de produtos que entram e saem em uma linha."

Entrevistado para o relatório, um gerente de manufatura avançada de uma empresa doméstica PME, disse: "Tanto a IA quanto a autoaprendizagem serão enormes para gerenciar paletes mistos e fazer correções em tempo real".

Com relação aos avanços na visão, um diretor de vendas e marketing de um OEM disse: "A visão percorreu um longo caminho nos últimos anos, com a visão 3D. Melhorias contínuas na funcionalidade da visão serão fundamentais."

O ABB Robotics Depalletizer usa software de visão de máquina para dominar tarefas complexas de despaletização. substitua o levantamento manual pesado e melhore a eficiência. A despaletizadora é equipada com robôs ABB de quatro ou seis eixos e o software de gêmeo digital RobotStudio da ABB, que permite aos clientes criar soluções sob medida para processar cargas variadas com muito pouco esforço de engenharia e um curto tempo de configuração.

Segundo a ABB, não apenas as tarefas de despaletização estão se tornando mais complexas à medida que a composição e a configuração dos paletes se tornam mais variadas, mas esses trabalhos de classificação anteriormente manuais são tipicamente caracterizados por alta rotatividade de pessoal e aumento dos custos de recrutamento. “O Despaletizador Robótico da ABB resolve esses problemas usando visão de máquina avançada e algoritmos de aprendizado de máquina para processar de forma rápida e eficiente paletes de até 2,8 metros de altura, a única solução atualmente capaz de operar nessas alturas”, compartilha a empresa.

O software do despaletizador robótico usa as informações coletadas pelo sensor de visão para fornecer ao robô um ponto de agarramento adequado para cada caixa. O robô então pega a caixa – pesando até 30 kg – e a coloca em outro palete ou em uma esteira de saída. O sistema pode operar a uma taxa máxima de até 650 ciclos/h, 24h/dia.

O sensor de visão permite que o robô detecte caixas específicas em paletes, permitindo a despaletização de diversos tipos de carga. Estes incluem paletes compostas por um único tipo de caixa em camadas definidas; paletes "arco-íris" contendo vários tipos de caixas diferentes; e paletes mistos, que possuem uma grande variedade de caixas com pesos, formas e materiais variados.

Projetado de forma semelhante para lidar com aplicações de paletização, despaletização e decantação de caixas mistas usando IA, é uma solução demonstrada pela Applied Manufacturing Technologies (AMT) na Automate 2022. Usando um cobot Fanuc CRX-10iA e uma ferramenta de ponta de braço de fixação a vácuo Schmalz FXCB (EOAT), a célula robótica exibia o atraso e o preenchimento do recipiente usando caixa definida e parâmetros do recipiente para otimizar o preenchimento do recipiente e resolver toda a camada.

Diz a AMT, a solução de fixação a vácuo FXCB da Schmalz integra um gerador de vácuo, resistores de fluxo e um pressostato digital em um design compacto e leve, enquanto o software de visão do parceiro Liberty Reach da AMT usa os algoritmos de localização e uso mais adequados para otimizar o Escolha a solução para tempo de ciclo reduzido em geral. Explica a empresa, um ciclo otimizado inclui a escolha de várias caixas para carregar a sacola. Se uma solução multi-pick não estiver disponível, o algoritmo seleciona a próxima melhor posição para permitir que o robô escolha uma caixa.