Ventajas de la visión artificial aplicada a la robótica

Los sistemas de Robótica Guiada por Visión (VGR) proporcionan un mayor grado de libertad a la robótica, pasando de tener que trabajar en entornos predefinidos, a poder hacerlo en entornos de mayor versatilidad. Cuando un robot trabaja sin un sistema de visión asociado, el entorno de trabajo debe ser fijo, el robot debe acceder siempre a una posición predeterminada, lo obliga a utilizar sistemas de posicionamiento muy precisos de los objetos a manipular, para que el robot se dirija exactamente hacia donde debe ir.

Los sistemas robóticos asistidos por visión son mucho más flexibles, debido a que los sistemas de visión permiten determinar con extremada precisión la posición de cualquier objeto en el espacio, pudiendo definir cada uno de los puntos en un espacio 3D y dirigiendo al robot hasta el punto preciso donde debe acceder.

Este tipo de sistemas de guiado, no sólo sirven para entornos de manipulación (handling) de objetos o piezas, sino que se pueden emplear en aplicaciones de soldadura, pintado, remachado, montaje, paletizado y despaletizado.

El VGR, por tanto, permite dar a la robótica un salto cualitativo, abriendo esta tecnología a un sinfín de nuevas aplicaciones, asimismo proporciona un avance cuantitativo a la robótica ya que aumenta las posibilidades de instalación de nuevos robots en cualquier tipo de proceso productivo.

VGR y Picking

Tal como se ha comentado anteriormente, el número de aplicaciones de VGR es innumerable, sin embargo en este artículo queremos centrarnos en aplicaciones de Picking.

En el entorno de la robótica y visión artificial se denomina Picking (recolección) al proceso combinado de identificación de un objeto mediante un sistema de visión artificial, determinación de su posición en el espacio y su posterior recolección y traslado a su punto de destino mediante un sistema robotizado.

Los sistemas de visión empleados para la identificación y determinación de la posición son múltiples, pasando por sistemas mono cámara de visión artificial que permiten el reconocimiento  y posición en un plano 2D, hasta sistemas estéreo, triangulación láser, y tiempo de vuelo, que facilitan un reconocimiento en tres dimensiones y determinan la posición precisa en el espacio.

Pick & Place

Dentro de las aplicaciones de Picking, probablemente la más conocida es la denominada Pick & Place. Habitualmente se trata de determinar la posición de un objeto en un plano y su posterior recolección.

Los sistemas de pick & place son extremadamente efectivos y rápidos, dependen de la calidad del reconocimiento de los objetos, del software de visión artificial utilizado y de la rapidez en la recogida, así como de la velocidad a la que sea capaz de funcionar el robot.

Estos sistemas son muy eficaces y extensamente probados en la industria, sin embargo, para su correcto funcionamiento, es preciso asegurarse de que las piezas a recolectar no estén solapadas, en cuyo caso el sistema pierde gran parte de su efectividad. En otras palabras, es preferible que las piezas u objetos estén separados unos de otros, para que el sistema funcione al cien por cien de su efectividad.

Aunque en multitud de ocasiones los sistemas de pick & place están constituidos por una cámara y un robot, no es extraño encontrar sistemas que combinan varias cámaras y robots de forma sincronizada, para poder hacer todo el proceso de recolección y colocación de los objetos en su destino final a la máxima velocidad.

Random Bin Picking

Aunque la base tecnológica sobre el que se sustenta el Bin Picking es similar al del Pick & Place, la dificultad que comporta es mucho mayor.

Se denomina Random Bin Picking a un sistema VGR que permite seleccionar y extraer piezas apiladas aleatoriamente en un contenedor, utilizando un sistema de visión para el reconocimiento y la localización, y un sistema robótico para la extracción y su posterior reubicación.

La visión artificial, clave para el Bin Picking

Aunque a simple vista parezca una metodología trivial, resulta que es tremendamente complejo para un sistema informático robotizado distinguir y separar una pieza de otras amontonadas.

reconocimiento del objeto

El primer paso en el proceso de una aplicación de Bin Picking es el reconocimiento del objeto o pieza a recolectar. Para ello es necesario tener información precisa en tres dimensiones de este objeto. Dado que en un contexto apilado una pieza puede presentarse en cualquier posición en el espacio, el programa informático de Bin Picking debe conocer la pieza en 3 dimensiones. Se precisará pues, introducir previamente en el sistema todos los parámetros morfológicos relacionados con dicho objeto.

reconocimiento del entorno

Una vez definida la pieza a seleccionar, el sistema de Bin Picking tiene que determinar el campo de visión donde se encuentra esta pieza, en este caso el contenedor donde se encuentran los objetos amontonados. Conocida la morfología del objeto y el entorno donde se encuentra, el siguiente paso hace referencia al reconocimiento y selección de objetos situados en el contenedor.

 Mediante un complejo algoritmo se determina el mejor candidato reconocido. Se denomina mejor candidato a la pieza que se encuentra en la posición óptima, para que el robot la pueda agarrar. Esto presupone que debe ser la pieza que se encuentra en una posición alcanzable, sin problemas de colisión, que no esté aprisionada por otras piezas y que sea además la mejor entre las candidatas preseleccionadas.

recolección del objeto

Una vez determinada la pieza, el robot deberá alcanzarla en el menor tiempo posible, sin colisiones con el entorno de trabajo o con el resto de piezas, para lo cual se debe calcular la trayectoria óptima.

 Cuando se ha definido trayectoria y se alcanza la pieza, la sujeción debe ser limpia; por tanto, previamente se habrá diseñado una garra apropiada para el tipo de pieza con la que se está trabajando, se decidirán los puntos posibles de agarre de esta pieza y finalmente se orientará la garra en la mejor posición para tomar dicha pieza.

posicionamiento e inspección

Por último, el robot, una vez hecha la recolección, posicionará el objeto en el lugar previamente predefinido para seguir el proceso productivo. En algunas ocasiones, en este último proceso se aprovecha este recorrido, para hacer una inspección de calidad de dicha pieza mediante sistemas de visión artificial asociados.

InPicker: Tecnología Bin Picking para soluciones industriales

INFAIMON ha desarrollado InPicker, un sistema universal capaz de ejecutar todo tipo de tareas de picking de elementos complejos, con formas irregulares y múltiples estructuras, sin importar su distribución. InPicker es compatible con múltiples tecnologías de visión y modelos de robots.

El sistema 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, 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.