A solução através da Visão 3D para manipulação de peças automóveis

A manipulação de peças automóveis costuma ser uma das tarefas mais perigosas numa linha de produção para os operadores, devido a fatores de risco externos, como metal fundido, pontas afiadas ou possível quedas.

Também existe o risco de lesões por esforços repetitivos ou problemas nas costas devido ao levantamento de pesos elevados ou levantamento em posição inadequadas.

Nestes casos, os robôs são a solução perfeita, pois podem ser expostos a estes perigos com relativamente pouco risco para a própria maquinaria. Isto agiliza o processo de movimentação, bem como reduz as taxas de acidentes e reclamações por lesões, evitando que os operadores estejam presentes em ambientes perigosos.   

A automação, chave para o desenvolvimento da indústria automóvel

A indústria automóvel utiliza robôs industriais há mais de meio século, desde que a General Motors, adotou pela primeira vez o UNIMATE no início dos anos 1960. A automação permite que os fabricantes de automóveis e de componentes automóveis acelerem a produção, reduzam custos, melhorem a qualidade e protejam os seus trabalhadores de potenciais danos.

O aumento da complexidade dos automóveis atuais leva a possibilidade de mais erros de produção, mas os fabricantes não podem permitir estes erros num mercado altamente competitivo. Para conseguir a qualidade que os clientes exigem, os fabricantes e os seus fornecedores contam cada vez mais com uma abordagem altamente eficaz para prevenir defeitos nas múltiplas etapas da produção. Esta abordagem é a visão artificial.

Sistemas de visão artificial e robótica para manipulação de peças

Os robôs guiados por visão têm sido usados com sucesso na indústria automóvel em muitas aplicações, como pintura ou montagem. Nessas aplicações, as peças são apresentadas numa orientação aproximadamente conhecida. No entanto, em muitas outras aplicações, as peças são empilhadas aleatoriamente em caixas ou contentores num ambiente não estruturado, dificultando a recolha e colocação dessas peças.

O Bin PIcking é um processo que permite selecionar e extrair peças empilhadas aleatoriamente num contentor, utilizando um sistema de visão para localização, um sistema robótico para extração e posterior recolocação. Este tem sido um tema de investigação durante anos devido aos desafios colocados pelo processamento de imagens e planeamento de movimento do robô.

É uma das aplicações mais complicadas em que se beneficia dos atuais sistemas de visão 3D. Uma câmara 2D pode ser afetada por mudanças na iluminação ambiente e ter problemas para detetar objetos refletores ou de baixo contraste. À medida que o contentor se esvazia, os sistemas de visão 2D tem dificuldades em manter a mesma fiabilidade e precisão, o que pode levar a colisões.

visión 3d Bin Picking

A procura de sistemas de visão é complexa, pois os fabricantes precisam de uma solução flexível e multi tecnologia, que possa ser utilizada em diferentes modelos de automóveis, plataformas de veículos e múltiplas variações. No passado, devido à grande quantidade de dados gerados pelos sensores 3D, nem sempre era viável aplicar a tecnologia aos processos de inspeção na linha, pois tornava mais lenta toda a linha de montagem. Aplicações que implicavam superfícies metálicas brilhantes não eram viáveis.

Hoje, as coisas mudaram. A precisão e a velocidade dos sensores melhoraram, permitindo que estes acompanhem os requisitos de tempo de ciclo da indústria automóvel.

InPicker: A combinação perfeita entre robótica e visão para tarefas de Bin Picking

O sistema InPicker desenvolvido pela INFAIMON é baseado na identificação dos objetos mediante uma análise de imagem 3D, podendo utilizar para isso diferentes técnicas de aquisição de imagem tais como: stereo passivo, stereo ativo ou triangulação laser. É composto por câmaras de alta definição colocadas no cabeçal do robô, que através da captura de imagens sincronizadas, permitem fazer um mapa em três dimensões dos elementos da cena, selecionar e extrair o objeto considerado como melhor candidato.

Logo, o sistema é capaz de reconhecer por visão artificial o cenário de trabalho, o que permite guiar o robô eliminando colisões com os elementos do meio ambiente, o contentor ou as próprias peças a extrair.

A visão artificial realiza uma análise de imagem 3D que permite reconhecer e determinar a posição de objetos de natureza muito variada, como peças de metal ou outros tipos de elementos de diferentes materiais ou geometrias, empilhados numa caixa ou num transportador, por exemplo.

O software InPicker permite a correspondência de formas primitivas (cilindro, esfera, etc.) sem um modelo CAD, bem como a aplicação de filtros de pré-processamento usando algoritmos de localização de objetos baseados em Deep Learning.

 

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