El centro tecnológico Tekniker ha diseñado algoritmos que permiten a los robots identificar puntos de agarre de objetos sin conocerlos previamente para una manipulación industrial más flexible.
Las operaciones comúnmente conocidas como pick (coger productos con un robot) y place (colocar) son tareas básicas en la mayoría de las aplicaciones robóticas, tanto en sectores industriales (alimentación a máquinas, ensamblaje o paletizado/despaletizado) como en sectores de servicio (agricultura u hogar); de tal manera que, en algunos entornos estructurados (acotados y sin variaciones) y con ciertos tipos de piezas, estos procesos automáticos están más que consolidados.
Sin embargo, este no es el caso cuando se requiere manipular piezas con alta variabilidad o en entornos menos estructurados (no acotados y con variaciones). En este tipo de aplicaciones, las soluciones comerciales de bin picking no son aplicables, ya que no es viable la configuración de cada una de las miles de referencias que deben gestionarse.
En este contexto, el centro tecnológico Tekniker, miembro de Basque Research and Technology Alliance, ha desarrollado, en el marco del proyecto europeo Pick-Place, nuevos algoritmos de visión artificial que permiten a las aplicaciones de robótica industrial identificar puntos de agarre de objetos desconocidos dispuestos en el interior de cajas.
“El sistema que hemos desarrollado, basado en técnicas de Deep Learning, permite predecir directamente puntos de agarre para objetos sin tener en cuenta la identificación de los mismos, lo cual ofrece una solución flexible capaz de manipular una gran variedad de objetos”, explica Ander Ansuategi, investigador de Tekniker.
Además, Tekniker ha coordinado el apartado técnico del proyecto y ha trabajado en un sistema de monitorización del área de trabajo compartido entre los técnicos y los robots.
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