Sistemas robóticos guiados por visión

Un sistema de robot guiado por visión (VGR) es un robot equipado con una o más cámaras que funcionan como sensores para proporcionar una señal de retroalimentación secundaria al controlador del robot, lo que permite un movimiento más preciso hacia una posición objetivo variable. El VGR está transformando rápidamente los procesos de producción al permitir que los robots sean altamente adaptables y más fáciles de implementar, a la vez que reduce drásticamente el costo y la complejidad de las herramientas fijas previamente asociadas con el diseño y la configuración de celdas robóticas, ya sea para manipulación de materiales, ensamblaje automatizado, aplicaciones agrícolas, ^{[ 1 ]} ciencias biológicas y más. ^{[ 2 ]}

En un ejemplo clásico, aunque algo anticuado, de VGR (Vision Revolving Ground) utilizado en la fabricación industrial, el sistema de visión (cámara y software) determina la posición de los productos alimentados aleatoriamente a una cinta transportadora de reciclaje. El sistema de visión proporciona al robot las coordenadas exactas de los componentes, que se encuentran distribuidos aleatoriamente bajo el campo de visión de la cámara , lo que permite al brazo o brazos robóticos posicionar el efector final (pinza) acoplado al componente seleccionado y recogerlo de la cinta transportadora . La cinta puede detenerse bajo la cámara para permitir que se determine la posición de la pieza, o, si el tiempo de ciclo es suficiente, es posible recoger un componente sin detener la cinta mediante un esquema de control que rastrea el componente en movimiento a través del software de visión, generalmente instalando un codificador en la cinta y utilizando esta señal de retroalimentación para actualizar y sincronizar los bucles de control de visión y movimiento.

Esta funcionalidad es ahora común en el campo de la robótica guiada por visión (VGR). Se trata de una tecnología en rápida evolución que está demostrando ser económicamente ventajosa en países con altos costos generales de fabricación y mano de obra calificada, al reducir la intervención manual, mejorar la seguridad, aumentar la calidad y elevar los índices de productividad, entre otros beneficios. ^{[ 3 ]}

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La expansión de los sistemas robóticos guiados por visión forma parte del crecimiento general del mercado de la visión artificial, que se prevé alcance los 17.720 millones de dólares en 2028. Este crecimiento se atribuye a la creciente demanda de automatización y precisión, así como a la amplia adopción de tecnologías inteligentes en diversos sectores.

Un sistema de visión consta de una cámara y un microprocesador o computadora, con su software asociado. Esta es una definición amplia que abarca diversos tipos de sistemas diseñados para resolver una gran variedad de tareas. Los sistemas de visión se pueden implementar en prácticamente cualquier industria y para cualquier propósito. Se pueden utilizar para el control de calidad, verificando dimensiones, ángulos, color y textura de superficies, o para el reconocimiento de objetos, como en los sistemas VGR.

Una cámara puede ser desde un sistema de cámara compacta estándar con procesador de visión integrado hasta sensores láser más complejos y cámaras de alta resolución y alta velocidad. También existen combinaciones de varias cámaras para crear imágenes 3D de un objeto .

En los sistemas de visión integrados, siempre existen dificultades para adaptar la cámara a las expectativas del sistema. En la mayoría de los casos, esto se debe a la falta de conocimiento por parte del integrador o fabricante de la máquina. Muchos sistemas de visión pueden aplicarse con éxito a prácticamente cualquier actividad de producción, siempre que el usuario sepa configurar correctamente los parámetros del sistema. Sin embargo, esta configuración requiere un amplio conocimiento por parte del integrador, y la cantidad de posibilidades puede complejizar la solución. La iluminación en entornos industriales puede ser otro inconveniente importante para muchos sistemas de visión.

Una ventaja de la tecnología de visión 3D es su independencia de las condiciones de iluminación. A diferencia de los sistemas 2D, que dependen de una iluminación específica para obtener imágenes precisas, los sistemas de visión 3D funcionan de forma fiable en diversas condiciones de iluminación. Esto se debe a que la captura de imágenes 3D implica, por lo general, información espacial menos sensible al contraste y a las sombras que los sistemas 2D.

En los últimos años, han surgido empresas emergentes que ofrecen software para simplificar la programación e integración de estos sistemas 3D, facilitando así su acceso a la industria. Gracias a las tecnologías de visión 3D, los robots pueden navegar y realizar tareas en entornos con iluminación dinámica o no controlada, lo que amplía significativamente sus aplicaciones en el mundo real.

Por lo general, los sistemas de guiado visual se dividen en dos categorías: cámaras fijas o cámaras montadas en el brazo del robot. Una cámara fija suele montarse en un pórtico u otra estructura desde donde puede observar toda el área de la celda robótica. Este enfoque tiene la ventaja de conocer su posición fija, lo que proporciona un punto de referencia estable para toda la actividad dentro de la celda. Sin embargo, presenta la desventaja de un mayor coste de infraestructura y de que, en ocasiones, su visión puede verse obstruida por la posición del brazo del robot. Además, suele requerir archivos de imagen de gran tamaño (5 megapíxeles o más), ya que la imagen debe cubrir toda el área de trabajo.

Pueden ser cámaras 2D o 3D, aunque la gran mayoría de las instalaciones (2019) utilizan cámaras 2D de visión artificial ofrecidas por empresas como Keyence, Basler, Sick, Datalogic, COGNEX y muchas otras. Empresas emergentes como Leopard Imaging, Pickit3D, Zivid y Photoneo ofrecen cámaras 3D para uso fijo. COGNEX adquirió recientemente EnShape para incorporar capacidades 3D a su catálogo. Las cámaras 3D fijas generan archivos de imagen y nubes de puntos de gran tamaño que requieren importantes recursos informáticos para su procesamiento.

Una cámara montada en un brazo robótico presenta ventajas y desventajas. Algunas cámaras 3D son demasiado grandes para ser prácticas al montarlas en un robot, pero las cámaras Xbox de Pickit 3D y las cámaras 2D, como la cámara de muñeca de Robotiq, son lo suficientemente compactas y/o ligeras como para no afectar significativamente la capacidad de trabajo del robot. Una cámara montada en el brazo tiene un campo de visión más pequeño y puede funcionar correctamente a una resolución menor, incluso VGA, ya que solo abarca una fracción de la celda de trabajo completa en cada momento. Esto se traduce en tiempos de procesamiento de imagen más rápidos.

Sin embargo, las cámaras montadas en brazos robóticos, ya sean 2D o 3D, suelen sufrir desorientación en los ejes XYZ debido a su constante movimiento y a la falta de información sobre la posición del brazo. La solución habitual consiste en interrumpir cada ciclo del robot el tiempo suficiente para que la cámara capture otra imagen y se reoriente. Esto se observa en prácticamente todos los vídeos publicados sobre el funcionamiento de cámaras montadas en brazos robóticos, tanto 2D como 3D, y puede duplicar los tiempos de ciclo.

La cámara Xbox de Pickit 3D se ha montado en un brazo para algunas aplicaciones. Si bien es capaz de realizar tareas 3D más complejas, como la selección de objetos en contenedores , aún requiere la reorientación para detenerse y tomar una fotografía mencionada anteriormente. Su capacidad de reconocimiento 3D no ayuda a solucionar este problema.

Visual Robotics afirma eliminar esta interrupción del ciclo con sus capacidades de "Visión en movimiento". Su sistema combina un sensor de imágenes 2D con fotogrametría interna y software para realizar tareas 3D a alta velocidad, gracias a los archivos de imagen más pequeños. La empresa afirma tener una patente en trámite que cubre técnicas para asegurar que la cámara conozca su ubicación en el espacio 3D sin detenerse para reorientarse, lo que resulta en tiempos de ciclo sustancialmente más rápidos. Si bien es mucho más rápido que otros enfoques 3D, es poco probable que pueda manejar las tareas 3D más complejas que una verdadera cámara estéreo puede. Por otro lado, muchas aplicaciones 3D requieren una identificación de objetos relativamente simple, fácilmente compatible con esta técnica. Hasta la fecha, su capacidad para seleccionar visualmente objetos en movimiento (por ejemplo, artículos en una cinta transportadora) utilizando una cámara montada en un brazo parece no tener precedentes.

Por otro lado, Inbolt presenta un sistema de guiado robótico basado en visión 3D, independiente de la plataforma, que integra una cámara 3D, algoritmos avanzados y la IA de procesamiento de nubes de puntos más rápida disponible actualmente. Su sistema está diseñado para gestionar de forma eficiente el procesamiento de datos de alta frecuencia, lo que permite el seguimiento en tiempo real. Esto significa que el robot puede adaptarse a las variaciones en la posición y orientación de los objetos dentro de su campo de visión. Esta adaptabilidad es fundamental en entornos donde la precisión y la flexibilidad son esenciales, lo que lo hace idóneo para entornos no estructurados y no planificados. Al permitir que los robots operen sin necesidad de restricciones mecánicas, también elimina la necesidad de costosos dispositivos de fijación y montaje.

Estas nuevas soluciones están cambiando el paradigma de las industrias manufactureras al ofrecer soluciones únicas que satisfacen las necesidades cambiantes de los procesos de fabricación modernos.

La automatización tradicional implica producción en serie con lotes grandes y flexibilidad limitada. Las líneas de automatización completas suelen estar diseñadas para un solo producto o, posiblemente, una pequeña familia de productos similares que pueden funcionar en la misma línea de producción. Si se modifica un componente o se introduce un producto completamente nuevo, esto suele ocasionar grandes cambios en el proceso de automatización. En la mayoría de los casos, se requieren nuevos dispositivos de fijación para los componentes, con procedimientos de configuración que consumen mucho tiempo. Si los componentes se suministran al proceso mediante tolvas y alimentadores vibratorios tradicionales , se requieren nuevas herramientas para los alimentadores de tazón o tapas adicionales para estos. Puede que se deban fabricar diferentes productos en la misma línea de producción, y el costo de las paletas, los dispositivos de fijación y los alimentadores de tazón suele representar una parte importante de la inversión. Otros aspectos a considerar son las limitaciones de espacio, el almacenamiento de piezas de recambio, los componentes de repuesto y el tiempo de cambio entre productos.

Los sistemas VGR pueden funcionar en paralelo con una configuración mecánica mínima. En los casos más extremos, el único requisito es cambiar la pinza, eliminando la necesidad de posicionar los componentes para establecer la posición de recogida. Gracias a su sistema de visión y software de control, el sistema VGR puede manipular diferentes tipos de componentes. Se pueden introducir piezas con geometrías diversas en cualquier orientación aleatoria y recogerlas y colocarlas sin realizar cambios mecánicos en la máquina, lo que resulta en tiempos de cambio rápidos. Otras características y ventajas de los sistemas VGR son: ^{[ 6 ]}

• El cambio entre productos y lotes de producción se controla mediante software y es rápido, sin necesidad de ajustes mecánicos.
• Alto valor residual, incluso si se modifica la producción.
• Plazos de entrega cortos y periodos de recuperación de la inversión cortos.
• Alta eficiencia, fiabilidad y flexibilidad de la maquinaria.
• Posibilidad de integrar la mayoría de las operaciones secundarias, como desbarbado, soplado de limpieza, lavado, medición, etc.
• Reduce el trabajo manual.

• visión artificial
• Localización y mapeo simultáneos