Las máquinas TLM con visión aguda

¿Cómo saben los robots de las máquinas de envasado totalmente automáticas de Schubert qué producto están recogiendo y colocando, cuándo, dónde y cómo? En realidad pueden ver. En los sistemas TLM, el procesamiento de imágenes desempeña la función del ojo humano. El equipo que apoya Abdelmalek Nasraoui, jefe de desarrollo de procesamiento de imágenes de Schubert, trabaja cada día con estos sistemas de visión para garantizar que los robots tengan todo a la vista que sea necesario para el envasado eficiente y de alta calidad de productos de casi cualquier industria. Schubert está considerada como una empresa pionera en el procesamiento de imágenes en el sector del packaging y sigue desarrollando sus propias tecnologías.

El nuevo sistema de cámara 3D hace realidad el concepto de “picking” totalmente automático para productos complejos en cualquier posición. Ya sea sin clasificar, desplazadas o incluso superpuestas, las cuatro cámaras y los dos proyectores de patrones de luz del sistema de procesamiento de imágenes 3D reconocen con precisión los productos de todas las formas y colores en términos de posición, altura y orientación. Esto significa que el robot puede recoger con precisión los componentes que se alimentan en un patrón sin formato, eliminando la necesidad de complejos sistemas de clasificación y separación. Después de cada intervención del robot, los objetos se vuelven a registrar tridimensionalmente y se calcula la posición y la orientación del siguiente producto a recoger.

El nuevo sistema de cámara 3D de Schubert hace posible el suministro de componentes sin formato gracias a la implementación de una función de "bin-picking" para productos complejos en posiciones arbitrarias.

Después de cada intervención del robot, los objetos se registran tridimensionalmente y se calcula la posición y la orientación del siguiente producto a recoger. Esto significa que el alimentador funciona de forma fiable incluso si la disposición de los otros productos cambia debido a la retirada de un producto.

Los ingenieros de Schubert desarrollaron este nuevo sistema de cámara 3D sobre la base de sus propios sistemas de procesamiento de imágenes. Schubert ha estado trabajando en el desarrollo del procesamiento de imágenes para robots de packaging desde principios de la década de 1980. En 2014, a los escáneres de luz transmitida, luz reflejada y luz de color les siguió el escáner 3D, que elevó el reconocimiento del producto y el control de calidad a un nuevo nivel de rendimiento. Los especialistas de Crailsheim también desarrollaron y optimizaron recientemente este escáner 3D, que había sido lanzado con éxito al mercado. En el futuro, el escáner 3D ofrecerá una resolución aún mayor. Además de una mejor calidad de imagen, el escáner 3D optimizado también impresiona con un mayor rendimiento. “A través de implementaciones inteligentes de hardware de algoritmos de procesamiento de imágenes 3D, ahora estamos procesando grandes cantidades de datos de imágenes 3D aún más rápido”, indica Abdelmalek Nasraoui.

El escáner 3D de Schubert es único en el mundo: proporciona imágenes en color y en altura y está disponible en varias “longitudes” como componente compacto del sistema, dependiendo del ancho de banda del sistema. Cada 100 milímetros, se instalan alternativamente en el escáner 3D cámaras de exploración lineal en color de alta resolución y proyectores de patrones de luz. Cada cámara comparte la mitad de su campo de visión con su vecino. De acuerdo con el principio de la estereoscopía, hay dos imágenes de cada producto desde diferentes ángulos de visión. La altura del producto se puede calcular a partir de estos datos, así como de las muestras de luz. Este sistema ofrece la máxima integridad del sistema. Los datos 3D están disponibles tan pronto como los productos salen del área bajo el escáner.

Los expertos en procesamiento de imágenes de Schubert también están investigando un sistema inteligente para asegurar la calidad. La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje profundo son las palabras de moda: las redes neuronales (en particular CNN, Convolutional Neural Networks) deben entrenarse de antemano con varios miles de imágenes de productos y pueden entonces reconocer si un determinado producto cumple los criterios de calidad y debe ser procesado posteriormente. “Los productos horneados exhiben una alta variación en forma y superficie. Además, hay una variedad de posibles defectos por clase de producto. Estos dos factores hacen que la descripción matemática de la forma y de las características de calidad sea un reto. Las redes neuronales se están utilizando cada vez más como un instrumento poderoso para llevar a cabo tareas tan complejas”, indicó Abdelmalek Nasraoui. Al igual que con el escáner 3D y el nuevo sistema de cámara 3D, la implementación de redes neuronales en las máquinas de embalaje de Schubert representa otros hitos en el procesamiento de imágenes de la propia empresa.