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Enero de 2020

Los cambios que se vienen a futuro en temas de sujeción autónoma

Los especialistas en sistemas de agarre de SCHUNK muestran las primeras soluciones que cambiarán el agarre industrial.

El agarre industrial está a punto de experimentar una transformación fundamental. Si bien hasta ahora siempre había que definir manualmente las posiciones de recogida y colocación de piezas, su geometría y los parámetros de agarre pertinentes, en el futuro los sistemas de agarre efectuarán la mayor variedad de tareas de agarre por sí solos. 

Plug & Work será una característica clave en las fábricas inteligentes del futuro. Lo que ya se ha aplicado con éxito con la mecánica, en el futuro será posible para el control del proceso de agarre. Lógicamente, desde el punto de vista del agarre, los especialistas de los laboratorios inteligentes de SCHUNK están desarrollando planteamientos sobre cómo los robots y otros sistemas de manipulación pueden llevar a cabo las tareas de agarre de forma autónoma o semiautónoma.

En lugar de definir individualmente las posiciones, velocidades y fuerzas de agarre paso a paso, los sistemas de agarre inteligentes detectarán en el futuro sus objetos a través de cámaras y realizarán la planificación de agarre por sí mismos. Basados en registros de datos y algoritmos, los sistemas de agarre deben ser capaces de detectar principios y derivar las reacciones correspondientes.

Además, SCHUNK R&D está trabajando en algoritmos para clasificar diferentes geometrías y disposiciones y desarrollar estrategias de agarre óptimas. La visión consiste en un conjunto de componentes de aprendizaje basado en una arquitectura de tres capas que incluye controlador de movimiento, controlador de agarre y servicios. Lo que se pretende es que, a pesar de tener una estructura interna compleja, el montaje ofrezca al usuario la mayor facilidad de uso posible en el exterior.

Los grippers efectúan el agarre y la planificación del carril

SCHUNK ha demostrado cómo puede lograrse esto con éxito basándose en varias aplicaciones piloto de su fábrica de tecnología. En una aplicación de agarre inteligente, por ejemplo, los diferentes componentes se distinguen solo por el gripper. Como una mano que toca, la pinza sentirá la geometría y la composición de las piezas para agarrarlas y clasificarlas. En una segunda aplicación, por ejemplo, las piezas dispuestas de forma aleatoria se identifican mediante una cámara, se agarran de forma autónoma de una caja de transporte y son guiadas hacia un proceso de mecanizado.

El sistema transmite la información obtenida de la pieza a estaciones posteriores, de modo que, por ejemplo, un bloque de fuerza de agarre inteligente es capaz de coordinar su carrera y fuerza de agarre automáticamente a la siguiente pieza. En el futuro, según SCHUNK, las pinzas no solo agarrarán, sino que también se encargarán de la planificación del agarre en interacción con las cámaras 2D y 3D, así como de la comunicación con los componentes anteriores y posteriores.

Aprendizaje de datos empíricos como base

En otro caso de uso que utiliza métodos de aprendizaje automático para la clasificación de piezas de trabajo y procesos de agarre, bloques de construcción interconectados se combinan aleatoriamente y se presentan a un robot ligero en una disposición aleatoria sobre una superficie de trabajo. La tarea del robot es recoger y transportar los bloques.

Después de unas pocas sesiones de formación, el sistema puede clasificar la forma de manejar la gama de piezas de trabajo y las opciones de combinación resultantes. La pinza sabe cómo recoger y transportar la pieza de trabajo para manipularla de forma óptima basándose en los valores empíricos que ha aprendido.

De este modo, la cámara que capta el escenario interactúa directamente con la pinza y guía al robot hasta su destino. Después de varias repeticiones, el sistema es capaz de actuar de forma autónoma y clasificar las futuras combinaciones y disposiciones por sí mismo.

Con el agarre inteligente, los grippers inteligentes de SCHUNK miden, identifican y supervisan los componentes agarrados, así como el proceso de producción en marcha.

Compartir experiencias de aprendizaje

El atractivo especial de estas tecnologías es su capacidad para compartir las experiencias de aprendizaje adquiridas con otros sistemas de agarre para aplicaciones similares en una red de producción o en distintos emplazamientos, por ejemplo, utilizando soluciones en la nube.

Si el objeto ya es conocido, se iniciará automáticamente el agarre óptimo correspondiente. Si no se conoce, será detectado y determinado por el sistema de cámara sobre la marcha en cuanto a la mejor manera de agarrarlo. A su vez, las experiencias de aprendizaje fluirán directamente al sistema, ampliando la biblioteca correspondiente de estrategias de agarre.


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