O Bin Picking, ou "pegar na caixa," como sua tradução, é uma técnica de automação industrial que tem revolucionado os métodos tradicionais de seleção e manipulação de objetos desordenados. Este sistema não apenas maxima processos, mas também minimiza erros e custos operacionais.
Mas o que faz o Bin Picking ser tão eficiente e como ele realmente funciona? Vamos explorar tudo isso ao longo deste artigo. Continue a leitura e confira:
- O que é Bin Picking?
- Como o Bin Picking aumenta a produtividade industrial?
- Por que usar câmera 3D?
- Etapas do Bin Picking
- Importância da iluminação para visão computacional
- A escolha da tecnologia aplicada
- Caso de sucesso com o uso de cobots em aplicação de Bin Picking
O que é Bin Picking?
O Bin Picking é um sistema que integra tecnologia de visão computacional e robótica para localizar, selecionar e mover objetos de uma caixa para um local específico.
Funciona em quatro fases distintas:
- Identificação visual e avaliação: Um sistema de reconhecimento 3D analisa a caixa contendo os objetos, obtendo dados sobre sua forma, tamanho e localização;
- Identificação do objeto: Um software especializado segmenta e identifica cada objeto dentro da caixa;
- Extração de peças sem colisões: O robô, com base nos dados fornecidos, seleciona a melhor trajetória e postura (do braço) para pegar o objeto sem interferir com outros objetos ou com a caixa;
- Posicionamento do objeto: Finalmente, o objeto é colocado em um local predefinido ou é encaminhado para processamento adicional.
Como o Bin Picking aumenta a produtividade industrial?
Veja as principais vantagens do uso da tecnologia no chão de fábrica e sua relação com o aumento da produtividade industrial:
1. Otimização do processo
Um robô de Bin Picking pode trabalhar ininterruptamente, aumentando significativamente a eficiência da linha de produção. Isso é particularmente útil em setores como automotivo, logística, farmacêutico, alimentar e metalúrgico.
2. Redução de custos
As linhas de produção muitas vezes exigem que os materiais sejam dispostos de uma forma específica antes de serem processados, o que pode ser caro e demorado. O Bin Picking elimina essa necessidade, reduzindo custos operacionais.
Isto é, com o uso da tecnologia não será mais necessário pagar funcionários para realizar tarefas de baixíssimo valor agregado e altamente repetitivo. Outro ponto a ser destacado é que assim a organização não sofre com o absenteísmo.
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3. Flexibilidade
O uso de dados CAD e sistemas de visão 3D permitem que o Bin Picking robótico seja altamente adaptável, podendo lidar com objetos de diversas formas e tamanhos sem a necessidade de reprogramação constante.
Antigamente, era extremamente difícil realizar programação com Bin Picking, além de ser altamente custoso. Mas, atualmente a tecnologia permite uma grande facilidade para configurar outros tipos de fase, levando a indústria a uma nova fase de flexibilidade. Isto é, dessa forma, o cliente pode reconfigurar suas próprias peças (dependendo do sistema adotado) sem necessidade de especialistas.
Por que usar câmera 3D?
Para que o robô consiga colocar a mão na caixa no ângulo correto e assim pegar o objeto desejado, é preciso que o movimento seja planejado com alta precisão. Por isso, é fundamental que seja utilizado uma câmera 3D, uma vez que ela faz uma reconstrução robusta e detalhada da situação, além de reconhecer os objetos em poucos segundos. Entenda melhor a diferença e particularidades dos sistemas de visão 2D e 3D:
Sistemas de Visão 2D
Os sistemas de visão 2D trabalham com uma varredura em linha com câmeras de inspeção que registram imagens em diferentes resoluções, criando assim uma imagem retilínea no sistema para ser analisada posteriormente.
Uma comparação rudimentar seria com um scanner de uma fotocopiadora, que passa em linha reta por uma imagem e a transcreve. No caso dos sistemas de visão, contudo, ao invés de gerar uma cópia física em papel, é gerada uma duplicata digital para ser avaliada por um software ou operador.
Esse modelo é mais barato, mas tem suas limitações de aplicação, já que funciona melhor para pequenos objetos e não é tão bom para itens tridimensionais.
Sistemas de visão 3D
Os sistemas de visão 3D são mais complexos e completos que as contrapartes em 2D, mas também por isso são mais caros e exigem maior processamento de dados.
Sistemas de deslocamento a laser e componentes com multicâmeras costumam ser usados para orientar o robô e guiá-lo na vistoria.
São dois tipos principais de sistemas de visão 3D: projeção ortográfica e projeção em perspectiva.
O primeiro possui um campo de visão retangular, ideal para sensores infravermelhos com localizadores de curto alcance ou laser. Já o segundo usa projeção em perspectiva trapezoidal e é mais recomendado para sistemas ópticos (câmeras).
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Etapas do Bin Picking
Passo 1: Detecção de objetos
O sistema de visão 3D captura imagens da caixa e os dados são processados para determinar a posição e orientação de cada objeto. A iluminação e outros fatores ambientais são ajustados para otimizar a detecção.
Passo 2: Retirada do objeto
Uma vez que os objetos são identificados, o robô bin-picker recebe instruções detalhadas sobre como pegar cada peça, qual trajetória seguir e como evitar colisões.
Portanto, o robô recebe uma nuvem de pontos e o sistema determina qual é a melhor peça para ele pegar naquele momento. A seleção é importante, pois interfere no tempo ciclo da retirada.
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Pssoa 3: Posicionamento do objeto
O robô então move o objeto para o local desejado, que pode ser uma estação de trabalho, uma correia transportadora, uma magazine ou qualquer outro ponto dentro da cadeia de produção.
Importância da iluminação para visão computacional
A iluminação é um fator crítico que afeta diretamente a qualidade e precisão da visão computacional em ambientes de robótica industrial. Um sistema de visão inadequado pode resultar em erros de detecção e identificação, comprometendo a eficiência e segurança das operações.
Veja a seguir alguns fatores a serem considerados a respeito do uso da iluminação adequada em aplicações de Bin Picking:
- Uniformidade da Iluminação: A uniformidade é essencial para garantir que todas as áreas do objeto sejam igualmente iluminadas, evitando sombras que podem causar erros de interpretação pelo algoritmo de visão;
- Direção da luz: A orientação da fonte de luz em relação ao objeto e à câmera é crucial. Luzes direcionadas de cima para baixo ou em ângulos específicos podem ajudar a realçar características importantes do objeto;
- Tipo de iluminação: A escolha entre iluminação difusa, pontual, estrutural, entre outras, pode variar dependendo da textura, cor e forma do objeto a ser analisado;
- Cor da luz: Em alguns casos, a utilização de luzes coloridas ou filtros pode ajudar na separação de características específicas do objeto;
- Intensidade e brilho: É importante ajustar a intensidade para evitar reflexos que possam interferir na captura da imagem.
A escolha da tecnologia aplicada
O Bin Picking não é apenas uma técnica inovadora, mas um avanço que está remodelando o cenário industrial. Seu impacto na eficiência e economia de custos é imenso, tornando-o uma tecnologia indispensável para empresas que buscam modernizar suas operações e ganhar vantagem competitiva.
Ao considerar a integração de um sistema de Bin Picking em sua linha de produção, é crucial escolher tecnologias que sejam escaláveis, adaptáveis e precisas. Afinal, a eficácia do sistema dependerá da qualidade do robô de Bin Picking e da sofisticação do software de visão computacional empregado.
Caso de sucesso com o uso de cobots em aplicação de Bin Picking
A Allied Moulded é uma operação de moldagem de serviço completo que fabrica caixas e invólucros elétricos não metálicos. Enfrentando desafios significativos devido à escassez de mão de obra, a empresa com sede em Ohio optou pelo novo sistema ActiNav da Universal Robots para automatizar uma importante aplicação de bin-picking.
A implantação permitiu que a Allied Moulded reduzisse despesas com horas extras, transferisse trabalhadores existentes para tarefas mais ergonômicas e melhorasse a consistência no processo de produção.
Como muitas empresas que atuam no setor de manufatura de Ohio, a Allied enfrentou desafios para preencher posições abertas devido às difíceis condições do mercado de trabalho. Ao mesmo tempo, a empresa queria melhorar a segurança dos trabalhadores, eliminando tarefas de bin-picking repetitivas e ergonomicamente inadequadas.
A melhoria da qualidade também foi um fator motivador na decisão de explorar a automação, explica o gerente do departamento de suporte à fabricação, Tom Carlisle: "Ao procurar automação, você busca repetitividade. Você tem um controle melhor sobre sua qualidade se tiver mais consistência no carregamento e descarregamento de máquinas."
Usar trabalho manual em aplicações de bin-picking produz resultados inconsistentes, acrescenta o técnico de engenharia de manufatura Nate Gilbert: "Um dos maiores desafios com o trabalho manual é que eles se cansam e, para o fim do dia, a produção diminuiria; enquanto com um robô, você sempre pode contar com uma produção consistente."
A transformação do negócio
A pandemia de COVID-19 acrescentou outra camada de preocupação em relação à força de trabalho manual da empresa. "Poderíamos correr o risco de que a equipe, a qualquer momento, não estivesse aqui por razões fora de seu controle", diz Carlisle. "Então, precisávamos de uma maneira de manter esses processos em funcionamento."
Quando a Allied começou a pesquisar sobre automação de bin-picking, a tecnologia "simplesmente não estava onde precisávamos que estivesse", diz Gilbert: "As proteções eram muito intrusivas e isso dificultaria quando precisássemos ter um operador naquela área. O espaço no chão de fábrica aqui na Allied já é bastante limitado, e a ideia de ter que colocar mais proteções para acomodar um robô foi uma das coisas que inicialmente nos impediu; mas com robôs colaborativos sendo seguros ao redor dos funcionários, sentimos que era um ótimo caminho a seguir."
A solução
O interesse da Allied Moulded em robôs colaborativos – ou cobots – foi despertado após uma visita a uma fábrica próxima que havia implantado com sucesso cobots da Universal Robots (UR).
A Allied então viu a UR em uma feira comercial, o que eventualmente levou à implantação do premiado kit ActiNav para bin-picking autônomo – uma solução de bin-picking automatizada, flexível e fácil de usar, que gerencia de forma síncrona o processamento de visão, o planejamento de movimentos sem colisão e o controle autônomo de robôs em tempo real.
"ActiNav foi o primeiro sistema em que estávamos confiantes de que poderíamos colocá-lo no espaço disponível sem criar um monte de obstáculos extras. Apenas a simplicidade dele pegando as peças do bin e colocando-as na esteira é o que realmente estávamos procurando, e o ActiNav pareceu atender a essa demanda", diz Gilbert, observando que o ActiNav representa uma grande melhoria em relação aos alimentadores vibratórios que são frequentemente usados para o posicionamento de peças.