{"id":83272,"date":"2024-12-16T17:03:32","date_gmt":"2024-12-16T09:03:32","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=83272"},"modified":"2025-03-11T15:19:35","modified_gmt":"2025-03-11T07:19:35","slug":"guia-completa-del-recogido-aleatorio-de-contenedores","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/blog\/guia-completa-del-recogido-aleatorio-de-contenedores\/","title":{"rendered":"Gu\u00eda completa del recogido aleatorio de contenedores"},"content":{"rendered":"
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Gu\u00eda completa del recogido aleatorio de contenedores<\/h1><\/div>\n\n\n\n
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\u00bfQu\u00e9 es el recogido aleatorio de contenedores?<\/h2>\n\n\n\n
La recogida aleatoria de contenedores es una tarea de automatizaci\u00f3n rob\u00f3tica en la que un robot, asistido por una c\u00e1mara 3D, recoge objetos dispuestos aleatoriamente, con orientaciones desconocidas y posiciones no estructuradas, de un contenedor o caja. Este proceso se implementa principalmente en entornos de fabricaci\u00f3n y almacenes, con el objetivo principal de automatizar la recuperaci\u00f3n de art\u00edculos de un mont\u00f3n aleatorio o no estructurado.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Perspectivas<\/a><\/div>\n\n\n\n

Perspectivas de expertos de William Lemus,
Gerente de Ingenier\u00eda de Aplicaciones en Campo Internacional,
Solomon Technology Corporation<\/h3>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Industrias y ejemplos de recogido aleatorio de contenedores<\/h2>\n\n\n\n
El recogido aleatorio de contenedores es invaluable en industrias donde el manejo y la clasificaci\u00f3n de objetos de contenedores o cajas es repetitivo, intensivo en mano de obra y consume mucho tiempo. A continuaci\u00f3n, se presentan varios ejemplos de aplicaciones de recogido aleatorio de contenedores<\/a> en diferentes industrias.<\/div>\n\n\n\n
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\"Gr\u00e1fico<\/div>\n\n\n\n

Selecci\u00f3n aleatoria de objetos met\u00e1licos en un contenedor<\/h4>\n\n\n\n
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Log\u00edstica<\/h3>\n\n\n\n
En log\u00edstica y almacenamiento<\/a>, el recogido aleatorio de contenedores se utiliza para clasificar y manipular numerosos paquetes colocados aleatoriamente dentro de contenedores. Por ejemplo, en un proyecto para una plataforma de comercio electr\u00f3nico global, se recogieron paquetes surtidos de los contenedores y se colocaron en una cinta transportadora a alta velocidad. El desaf\u00edo principal fue mantener altas tasas de recogido mientras se manipulaban paquetes pesados de manera segura para evitar errores de manipulaci\u00f3n o da\u00f1os. La soluci\u00f3n de IA de Solomon<\/a> permiti\u00f3 que el sistema funcionara con rapidez, cumpliendo con las altas demandas de rendimiento mientras garantizaba una manipulaci\u00f3n precisa y segura de paquetes de diversos tama\u00f1os y pesos.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Automotriz<\/h3>\n\n\n\n
En la industria automotriz<\/a>, el recogido aleatorio de contenedores se utiliza para manejar y clasificar componentes de autom\u00f3viles. El principal desaf\u00edo para los sistemas de recogido de contenedores es lograr una alta precisi\u00f3n para garantizar que cada pieza se clasifique, recoja y apile correctamente. En un proyecto para un importante fabricante de autom\u00f3viles japon\u00e9s, se emple\u00f3 AccuPick<\/a> para manejar con precisi\u00f3n las piezas de autom\u00f3viles, evitando errores y defectos en el ensamblaje y la colocaci\u00f3n, mejorando as\u00ed la eficiencia general.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Alimentos y bebidas<\/h3>\n\n\n\n
En la industria alimentaria<\/a>, el recogido aleatorio de contenedores juega un papel crucial en la automatizaci\u00f3n de la clasificaci\u00f3n y manipulaci\u00f3n de productos alimenticios, mejorando significativamente la eficiencia operativa. Uno de los proyectos destacados de Solomon en este sector consisti\u00f3 en colaborar con una importante empresa multinacional de confiter\u00eda para recoger galletas empaquetadas de los contenedores y transferirlas a una cinta transportadora. El principal desaf\u00edo fue el tiempo de ciclo, ya que el sistema deb\u00eda recoger y colocar aproximadamente de 30 a 35 galletas por minuto. Se implement\u00f3 la automatizaci\u00f3n para reducir el esfuerzo f\u00edsico de los operadores, minimizando as\u00ed el riesgo de lesiones musculoesquel\u00e9ticas, mejorando finalmente tanto la seguridad en el lugar de trabajo como la eficiencia de la l\u00ednea de producci\u00f3n.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Manufactura<\/h3>\n\n\n\n
El recogido de objetos de un contenedor se utiliza ampliamente en la fabricaci\u00f3n<\/a> para recoger y clasificar diversos componentes. Un importante productor de robots industriales y maquinaria de automatizaci\u00f3n necesitaba un recogido aleatorio de contenedores a alta velocidad para art\u00edculos met\u00e1licos espec\u00edficos. Los principales desaf\u00edos eran los estrictos requisitos de tiempo de ciclo y precisi\u00f3n. Los objetos deb\u00edan apilarse en la estaci\u00f3n de ca\u00edda, y cualquier error en la precisi\u00f3n de recogido resultar\u00eda en una apilaci\u00f3n incorrecta. Los art\u00edculos pod\u00edan estar posicionados desde una vista superior o trasera, con \u00e1ngulos de inclinaci\u00f3n variables, lo que requer\u00eda que la IA detectara con precisi\u00f3n cada lado y su \u00e1ngulo para una colocaci\u00f3n exacta. La superficie brillante de los art\u00edculos met\u00e1licos representaba un desaf\u00edo adicional para las c\u00e1maras 3D debido a la reflexi\u00f3n de la luz, lo que podr\u00eda distorsionar tanto la imagen 2D como la nube de puntos 3D, reduciendo la precisi\u00f3n de recogido. Para superar esto, se utiliz\u00f3 una c\u00e1mara industrial 3D SolScan<\/a> equipada con una luz proyectora verde en lugar de la luz blanca habitual.<\/div>\n\n\n\n
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\"Imagen<\/figure>\n\n\n\n

Imagen 2D original<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Detecci\u00f3n<\/figure>\n\n\n\n

Detecci\u00f3n 2D con reconocimiento de \u00e1ngulo<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Nube<\/figure>\n\n\n\n

Nube de puntos 3D con colocaci\u00f3n de punto de recogida<\/h4>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Farmac\u00e9utico y m\u00e9dico<\/h3>\n\n\n\n
En la industria farmac\u00e9utica y m\u00e9dica, los sistemas de recogido de objetos de un contenedor<\/a> son esenciales para manejar una variedad de art\u00edculos en entornos de alta velocidad donde la precisi\u00f3n es cr\u00edtica. En este caso, un distribuidor farmac\u00e9utico gestionaba diversos contenedores, incluidas cajas y botellas de diferentes formas, tama\u00f1os y colores, con aproximadamente cinco objetos en posiciones y orientaciones aleatorias por cada contenedor. El principal desaf\u00edo era garantizar que el c\u00f3digo de barras del producto permaneciera visible durante el recogido, ya que los art\u00edculos necesitaban posicionarse entre los lectores de c\u00f3digos de barras para ser escaneados. El \u00e1rea de trabajo era limitada, y los robots deb\u00edan operar a altas velocidades para cumplir con los estrictos tiempos de ciclo, lo que aumentaba el riesgo de colisiones. Para abordar esto, se utiliz\u00f3 AccuPick<\/a>. Su software de planificaci\u00f3n de movimientos calcul\u00f3 trayectorias seguras y sin colisiones, mientras que la IA integrada permiti\u00f3 una detecci\u00f3n de alta precisi\u00f3n, permitiendo que el robot recogiera objetos desde cualquier posici\u00f3n (superior, lateral o inferior) sin bloquear el c\u00f3digo de barras. Se emplearon dos efectos finales de robot distintos: uno con una ventosa grande y otro con una ventosa peque\u00f1a, y, bas\u00e1ndose en los resultados de detecci\u00f3n de objetos, la posici\u00f3n y el tipo (caja o botella), se establecieron condiciones y reglas estrat\u00e9gicas para asegurar que se seleccionara el efecto final adecuado para cada caso espec\u00edfico.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Explora m\u00e1s ejemplos de picking en contenedores industriales<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Esenciales del sistema de picking en contenedores aleatorios<\/h2>\n\n\n\n
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Calibraci\u00f3n del punto central de la herramienta (TCP)<\/h3>\n\n\n\n
The TCP calibration of the robot must be performed once an end-effector is selected for the application and is mounted on the robot\u2019s flange. The TCP serves as the reference point for instructing the robot on the precise position and orientation of the end-effector.<\/div>\n\n\n\n
\"Diagrama<\/div>\n\n\n\n

Calibraci\u00f3n del TCP<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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Calibraci\u00f3n de visi\u00f3n a robot<\/h3>\n\n\n\n
La calibraci\u00f3n entre el sistema de visi\u00f3n<\/a> y el robot es esencial. Como la c\u00e1mara 3D tiene su origen de coordenadas en la base de la c\u00e1mara y el robot tiene su origen de coordenadas en su propia base, la calibraci\u00f3n permite que el robot comprenda el sistema de coordenadas de la c\u00e1mara y convierta estas coordenadas a su propio sistema. Como resultado, cualquier coordenada posicional y rotacional enviada desde el esc\u00e1ner 3D al robot ser\u00e1 interpretada con precisi\u00f3n, permitiendo que el robot alcance el punto espec\u00edfico con la posici\u00f3n y rotaci\u00f3n requeridas.<\/div>\n\n\n\n
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Escaneo 3D y detecci\u00f3n de objetos<\/h3>\n\n\n\n
El esc\u00e1ner 3D<\/a> captura tanto im\u00e1genes 2D como nubes de puntos 3D de los objetos en el contenedor. Estos datos se utilizan para generar un punto de recogida para los objetos que cumplen con los criterios b\u00e1sicos de selecci\u00f3n. Estos criterios pueden variar seg\u00fan el proyecto, pero generalmente incluyen:

\u2022 Objetos ubicados en la superficie superior del contenedor.

\u2022 Objetos que no est\u00e1n ocultos o que solo est\u00e1n ligeramente cubiertos por otros elementos.

\u2022 Caracter\u00edsticas visibles que ayudan a determinar la orientaci\u00f3n de recogida del objeto.

\u2022 Objetos posicionados y rotados de manera segura para garantizar que ni el robot ni su efector final colisionen durante la recogida.<\/div>\n\n\n\n
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Generaci\u00f3n y ejecuci\u00f3n del punto de recogida<\/h3>\n\n\n\n
El punto de recogida de cada objeto generalmente incluye coordenadas tanto posicionales como rotacionales. Una vez generado, el robot recibe este punto de recogida y el controlador del robot calcula la trayectoria para alcanzarlo. En aplicaciones m\u00e1s exigentes, donde es necesario evitar colisiones, se requiere software de planificaci\u00f3n de movimiento para calcular una trayectoria segura. Al llegar al punto de recogida, el robot toma el objeto y lo deposita en la ubicaci\u00f3n o contenedor deseado.<\/div>\n\n\n\n
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Repetici\u00f3n del ciclo<\/h3>\n\n\n\n
Una vez que todos los objetos detectados en el ciclo actual han sido recogidos y depositados, comienza un nuevo ciclo desde la fase de escaneo. Esto garantiza una operaci\u00f3n continua hasta que el contenedor est\u00e9 vac\u00edo.<\/div>\n\n\n\n
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Conozca el sistema de picking en 3D de Solomon<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Desaf\u00edos y soluciones del picking aleatorio en bins<\/h2>\n\n\n\n
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Requisitos estrictos de tiempo de ciclo<\/h3>\n\n\n\n
Los proyectos con requisitos estrictos de tiempo de ciclo enfrentan desaf\u00edos significativos, ya que cada paso debe completarse r\u00e1pidamente para cumplir con los objetivos generales. Las consideraciones clave incluyen:

\u2022 Tiempo de captura de la c\u00e1mara 3D:<\/strong> La c\u00e1mara 3D debe capturar im\u00e1genes 2D y nubes de puntos 3D de forma r\u00e1pida.

\u2022 Generaci\u00f3n de im\u00e1genes y nube de puntos:<\/strong> Los algoritmos para generar im\u00e1genes 2D y la nube de puntos 3D deben ser eficientes y optimizados.

\u2022 Identificaci\u00f3n de objetos:<\/strong> El algoritmo de identificaci\u00f3n debe ser r\u00e1pido; el uso de IA puede mejorar considerablemente la velocidad y precisi\u00f3n.

\u2022 Determinaci\u00f3n del punto de recogida:<\/strong> El algoritmo que define los puntos de recogida debe ser \u00e1gil. La IA puede utilizarse para lograr una mayor velocidad.

\u2022 Planificaci\u00f3n de movimientos:<\/strong> El sistema de planificaci\u00f3n de movimientos debe calcular trayectorias seguras de forma r\u00e1pida.

\u2022 Velocidad del robot:<\/strong> El robot debe operar a alta velocidad para cumplir con las exigencias del tiempo de ciclo.

\u2022 Selecci\u00f3n del efector final:<\/strong> Elegir el efector final adecuado es crucial para minimizar fallos en la recogida y garantizar que los objetos se mantengan seguros durante los movimientos rob\u00f3ticos.<\/div>\n\n\n\n
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Alta precisi\u00f3n en la recolecci\u00f3n<\/h3>\n\n\n\n
Lograr una alta precisi\u00f3n en la recogida es fundamental para un recogido aleatorio de contenedores efectivo. Las consideraciones clave incluyen:

\u2022 Selecci\u00f3n adecuada del esc\u00e1ner 3D:<\/strong> Es esencial elegir un esc\u00e1ner 3D que se adapte al material del objeto, la distancia de trabajo y las dimensiones del contenedor.

\u2022 Alta resoluci\u00f3n:<\/strong> El esc\u00e1ner 3D debe contar con una alta resoluci\u00f3n para capturar detalles con precisi\u00f3n.

\u2022 Visi\u00f3n por computadora y preprocesamiento de im\u00e1genes:<\/strong> El uso de t\u00e9cnicas avanzadas de visi\u00f3n por computadora y preprocesamiento de im\u00e1genes puede mejorar significativamente la precisi\u00f3n.

\u2022 IA para la detecci\u00f3n de objetos:<\/strong> Seleccionar el algoritmo de IA adecuado puede optimizar la precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n de objetos.

\u2022 IA para la determinaci\u00f3n del punto de recogida:<\/strong> Los m\u00e9todos de coincidencia 3D basados en IA pueden mejorar a\u00fan m\u00e1s la precisi\u00f3n en la selecci\u00f3n del punto de recogida.

\u2022 Ajuste fino:<\/strong> Para un rendimiento \u00f3ptimo, es necesario un ajuste detallado de los par\u00e1metros del esc\u00e1ner 3D, las t\u00e9cnicas de preprocesamiento de im\u00e1genes, el algoritmo de detecci\u00f3n 2D con IA y el m\u00e9todo de coincidencia 3D para la colocaci\u00f3n del punto de recogida.

\u2022 Ambiente de iluminaci\u00f3n estable:<\/strong> Mantener una iluminaci\u00f3n estable es clave para obtener resultados consistentes.<\/div>\n\n\n\n
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Orientaci\u00f3n aleatoria de los objetos<\/h3>\n\n\n\n
Los objetos en los contenedores suelen estar dispuestos de forma aleatoria, con orientaciones desconocidas y posiciones no estructuradas. Esta aleatoriedad puede hacer que los objetos se bloqueen entre s\u00ed. Para superar estos desaf\u00edos, se pueden emplear varias estrategias:

\u2022 Enfoque por capas:<\/strong> Escanear y recoger los objetos m\u00e1s adecuados, luego volver a escanear para iniciar la siguiente iteraci\u00f3n, avanzando capa por capa.

\u2022 Agitador de contenedores:<\/strong> Utilizar un agitador para modificar las posiciones de los objetos.

\u2022 Recogido en dos etapas:<\/strong> Primero, recoger el objeto de la mejor manera posible y, posteriormente, separarlo en una estaci\u00f3n secundaria sin otros objetos para una recuperaci\u00f3n m\u00e1s precisa.

\u2022 Selecci\u00f3n del efector final:<\/strong> Elegir el efector final adecuado es crucial para aumentar la probabilidad de recoger objetos con \u00e9xito en escenarios complejos.

\u2022 Dise\u00f1o del contenedor:<\/strong> El dise\u00f1o del contenedor es un factor clave. Para ciertas aplicaciones, una forma de pir\u00e1mide truncada invertida puede ser una soluci\u00f3n eficaz.<\/div>\n\n\n\n
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Precisi\u00f3n de selecci\u00f3n incompleta<\/h3>\n\n\n\n
A pesar de las capacidades de los sistemas de visi\u00f3n avanzados<\/a>, la precisi\u00f3n en el recogido no siempre alcanza el 100%. Los objetos ubicados en el fondo, los bordes o las esquinas del contenedor pueden quedar sin recoger debido a su posici\u00f3n. En estos casos, el uso de un agitador de contenedores para redistribuir los objetos hacia \u00e1reas m\u00e1s accesibles dentro del contenedor puede ser una soluci\u00f3n efectiva.<\/div>\n\n\n\n
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Espacio de trabajo limitado y alta velocidad del robot<\/h3>\n\n\n\n
En espacios reducidos donde se requiere un movimiento rob\u00f3tico de alta velocidad, el software de planificaci\u00f3n de movimientos es esencial. Puede ser necesario un archivo CAD ligero del \u00e1rea de trabajo y del efector final, que incluya el modelo del robot para simular trayectorias potenciales y calcular la ruta m\u00e1s segura.<\/div>\n\n\n\n
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Objetos transparentes o brillantes<\/h3>\n\n\n\n
Los objetos met\u00e1licos transparentes o brillantes presentan desaf\u00edos adicionales para generar una nube de puntos precisa para la colocaci\u00f3n del punto de recogida. Las soluciones incluyen el uso de IA, visi\u00f3n por computadora y t\u00e9cnicas de preprocesamiento de im\u00e1genes, as\u00ed como la implementaci\u00f3n de un esc\u00e1ner 3D de alta calidad<\/a>. La combinaci\u00f3n de m\u00e9todos como la visi\u00f3n est\u00e9reo y la proyecci\u00f3n de luz estructurada, junto con opciones de diferentes colores de luz, alta resoluci\u00f3n e intensidad lum\u00ednica aumentada, puede ayudar eficazmente a abordar estos desaf\u00edos.<\/div>\n\n\n\n
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\"Tetinas<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Estudio de caso: Art\u00edculos semi-transparentes<\/a><\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Piezas<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Estudio de caso: Piezas met\u00e1licas brillantes<\/a><\/h4>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Selecci\u00f3n aleatoria de objetos en bins usando IA<\/h2>\n\n\n\n
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La IA<\/a> es fundamental para lograr una detecci\u00f3n de alta calidad y una colocaci\u00f3n precisa del punto de recogida, manteniendo tiempos de ciclo competitivos en aplicaciones industriales. Cuando se combina con t\u00e9cnicas de visi\u00f3n por computadora y preprocesamiento de im\u00e1genes, la IA puede adaptarse a diversas condiciones ambientales y orientaciones de los objetos. Esta adaptabilidad hace que la IA sea especialmente adecuada para aplicaciones de recogido aleatorio de contenedores, donde los objetos est\u00e1n dispuestos de manera aleatoria. Los modelos de IA desarrollados para estos escenarios deben ser robustos y flexibles, capaces de manejar una variedad de desaf\u00edos de recogido.<\/div>\n\n\n\n
\"Selecci\u00f3n<\/a><\/div>\n\n\n\n
El recogido aleatorio de contenedores, impulsado por IA y sistemas avanzados de visi\u00f3n, est\u00e1 transformando la automatizaci\u00f3n industrial en diversos sectores. Descubre c\u00f3mo las soluciones de IA y visi\u00f3n 3D<\/a> de Solomon pueden optimizar tus operaciones.<\/strong><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Aprende m\u00e1s sobre la selecci\u00f3n aleatoria de objetos en bins basada en IA con AccuPick<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Explora nuestra gu\u00eda completa sobre el recogido aleatorio de contenedores, con conocimientos de expertos sobre los elementos esenciales del sistema, ejemplos industriales, desaf\u00edos y soluciones basadas en IA.<\/p>","protected":false},"author":875,"featured_media":61737,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_gspb_post_css":"#gspb_row-id-gsbp-9a48c3e{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-9a48c3e>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}div[id^=gspb_col-id]{box-sizing:border-box;position:relative;padding:var(--gs-row-column-padding, 15px min(3vw, 20px))}body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-006ffac>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-10a6564>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-2fbb568>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront 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