{"id":98480,"date":"2025-05-09T15:48:21","date_gmt":"2025-05-09T07:48:21","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=98480"},"modified":"2025-05-09T15:49:02","modified_gmt":"2025-05-09T07:49:02","slug":"guida-completa-al-prelievo-casuale-da-contenitori-random-bin-picking","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/it\/blog\/guida-completa-al-prelievo-casuale-da-contenitori-random-bin-picking\/","title":{"rendered":"Guida completa al prelievo casuale da contenitori (Random Bin Picking)"},"content":{"rendered":"
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Guida completa al prelievo casuale da contenitori (Random Bin Picking)<\/h1><\/div>\n\n\n\n
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Che cos\u2019\u00e8 il prelievo casuale da contenitori (Random Bin Picking)?<\/h2>\n\n\n\n
Il prelievo casuale da contenitori (Random Bin Picking) \u00e8 un compito di automazione robotica in cui un robot, assistito da una telecamera 3D, preleva oggetti disposti in modo casuale, con orientamenti sconosciuti e posizioni non strutturate, da un contenitore o cassa. Questo processo viene generalmente implementato in ambienti di produzione e magazzino, con l\u2019obiettivo principale di automatizzare il recupero di articoli da pile disordinate o non strutturate.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Approfondimenti<\/a><\/div>\n\n\n\n

Approfondimenti da esperti a cura di William Lemus,
Responsabile Ingegneria Applicativa per l\u2019Estero,
Solomon Technology Corporation<\/h3>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Settori e esempi di applicazione del prelievo casuale da contenitori (Random Bin Picking)<\/h2>\n\n\n\n
Il prelievo casuale da contenitori \u00e8 estremamente prezioso nei settori in cui la movimentazione e la selezione di oggetti da contenitori o casse \u00e8 ripetitiva, richiede molta manodopera ed \u00e8 dispendiosa in termini di tempo. Di seguito sono riportati alcuni esempi di applicazione del bin picking<\/a> in diversi settori.<\/div>\n\n\n\n
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\"Grafico<\/div>\n\n\n\n

Prelievo casuale da contenitori di oggetti metallici<\/h4>\n\n\n\n
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Logistica<\/h3>\n\n\n\n
Nel settore della logistica e della gestione dei magazzini<\/a>, il prelievo casuale da contenitori viene utilizzato per ordinare e movimentare numerosi pacchi disposti in modo casuale all\u2019interno di contenitori. Ad esempio, in un progetto per una piattaforma globale di e-commerce, pacchi assortiti venivano prelevati dai contenitori e posizionati su un nastro trasportatore ad alta velocit\u00e0. La sfida principale era mantenere elevati ritmi di prelievo gestendo in sicurezza pacchi pesanti, evitando errori o danni nella movimentazione. La soluzione IA di Solomon<\/a> ha permesso al sistema di operare rapidamente, soddisfacendo le esigenze di elevata produttivit\u00e0 e garantendo al contempo un manipolamento accurato e sicuro di pacchi di dimensioni e peso variabili.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Automotive<\/h3>\n\n\n\n
Nel settore automotive<\/a>, il prelievo casuale da contenitori viene utilizzato per gestire e ordinare componenti automobilistici. La principale sfida per i sistemi di bin picking \u00e8 ottenere un\u2019elevata precisione, assicurando che ogni parte sia correttamente classificata, prelevata e impilata nel modo giusto. In un progetto per un importante costruttore automobilistico giapponese, AccuPick<\/a> \u00e8 stato impiegato per gestire con precisione i componenti auto, evitando errori e difetti nell\u2019assemblaggio e nel posizionamento, migliorando cos\u00ec l\u2019efficienza complessiva.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Alimentare e bevande<\/h3>\n\n\n\n
Nel settore alimentare<\/a>, il prelievo casuale da contenitori svolge un ruolo cruciale nell\u2019automazione della selezione e movimentazione dei prodotti alimentari, migliorando significativamente l\u2019efficienza operativa. Uno dei progetti pi\u00f9 rilevanti di Solomon in questo ambito ha visto la collaborazione con una multinazionale leader nel settore dolciario per il prelievo di biscotti confezionati da contenitori e il loro trasferimento su un nastro trasportatore. La sfida principale era il tempo ciclo, poich\u00e9 il sistema doveva prelevare e posizionare circa 30\u201335 biscotti al minuto. L\u2019automazione \u00e8 stata implementata per ridurre lo sforzo fisico degli operatori, minimizzando cos\u00ec il rischio di infortuni muscoloscheletrici e migliorando sia la sicurezza sul lavoro sia l\u2019efficienza della linea di produzione.<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Manifatturiero<\/h3>\n\n\n\n
Il bin picking \u00e8 ampiamente utilizzato nel settore manifatturiero<\/a> per il prelievo e la selezione di vari componenti. Un importante produttore di robot industriali e macchinari per l\u2019automazione necessitava di un sistema di bin picking casuale ad alta velocit\u00e0 per oggetti metallici specifici. Le principali sfide erano i rigorosi requisiti di tempo ciclo e di precisione. Gli oggetti dovevano essere impilati correttamente nella stazione di rilascio, e qualsiasi errore nella precisione di prelievo avrebbe comportato un impilamento errato. Gli articoli potevano essere posizionati con visuale dall\u2019alto o posteriore e con angoli di inclinazione variabili, il che richiedeva all\u2019IA di rilevare con precisione ciascun lato e il relativo angolo per un posizionamento accurato. La superficie lucida degli oggetti metallici rappresentava un\u2019ulteriore sfida per le telecamere 3D, poich\u00e9 i riflessi della luce potevano distorcere sia l\u2019immagine 2D sia la nuvola di punti 3D, riducendo la precisione del prelievo. Per superare questo problema, \u00e8 stata utilizzata una telecamera industriale 3D SolScan<\/a> dotata di proiettore a luce verde anzich\u00e9 la tradizionale luce bianca.<\/div>\n\n\n\n
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\"Immagine<\/figure>\n\n\n\n

Immagine 2D originale<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Rilevamento<\/figure>\n\n\n\n

Rilevamento 2D con IA e riconoscimento dell\u2019angolo di inclinazione<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Nuvola<\/figure>\n\n\n\n

Nuvola di punti 3D con posizionamento dei punti di prelievo<\/h4>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Farmaceutico e medico<\/h3>\n\n\n\n
Nel settore farmaceutico e medico, i sistemi di bin picking<\/a> sono fondamentali per la gestione di articoli diversi in ambienti ad alta velocit\u00e0, dove la precisione \u00e8 cruciale. In questo caso, un distributore farmaceutico gestiva vari contenitori, inclusi scatole e flaconi di diverse forme, dimensioni e colori, con circa cinque oggetti per contenitore disposti in posizioni e orientamenti casuali. La sfida principale era garantire che il codice a barre del prodotto rimanesse visibile durante il prelievo, poich\u00e9 gli articoli dovevano essere posizionati tra i lettori di codici a barre per la scansione. L\u2019area di lavoro era limitata e i robot dovevano operare ad alta velocit\u00e0 per rispettare i tempi ciclo richiesti, aumentando il rischio di collisioni. Per affrontare questa sfida \u00e8 stato utilizzato AccuPick<\/a>. Il suo software di pianificazione del movimento ha calcolato traiettorie sicure e prive di collisioni, mentre l\u2019IA integrata ha consentito un rilevamento ad alta precisione, permettendo al robot di prelevare oggetti da qualsiasi posizione (dall\u2019alto, dal lato o dal basso) senza coprire il codice a barre. Sono stati impiegati due diversi organi di presa robotici: uno con una grande ventosa e l\u2019altro con una ventosa pi\u00f9 piccola. In base ai risultati del rilevamento degli oggetti, alla posizione e al tipo (scatola o flacone), sono state stabilite condizioni e regole strategiche per garantire la selezione dell\u2019organo di presa pi\u00f9 adatto a ciascun caso specifico.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Scopri altri esempi industriali di applicazione del bin picking<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Elementi essenziali di un sistema di prelievo casuale da contenitori (Random Bin Picking)<\/h2>\n\n\n\n
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Calibrazione del punto centrale dell\u2019utensile (Tool Center Point, TCP)<\/h3>\n\n\n\n
La calibrazione del TCP (Tool Center Point) del robot deve essere eseguita una volta selezionato e montato l\u2019organo di presa (end-effector) sulla flangia del robot. Il TCP funge da punto di riferimento per indicare al robot la posizione e l\u2019orientamento precisi dell\u2019organo di presa.<\/div>\n\n\n\n
\"Diagramma<\/div>\n\n\n\n

Calibrazione del TCP (Tool Center Point)<\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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Calibrazione tra sistema di visione e robot<\/h3>\n\n\n\n
La calibrazione tra il sistema di visione<\/a> e il robot \u00e8 essenziale. Poich\u00e9 la telecamera 3D ha il proprio punto di origine delle coordinate alla base della telecamera, mentre il robot ha il proprio punto di origine alla base del braccio robotico, la calibrazione consente al robot di comprendere il sistema di coordinate della telecamera e convertire tali coordinate nel proprio sistema di riferimento. Di conseguenza, qualsiasi coordinata di posizione e rotazione inviata dallo scanner 3D al robot sar\u00e0 interpretata con precisione, permettendo al robot di raggiungere il punto specifico con la posizione e l\u2019orientamento richiesti.<\/div>\n\n\n\n
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Scansione 3D e rilevamento degli oggetti<\/h3>\n\n\n\n
Lo scanner 3D<\/a> acquisisce sia immagini 2D sia nuvole di punti 3D degli oggetti presenti nel contenitore. Questi dati vengono utilizzati per generare un punto di prelievo per gli oggetti che soddisfano i criteri base per il prelievo. Tali criteri possono variare in base al progetto, ma in genere includono:

\u2022 Oggetti posizionati sulla superficie superiore del contenitore.

\u2022 Oggetti non occlusi o solo parzialmente occlusi da altri articoli.

\u2022 Caratteristiche visibili che aiutano a determinare l\u2019orientamento corretto per il prelievo.

\u2022 Oggetti posizionati e orientati in modo sicuro per evitare collisioni del robot o del suo end-effector durante il prelievo.<\/div>\n\n\n\n
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Generazione ed esecuzione del punto di prelievo (Pick-Point)<\/h3>\n\n\n\n
Il punto di prelievo (pick-point) per ciascun oggetto include generalmente sia le coordinate di posizione sia quelle di rotazione. Una volta generato, il robot riceve il pick-point e il suo controllore calcola la traiettoria per raggiungerlo. Per applicazioni pi\u00f9 complesse in ambienti che richiedono l\u2019evitamento delle collisioni, \u00e8 necessario l\u2019utilizzo di un software di pianificazione del movimento per calcolare una traiettoria sicura. Raggiunto il pick-point, il robot preleva l\u2019oggetto e lo deposita nella posizione o nel contenitore desiderato.<\/div>\n\n\n\n
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Ripetizione del ciclo<\/h3>\n\n\n\n
Una volta che tutti gli oggetti rilevati nel ciclo corrente sono stati prelevati e depositati, inizia un nuovo ciclo a partire dalla fase di scansione. Questo garantisce un\u2019operazione continua fino allo svuotamento completo del contenitore.<\/div>\n\n\n\n
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Scopri il sistema di prelievo da contenitori 3D di Solomon<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Sfide e soluzioni del prelievo casuale da contenitori (Random Bin Picking)<\/h2>\n\n\n\n
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Requisiti rigorosi di tempo ciclo<\/h3>\n\n\n\n
I progetti con requisiti rigorosi di tempo ciclo affrontano sfide significative, poich\u00e9 ogni fase deve essere completata rapidamente per raggiungere gli obiettivi complessivi. Le principali considerazioni includono:

\u2022 Tempo di acquisizione della telecamera 3D<\/strong>: la telecamera 3D deve acquisire rapidamente sia immagini 2D sia nuvole di punti 3D.

\u2022 Generazione di immagini e nuvole di punti<\/strong>: gli algoritmi per la generazione di immagini 2D e nuvole di punti 3D devono essere efficienti e ottimizzati.

\u2022 Identificazione degli oggetti<\/strong>: l\u2019algoritmo di identificazione degli oggetti deve essere veloce; l\u2019impiego dell\u2019IA pu\u00f2 aumentare significativamente velocit\u00e0 e precisione.

\u2022 Posizionamento del punto di prelievo<\/strong>: l\u2019algoritmo per determinare i punti di prelievo deve essere rapido; anche in questo caso l\u2019IA pu\u00f2 contribuire a ottenere alte prestazioni.

\u2022 Pianificazione del movimento<\/strong>: il sistema di motion planning deve calcolare rapidamente traiettorie sicure.

\u2022 Velocit\u00e0 del robot<\/strong>: il robot deve operare ad alta velocit\u00e0 per rispettare i tempi ciclo richiesti.

\u2022 Selezione dell\u2019end-effector<\/strong>: la scelta dell\u2019organo di presa appropriato \u00e8 cruciale per ridurre i fallimenti nel prelievo e garantire la stabilit\u00e0 dell\u2019oggetto durante i movimenti robotici.<\/div>\n\n\n\n
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Elevata precisione di prelievo<\/h3>\n\n\n\n
Raggiungere un\u2019elevata precisione di prelievo \u00e8 fondamentale per un bin picking efficace. Le considerazioni chiave includono:

\u2022 Scanner 3D appropriato<\/strong>: \u00e8 essenziale selezionare uno scanner 3D adatto al materiale dell\u2019oggetto, alla distanza operativa e alle dimensioni del contenitore.

\u2022 Alta risoluzione<\/strong>: lo scanner 3D deve offrire una risoluzione elevata per una cattura dettagliata.

\u2022 Visione artificiale e pre-elaborazione dell\u2019immagine<\/strong>: l\u2019utilizzo di tecniche avanzate di visione artificiale e di pre-elaborazione delle immagini pu\u00f2 migliorare significativamente la precisione.

\u2022 IA per il rilevamento degli oggetti<\/strong>: la scelta dell\u2019algoritmo IA corretto pu\u00f2 aumentare la precisione nel riconoscimento degli oggetti.

\u2022 IA per il posizionamento del punto di prelievo<\/strong>: i metodi di 3D matching basati su IA possono affinare ulteriormente la precisione nel posizionamento del pick-point.

\u2022 Ottimizzazione avanzata<\/strong>: una messa a punto completa dei parametri dello scanner 3D, delle tecniche di pre-elaborazione delle immagini, dell\u2019algoritmo IA di rilevamento 2D e del metodo di 3D matching per il posizionamento \u00e8 fondamentale per ottenere prestazioni ottimali.

\u2022 Ambiente di illuminazione stabile<\/strong>: garantire un\u2019illuminazione stabile \u00e8 importante per ottenere risultati coerenti.<\/div>\n\n\n\n
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Orientamento casuale degli oggetti<\/h3>\n\n\n\n
Gli oggetti nei contenitori spesso si trovano in disposizioni casuali, con orientamenti sconosciuti e posizioni non strutturate. Questa casualit\u00e0 pu\u00f2 causare interferenze tra gli oggetti stessi. Per superare queste sfide, \u00e8 possibile adottare diverse strategie:

\u2022 Approccio strato per strato<\/strong>: scansionare e prelevare gli oggetti pi\u00f9 adatti, quindi effettuare una nuova scansione per avviare l\u2019iterazione successiva, procedendo strato dopo strato.

\u2022 Agitatore per contenitori (Bin Shaker)<\/strong>: utilizzare un agitatore per modificare la posizione degli oggetti all\u2019interno del contenitore.

\u2022 Prelievo a due fasi<\/strong>: prelevare inizialmente l\u2019oggetto nel modo pi\u00f9 efficace possibile, per poi separarlo in una stazione secondaria priva di altri oggetti, cos\u00ec da facilitarne il recupero accurato.

\u2022 Organo di presa (End-effector)<\/strong>: la scelta corretta dell\u2019end-effector \u00e8 cruciale per aumentare la probabilit\u00e0 di prelievo riuscito in scenari complessi.

\u2022 Design del contenitore<\/strong>: il design del contenitore \u00e8 fondamentale; per alcune applicazioni, una forma a tronco di piramide rovesciata pu\u00f2 rappresentare una soluzione efficace.<\/div>\n\n\n\n
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Precisione di prelievo non ottimale<\/h3>\n\n\n\n
Nonostante le capacit\u00e0 dei sistemi di visione avanzati<\/a>, la precisione di prelievo potrebbe non raggiungere sempre il 100%. Gli oggetti posizionati sul fondo, ai bordi o negli angoli del contenitore possono rimanere non prelevati a causa della loro posizione. In questi casi, l\u2019utilizzo di un agitatore per contenitori (bin shaker) per riposizionare gli oggetti in aree pi\u00f9 accessibili all\u2019interno del contenitore pu\u00f2 rappresentare una soluzione efficace.<\/div>\n\n\n\n
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Spazio di lavoro limitato e alta velocit\u00e0 del robot<\/h3>\n\n\n\n
In spazi ristretti in cui \u00e8 necessario un movimento robotico ad alta velocit\u00e0, l\u2019utilizzo di un software di pianificazione del movimento \u00e8 fondamentale. \u00c8 spesso necessario disporre di un file CAD leggero dell\u2019area di lavoro e dell\u2019end-effector, che includa anche il modello del robot, al fine di simulare le traiettorie potenziali e calcolare il percorso pi\u00f9 sicuro.<\/div>\n\n\n\n
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Oggetti trasparenti o lucidi<\/h3>\n\n\n\n
Gli oggetti trasparenti o metallici lucidi presentano ulteriori sfide nella generazione di una nuvola di punti accurata per il posizionamento del punto di prelievo. Le soluzioni includono l\u2019impiego dell\u2019IA, di tecniche di visione artificiale e di pre-elaborazione delle immagini, oltre all\u2019utilizzo di uno scanner 3D di alta qualit\u00e0<\/a>. La combinazione di metodi come la visione stereo e la proiezione strutturata della luce, insieme alla possibilit\u00e0 di selezionare colori di luce diversi, alta risoluzione e maggiore intensit\u00e0 luminosa, pu\u00f2 contribuire in modo efficace a superare queste difficolt\u00e0.<\/div>\n\n\n\n
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\"Tettarelle<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Caso studio: Oggetti semitrasparenti<\/a><\/h4>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Parti<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

<\/a>Caso studio: Parti metalliche lucide<\/a><\/h4>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Prelievo casuale da contenitori tramite IA<\/h2>\n\n\n\n
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L\u2019IA<\/a> \u00e8 fondamentale per ottenere un rilevamento di alta qualit\u00e0 e un posizionamento preciso dei punti di prelievo, mantenendo al contempo tempi ciclo competitivi nelle applicazioni industriali. Quando combinata con tecniche di visione artificiale e di pre-elaborazione delle immagini, l\u2019IA pu\u00f2 adattarsi a diverse condizioni ambientali e orientamenti degli oggetti. Questa adattabilit\u00e0 rende l\u2019IA particolarmente adatta alle applicazioni di prelievo casuale da contenitori, dove gli oggetti sono disposti in modo irregolare. I modelli IA sviluppati per questi scenari devono essere robusti e flessibili, in grado di affrontare sfide di prelievo complesse e diversificate.<\/div>\n\n\n\n
\"Prelievo<\/a><\/div>\n\n\n\n
Il prelievo casuale da contenitori, potenziato dall\u2019IA e da sistemi di visione avanzati, sta trasformando l\u2019automazione industriale in numerosi settori. Scopri come le soluzioni di visione 3D e IA<\/a> di Solomon possono ottimizzare le tue operazioni.<\/strong><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Scopri di pi\u00f9 sul prelievo da contenitori basato su IA con AccuPick<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Esplora la nostra guida completa al prelievo casuale da contenitori (Random Bin Picking), con approfondimenti da esperti su componenti essenziali del sistema, esempi applicativi, sfide comuni e soluzioni basate sull\u2019IA.<\/p>","protected":false},"author":15,"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-5aebb46{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap;min-height:250px;padding:0;overflow:hidden;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 68%;background-image:url(https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/\u2014Pngtree\u2014technological-sense-geometric-line-simple_932581-1.jpg);filter:brightness(1) contrast(1) grayscale(0)}#gspb_row-id-gsbp-5aebb46>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 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