Localización 3D con Belt Picking SensorApp para tareas “pick & place”

29-jul-2019

En la industria alimentaria, el embalaje principal higiénico de alimentos abiertos sensibles es fundamental. SICK colabora estrechamente con el fabricante de robots Stäubli para posibilitar este proceso en una célula robótica. El sensor Visión 3D TriSpectorP1000 de SICK y el FAST picker TP80 he de cuatro ejes de Stäubli resuelven conjuntamente tareas de preparación de pedidos en la cinta transportadora en marcha. Aquí, las piezas 3D se localizan con la Belt-Picking-SensorApp y se implementan por medio de SICK AppSpace. En diferentes casos de uso, las gambas o pastas se clasifican con éxito en bandejas.

 

Tanto la industria alimentaria como la farmacéutica cuentan con numerosos requisitos para la clasificación y orientación de objetos pequeños en un proceso de envasado higiénico. A través del proyecto piloto realizado juntamente con Stäubli para la clasificación de gambas con ayuda del FAST picker TP80 he sobre una cinta transportadora en marcha en combinación con el TriSpectorP1000, SICK abre un campo de aplicaciones muy diverso: ya se trate de lechuga, pastas o salchichas: el TriSpectorP1000 programable se puede emplear en numerosas aplicaciones. La tecnología 3D es especialmente adecuada para objetos con formas inestables y de altura variable, así como para la detección de doble capa. En combinación con un codificador, el sensor detecta la posición de cada objeto individual de forma fiable y precisa. Después de detectar la posición de una pieza tridimensionalmente, se transmiten las coordenadas exactas al FAST picker TP80. Su pinza de vacío toma las gambas de una en una de la cinta y las coloca en las bandejas según un patrón de envasado predefinido. El brazo robótico de cuatro ejes normalmente puede realizar más de 200 ciclos de recogidas por minuto. En esta aplicación específica, no se requiere la velocidad máxima. Aun así, el robot sigue clasificando más de 60 gambas por minuto.

 

TriSpectorP1000 3D vision sensor from SICK and four axis FAST picker TP80 HE from Stäubli
TriSpectorP1000 3D vision sensor from SICK and four axis FAST picker TP80 HE from Stäubli

 

El TriSpectorP1000 recoge la posición de los productos con ayuda de la denominada triangulación láser, con la que también se puede calcular la altura y el volumen. Esto es particularmente importante en la práctica de envasado de productos orgánicos que varían de tamaño. Además, en este caso de uso, las gambas que son demasiado pequeñas se pueden clasificar calculando el volumen. Además, el FAST picker TP80 he utiliza estos datos de medición para crear una disposición visualmente atractiva en la bandeja y contribuir a la homogeneidad de los pesos de los envases.

 

TriSpectorP1000 3D vision sensor from SICK and the four axis FAST picker TP80 HE from Stäubli solve picking processes while the conveyor belt is in motion
TriSpectorP1000 3D vision sensor from SICK and the four axis FAST picker TP80 HE from Stäubli solve picking processes while the conveyor belt is in motion

 

Buenas perspectivas para el futuro: soluciones Visión 3D a medida gracias a la SICK AppSpace

Todo es cuestión de perspectiva: Gracias a la localización 3D, el robot puede reconocer la posición espacial de un objeto durante una tarea de clasificación, independientemente de la situación de contraste, y evitar colisiones con el objeto y los consiguientes daños. Con SICK AppSpace, SICK ofrece soluciones visión 3D a medida para la automatización flexible. SICK AppSpace es un sistema Eco de herramientas de software que integra una cantidad creciente de equipos de programación que incluyen tecnologías de visión 2D y visión 3D, RFID y LiDAR. Con ayuda de las funciones que ofrecen las interfaces de programación (API), se desarrollan los denominados SensorApps.
El Belt Pick Toolkit de SICK consiste en una SensorApp especializada para la localización de objetos sobre una cinta transportadora que también se usa en este caso. De esta manera, el TriSpectorP1000 se transforma en un sensor 3D-Belt-Picking gracias a la SensorApp. Esto conlleva excelentes perspectivas para el futuro. Da igual si tratan de salchichas o de medicamentos: el cambio de producto requiere pocas adaptaciones, o ninguna, cuando las dimensiones mecánicas son similares. Estos cambios de herramienta se activan gracias a la SICK AppSpace digital en el TriSpectorP1000, haciendo más eficiente toda la manipulación de líneas de embalaje.
 

Andreas Behrens 

Head of Product Management Identification & Vision

Junto con su equipo, Andreas Behrens se encarga, entre otras cosas, de ampliar la gama de productos para las tecnologías de identificación y visión de forma orientada al mercado y con visión de futuro. Desde 2010, este ingeniero eléctrico forma parte de nuestra empresa. Como Head of Market Product Management, asesora sobre la completa gama de productos SICK abarcando todos los sectores y tecnologías. 

 

Gerard Ester

Es ingeniero Técnico Industrial por la UPC, des de sus inicios profesionales siempre ha estado ligado al mundo de la visión artificial trabajando en empresas punteras en el sector. Des de su incorporación en SICK en el 2017 ha realizado diferentes tareas en el departamento de visión des de Aplication Engineer a Market Product Manager del área de visión, identificación y medida. Actualmente trabaja como Tecnology sales in visión siendo el responsable de toda la gama de visión de SICK.