Coleta Robótica de Sacolas com IA: Do Desafio à Realidade

Objetos dispostos aleatoriamente, de formas irregulares, feitos de materiais flexíveis, facilmente deformáveis, enrugados e, portanto, difíceis de localizar? Isso agora é problema do passado.

«Decidimos utilizar nossa experiência, conhecimento e habilidades para levar o desempenho de nossas soluções com IA ainda mais longe e 'ensiná-las' a detectar e coletar sacolas.»

A coleta em caixas (bin picking) — ou seja, detecção e coleta robótica de objetos dispostos aleatoriamente dentro de uma caixa com base em modelos CAD — é um tipo comum de aplicação que enfrentamos mesmo em ambientes industriais desafiadores. Nosso Bin Picking Studio é uma solução completa de coleta para integradores robóticos, que não precisam saber nada sobre visão computacional para configurá-lo. Seus recursos robustos permitiram entrar basicamente em todos os setores industriais — automotivo, manufatura, logística e outros.

No entanto, começamos a receber solicitações de clientes para uma solução que permitisse coletar objetos de formas irregulares e em posições aleatórias dentro da caixa. Passamos a trabalhar em algoritmos que nos permitissem coletar esses tipos de objetos e, após algum tempo de intenso esforço, nossas soluções baseadas em IA viram a luz do dia. Graças a algoritmos sofisticados, elas nos permitiram localizar e coletar objetos de diferentes tamanhos, diversas texturas e formas arbitrárias, incluindo deformações. Além disso, os objetos não precisam ser empilhados em padrões ordenados, podendo ser colocados absolutamente aleatoriamente, e o robô ainda consegue reconhecê-los e coletá-los. Nossas soluções com IA, viabilizadas pela combinação de visão 3D precisa e algoritmos avançados de IA, mostraram ao mundo as imensas oportunidades para automação de manuseio de materiais, manufatura, logística e muito mais.

E foi a logística que nos mostrou que restava uma última lacuna para cobrir todos os tipos de objetos e aplicações — e esta residia no fato de que as mercadorias nem sempre são transportadas em caixas sólidas; algumas vêm em sacolas. Elas representam um grande desafio para a triagem automatizada, pois não mantêm sua forma — são flexíveis, enrugadas, facilmente deformáveis e, portanto, muito difíceis de localizar. Decidimos utilizar nossa experiência, conhecimento e habilidades para levar o desempenho de nossas soluções com IA ainda mais longe e 'ensiná-las' a detectar e coletar sacolas.

O reconhecimento de limites entre sacolas colocadas caoticamente em um contêiner pode ser difícil até para humanos. A tarefa fica ainda mais complicada para sacolas transparentes. Difícil — mas possível. Desenvolvemos uma rede capaz de reconhecer sacolas, às vezes melhor do que nós. Elas podem estar sobrepostas e bloqueando umas às outras, mas nosso sistema lida com isso com facilidade e não permite que o robô agarre sacolas total ou parcialmente cobertas.

Outra dificuldade comum surge da natureza do material das sacolas — elas são cheias de dobras e rugas, o que frequentemente faz com que caiam do gripper logo após serem detectadas e levantadas com sucesso. Recomendamos o uso de um gripper a vácuo com feedback para evitar tais falhas.

As soluções com IA da Photoneo estão mais inteligentes do que nunca. E prontas para auxiliá-lo!