Bin Picking em 1 Minuto com IA e Visão 3D

Introdução ao Bin Picking com Visão Computacional

Com a crescente complexidade dos processos industriais automatizados, a necessidade de um manuseio de objetos preciso e eficiente é mais crítica do que nunca. Sistemas de visão 2D tradicionais frequentemente têm dificuldades com formas irregulares ou materiais semitransparentes, limitando sua eficácia. A integração da IA (Inteligência Artificial) com tecnologias de visão 3D permite que os robôs compreendam de forma abrangente o posicionamento e a orientação dos objetos. Essa combinação aprimora o bin picking robótico, melhorando a precisão e a velocidade. Este blog explora como técnicas avançadas de visão 3D e a integração de IA capacitam robôs a realizar tarefas complexas de coleta e manuseio de materiais com facilidade.

Visão de Máquina 2D x 3D

A visão de máquina 2D oferece uma visão plana e bidimensional de um objeto, focando em sua posição nos eixos X e Y. Já a visão de máquina 3D adiciona profundidade com o eixo Z, proporcionando uma compreensão mais completa e tridimensional dos objetos. Com a ascensão da Indústria 4.0, a integração da visão 3D com sistemas robóticos tornou-se cada vez mais popular, impulsionando avanços nos processos de manufatura. Enquanto a imagem 2D é tipicamente capturada usando câmeras industriais padrão, a imagem 3D requer tecnologias ópticas especializadas. Técnicas comuns para obter dados 3D incluem Visão Estéreo Ativa, Tempo de Voo (Time-of-Flight) e Luz Estruturada.
red icon representing stereo vision

Visão Estéreo Ativa

A visão estéreo mimetiza a percepção de profundidade humana, capturando tanto a posição de um objeto quanto sua estrutura tridimensional. Ela oferece benefícios importantes, incluindo baixo consumo de energia e custo-benefício, tornando-se uma opção atraente para aplicações industriais. No entanto, a visão estéreo pode apresentar atrasos, e sua eficácia pode ser reduzida em ambientes com pouca luz. Além de seu uso em robótica, a visão estéreo está sendo integrada a sistemas AR + IA para inspeção visual avançada e reconhecimento de objetos.

Tempo de Voo (Time-of-Flight)

A tecnologia Time-of-Flight (TOF) mede a distância até os objetos calculando o tempo que a luz infravermelha leva para viajar até o objeto e retornar. Esse método oferece velocidades de processamento rápidas e é resistente a interferências, tornando-o adequado para ambientes dinâmicos. No entanto, embora o TOF seja eficiente, sua precisão pode ser menor que a de outras tecnologias de visão 3D.

Luz Estruturada

A luz estruturada projeta padrões de luz distintos, geralmente listras pretas e brancas alternadas, sobre os objetos. A deformação desses padrões ao interagir com a superfície do objeto permite que o sistema mapeie sua forma e capture informações precisas de profundidade ao longo do eixo Z. Essa tecnologia é comumente usada em aplicações como reconhecimento facial e controle de qualidade, especialmente na manufatura, por meio de sistemas de Inspeção Óptica Automática (AOI).

Aprimorando o Reconhecimento Robótico de Objetos com IA

Embora a visão 3D forneça dados espaciais valiosos, depender apenas dela para reconhecer objetos complexos ou de formato irregular ainda pode apresentar desafios. Por exemplo, a visão 3D pode ter dificuldades para detectar com precisão itens semitransparentes ou para manusear com exatidão pequenas e intrincadas peças metálicas com robôs.

A integração da IA com sistemas de visão 3D aprimora a capacidade dos robôs de reconhecer e manipular objetos com maior precisão. Essa combinação permite que os robôs coletem e posicionem itens de formato irregular de forma eficaz, garantindo orientação e posicionamento corretos.

Em casos que envolvem formas complexas — como empilhar peças metálicas em forma de “U” —, a visão 3D sozinha pode não conseguir alinhar e posicionar os objetos com exatidão. A IA preenche essa lacuna, permitindo que o sistema compreenda a verdadeira forma e orientação dos objetos, garantindo um manuseio preciso.

Treinar um Modelo de IA em 60 Segundos

A integração da IA de aprendizado profundo com a tecnologia de visão 3D vai além do simples reconhecimento de objetos — ela exige a coordenação perfeita de processos como preensão, planejamento de trajetória e controle de movimento para possibilitar operações robóticas eficientes.

A IA de aprendizado profundo da Solomon, combinada com módulos avançados de planejamento de movimento, permite que os robôs aprendam a identificar e interagir com objetos em apenas 60 segundos. Isso possibilita que o sistema de bin picking determine rapidamente a trajetória ideal para a preensão e o posicionamento, evitando obstáculos e garantindo precisão e eficiência.

Essa poderosa integração oferece uma solução prática e econômica para tarefas complexas como a despaletização mista, kitting, embalagem e o bin picking aleatório, tornando-a ideal para ambientes industriais dinâmicos.
Um robô ABB em um braço de linha de montagem automatizada realiza uma tarefa de kitting usando a tecnologia de IA e visão 3D da Solomon.