Robots plus intelligents : IA, apprentissage automatique et vision 3D

Les nouvelles technologies robotiques sous l'égide de l'intelligence artificielle permettent désormais d'automatiser des tâches d'emballage complexes.

Dans un nouveau rapport de PMMI - The Association for Packaging and Processing Technologies, intitulé "2022 Robots and Cobots An Automated Future", les CPG et les OEM ont déclaré qu'ils pensaient que les trois principales améliorations de la fonctionnalité robotique qui auront le plus grand impact dans les cinq prochaines années et qui influenceront les applications OEM, respectivement, sont l'IA, l'apprentissage automatique et la vision, qui sont tous enracinés dans les applications d'IA. Selon le rapport, l'utilisation de l'IA dans les emballages devrait croître à un TCAC de plus de 50 % au cours des cinq prochaines années.

D'après le PMMI, "l'IA et l'apprentissage automatique ont été des développements clés de la robotique qui élargissent continuellement le domaine des possibilités pour les applications robotiques. Étroitement liés, l'IA et l'apprentissage automatique permettent aux robots de s'adapter à de nouveaux scénarios en s'appuyant sur un volume sans cesse croissant de données pertinentes. Ces technologies ont ouvert un monde de tâches compliquées pour les robots, de la sélection dynamique d'articles que le robot n'a jamais rencontrés auparavant à l'inspection rapide et précise des produits entrants et sortants sur une ligne."

Interrogé pour le rapport, un responsable de la fabrication de pointe d'une PME familiale, a déclaré : "L'IA et l'auto-apprentissage seront énormes pour gérer les palettes mixtes et apporter des corrections à la volée."

En ce qui concerne les progrès de la vision, un directeur des ventes et du marketing d'un équipementier a déclaré : "La vision a parcouru un long chemin au cours des dernières années, avec la vision 3D. Les améliorations continues de la fonctionnalité de vision seront essentielles."

Le dépalettiseur ABB Robotics utilise un logiciel de vision industrielle pour maîtriser les tâches de dépalettisation complexes. Une solution qui intègre un logiciel de vision industrielle pour maîtriser les tâches de dépalettisation complexes dans les secteurs de la logistique, du commerce électronique, de la santé et de la CPG est le nouveau dépalettiseur robotique ABB d'ABB Robotics, conçu pour remplacer le levage manuel lourd et améliorer l'efficacité. Le dépalettiseur est équipé de robots ABB à quatre ou six axes et du logiciel jumeau numérique RobotStudio d'ABB, qui permet aux clients de créer des solutions sur mesure pour traiter des charges variées avec très peu d'efforts d'ingénierie et un temps de configuration court.

Selon ABB, non seulement les tâches de dépalettisation deviennent plus complexes à mesure que la composition et la configuration des palettes deviennent plus variées, mais ces tâches de tri auparavant manuelles se caractérisent généralement par une rotation élevée du personnel et des coûts de recrutement accrus. « Le dépalettiseur robotisé d'ABB résout ces problèmes en utilisant des algorithmes avancés de vision artificielle et d'apprentissage automatique pour traiter rapidement et efficacement des palettes jusqu'à 2,8 mètres de haut, la seule solution actuellement capable de fonctionner à ces hauteurs », partage la société.

Le logiciel du dépalettiseur robotique utilise les informations recueillies par le capteur de vision pour fournir au robot un point de préhension approprié pour chaque boîte. Le robot saisit ensuite la caisse — pesant jusqu'à 30 kg — et la place soit sur une autre palette, soit sur un convoyeur de sortie. Le système peut fonctionner à un taux de pointe allant jusqu'à 650 cycles/h, 24 h/jour.

Le capteur de vision permet au robot de détecter des boîtes spécifiques sur des palettes, permettant la dépalettisation de plusieurs types de charges différents. Il s'agit notamment de palettes constituées d'un seul type de caisse en couches définies ; palettes "arc-en-ciel" contenant un certain nombre de types de boîtes différents ; et les palettes mixtes, qui ont une large gamme de boîtes avec des poids, des formes et des matériaux variés.

De même, une solution conçue pour gérer les applications de palettisation, de dépalettisation et de décantation à caisses mixtes à l'aide de l'IA est une solution démontrée par Applied Manufacturing Technologies (AMT) à Automate 2022. À l'aide d'un cobot Fanuc CRX-10iA et d'un outil de préhension sous vide Schmalz FXCB (EOAT), la cellule robotisée a affiché la déstratification et le remplissage du bac à l'aide de paramètres définis de boîte et de bac pour optimiser le remplissage du bac et résoudre l'ensemble de la couche.

Selon AMT, la solution de préhension par le vide FXCB de Schmalz intègre un générateur de vide, des résistances de débit et un pressostat numérique dans une conception compacte et légère, tandis que le logiciel de vision du partenaire AMT Liberty Reach utilise les algorithmes de recherche et d'utilisation les mieux adaptés pour optimiser la solution de prélèvement pour un temps de cycle global réduit. Explique l'entreprise, un cycle optimisé comprend la sélection de plusieurs caisses pour charger le bac. Si une solution multi-sélection n'est pas disponible, l'algorithme sélectionne la meilleure position suivante pour permettre au robot de prélever une caisse.

Pearson utilise le logiciel basé sur l'IA de Pick One pour permettre à son dépalettiseur robotisé de prélever des caisses, des cartons, des plateaux ou des sacs au hasard. L'entreprise utilise le système de vision PickOne alimenté par l'IA de Plus One en conjonction avec un outil de supervision humaine à distance appelé Yonder pour permettre à ses dépalettiseurs de sélectionner des caisses, des cartons, des plateaux ou des sacs au hasard, même s'ils se chevauchent ou sont en surplomb.

Le système utilise des caméras 3D pour identifier les surfaces géométriques 3D, les bords et les coins des produits et déterminer la taille, la forme, la hauteur et l'emplacement en temps réel. Le kit de perception de PickOne scanne ensuite une pile de palettes pour identifier les éléments sélectionnables et attribue à chacun un niveau de confiance, après quoi le logiciel envoie l'emplacement de prélèvement pour chaque élément reconnaissable au contrôleur du robot via l'API PickOne (Application Programming Interface). Si les niveaux de confiance sont insuffisants pour un choix fiable, le logiciel génère automatiquement une requête Yonder, déclenchant une intervention humaine à distance. Avec un temps de réponse inférieur à 6 secondes, un contrôleur de robot à distance gère l'exception en sélectionnant manuellement un élément et son point de prélèvement. En parallèle, Yonder stocke les réponses pour faciliter l'apprentissage automatique en cours et accroître l'efficacité au fil du temps.

Shape Process Automation (SPA) et Mujin ont présenté une solution de dépalettisation et de palettisation à caisses mixtes à Automate 2022. Lors du salon Automate en juin 2022, l'intégrateur de systèmes robotiques Shape Process Automation (SPA) et la société de technologie robotique Mujin ont présenté une solution de dépalettisation et de palettisation à caisses mixtes pilotée par la plateforme robotique intelligente de Mujin. SPA est un intégrateur pour un certain nombre de fabricants de robots, dont Fanuc, dont le bras robot est l'une des nombreuses marques compatibles avec le produit phare de Mujin, le MujinController. Pour faciliter les applications de dépalettisation et de palettisation à cas mixtes, le contrôleur utilise l'intelligence artificielle, qui, selon SPA, est un type d'IA qui gère automatiquement les scénarios de temps d'arrêt potentiels grâce à la perception, à la prise de décision autonome et à la planification des mouvements en temps réel sans intervention humaine.

Ross Diankov, co-fondateur de Mujin, déclare qu'il s'attend à des avantages immédiats pour les clients communs qui luttent pour automatiser les applications de dépalettisation et de palettisation à forte intensité de main-d'œuvre, entre autres : « L'expérience et la réputation de SPA dans le déploiement de solutions d'automatisation robotique en font un partenaire idéal alors que Mujin cherche à renforcer le marché nord-américain de la logistique avec l'intelligence artificielle révolutionnaire de Mujin. Ensemble, nous pouvons accélérer une nouvelle vague de technologie robotique aux États-Unis et contribuer à faire progresser la vision d'un entrepôt complètement autonome.

Le nouveau cobot tog.519 piloté par l'IA de Schubert a été conçu pour les tâches de prélèvement et de placement et pour la séparation de produits légers à 80 cycles/min. Selon l'entreprise, « seul, un cobot ne peut pas résoudre une tâche d'emballage. Beaucoup d'entre eux sont trop lents et ne peuvent pas être arrêtés en toute sécurité à des vitesses élevées ou lorsqu'ils sont en contact avec un humain. Par exemple, explique-t-il, une tâche typique de prélèvement et de placement peut impliquer de placer des sachets dans une chaîne d'encartonneuse. "Sinon, cela nécessiterait une ou deux personnes pour sortir les sachets de la boîte et les placer dans la chaîne", indique-t-il. "Le tog.519 reconnaît les sachets même s'ils sont superposés et identifie les pas de chaîne dans lesquels les placer."

Le cobot offre une cadence de 80 cycles/min et peut gérer des poids de produit jusqu'à 700 g. Le taux de cycle élevé, explique Schubert, n'est possible que grâce au traitement d'image basé sur un réseau de neurones avec IA. "Tout ce qu'il faut, c'est quelques photos et quelques jours pour que l'IA apprenne de nouveaux produits par elle-même sans programmation", explique la société.

Pour assurer la vitesse tout au long, le tog peut fonctionner dans une cellule de protection dans de petits espaces. Cependant, il peut également fonctionner sans cage de protection tout en offrant un haut niveau de sécurité. En tant que cobot autonome, il réagit aux personnes dans son environnement et ralentit si nécessaire.

Les applications possibles pour le tog.519 sont l'alimentation rapide de la machine, l'assemblage de kits, où diverses pièces de produits sont assemblées pour former un ensemble, ou la finition de produits. Un cobot modulaire complet comprend une cinématique SCARA à cinq axes, un système de vision, des courroies d'alimentation, un module de sécurité, etc. L'objectif de Schubert est de développer toute une famille de togs basée sur un kit de construction modulaire.