Percée robotique réalisée par le Manufacturing Technology Center

Les experts en automatisation du Manufacturing Technology Center ont fait une percée dans la robotique de prélèvement d'objets inconnus...

La dernière percée réalisée par les experts en automatisation du Manufacturing Technology Center (MTC) signifie que la robotique peut manipuler des objets sans avoir besoin de données CAO ou de préhensions conçues pour permettre un déploiement plus rapide des solutions robotiques.

« Ce projet démontre la détermination de MTC à adopter des développements académiques susceptibles de transformer la robotique en fabrication. La transférabilité de cette technique pour sélectionner de nouveaux objets permettra à MTC de tester rapidement les pièces des clients et de conseiller sur les stratégies de mise en œuvre », a commenté Mark Robson, ingénieur de recherche principal, Robotique, MTC.

Le projet

Bin picking, une tâche de manipulation courante dans les industries où un seul objet doit être séparé d'une entrée en vrac non structurée.

Avec les méthodes traditionnelles, les usines utilisent des données CAO ainsi que des capteurs coûteux pour identifier avec précision les pièces individuelles, ainsi que pour tester une gamme de prises pré-conçues pour la faisabilité.

Pour réduire le temps et les coûts, le MTC a démontré sa technique de pointe pour la cueillette des bacs. La technique utilise un modèle entraîné pour trouver la meilleure position pour placer une ventouse et peut être entraînée avec des données simulées pour réduire le besoin de collecte de données et d'étiquetage manuels à forte intensité de main-d'œuvre.

"Les ingénieurs en robotique de MTC prouvent que la conception et le développement peuvent être dématérialisés dans la création de solutions intelligentes rentables pour automatiser les opérations là où la programmation prédéterminée est moins viable", a ajouté le Dr Alejandra Matamoros, responsable de la technologie, MTC.

Le résultat

La technique du projet a été testée par MTC sur une gamme d'objets, notamment des composants métalliques, des contenants de fruits et de cosmétiques.

Formée avec des données étiquetées manuellement du mois et une date simulée, la technique a bien fonctionné avec respectivement 92 % et 94 % de réussite de la cueillette.

"Les performances du modèle formé sur des données purement simulées ont montré que cette approche est une bonne solution pour réduire le fardeau de la collecte de données pour des cas d'utilisation spécifiques", a déclaré MTC, ajoutant que "d'excellentes performances sur des éléments non présents dans les données de formation ont montré que le méthode bien généralisée à tous les éléments.

Pour plus d'informations sur les sujets liés à la fabrication, veuillez consulter la dernière édition de

Suivez-nous sur et .

Source de l'image