Robótica frente a decisiones y operaciones humanas

La investigación de FlexCraft busca replicar operaciones manuales complejas

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Marel participa en el consorcio FlexCraft, un programa de investigación de cinco importantes universidades técnicas holandesas.

La finalidad es equipar la utilización de tecnología robótica con capacidades genéricas en percepción activa, modelo mundial, planificación y control y manipulación y agarre. El líder del proyecto, prof.dr.ir. Eldert van Henten de Wageningen University & Research habla sobre el estado actual de estos asuntos.

Wageningen University & Research (WUR) liderará el camino y las restantes universidades técnicas holandesas (Universidad de Ámsterdam, TU Eindhoven, TU Delft, TU Eindhoven y TU Twente) participarán en sus respectivas áreas de especialización.

VARIACIÓN Y COMPLEJIDAD

La industria avícola incorpora diferentes tecnologías, pero la línea de procesado necesita personal. El personal trabaja particularmente en entornos que requieren multitarea. La precisión, variación de productos y la complejidad juegan un papel importante. Hasta ahora, estos asuntos han sido monopolio de la actividad humana. La tecnología necesita un avance considerable para realizar estos trabajos.

“En relación con la variación y la complejidad, la robótica en el mundo de la automoción ha dado pasos de gigante durante la última década”, dice Eldert van Henten. “Queremos lograr el mismo progreso para la industria avícola. Podemos usar lo que hay disponible y posteriormente desarrollarlo para el dominio agroalimentario”.

Es importante para todas las partes que el conocimiento adquirido se aplique realmente en una práctica industrial

Eldert Van Henten

prof.dr.ir. Eldert van Henten
Wageningen University & Research

CAPACIDADES TECNOLÓGICAS

Se necesitan varias capacidades tecnológicas para recrear las acciones De un ser humano cuando se enfrenta a la variación de producto y la complejidad.

  1. PERCEPCIÓN ACTIVA. Se puede adaptar un sistema de cámaras efectivo, como los humanos cuando giran la cabeza o el objeto (la pieza de carne) para descubrir lo que buscan, una tira de grasa, por ejemplo. Es un aspecto tecnológico que incluye reconstrucción 3D, además de comprender el objeto y la escena.
  2. Cuando vemos un trozo de carne, sabemos donde podemos esperar encontrar la grasa que queremos cortar. Se hace todo el tiempo. Recogen información a través de percepción activa y guardan estos conocimientos en un denominado ‘modelo mundial’. Los robots de autoaprendizaje pueden hacer su propio MODELO MUNDIAL similar para obtener una perspectiva más centrada sobre la carne.
  3. El personal simplemente sujeta el cuchillo y comienza a cortar. De forma casi intuitiva, conocen sus movimientos y saben cuándo y cómo hacerlos Sin embargo, para un robot estas acciones deben estar estrictamente reguladas con PLANIFICACIÓN Y CONTROL. En primer lugar, el robot tiene que reconocer la situación; entonces, tiene que buscar en su memoria las acciones adecuadas que van con la situación y, finalmente, ejecutarlas. En la actualidad, esto requiere una cantidad ingente de cálculos. Usando métodos de aprendizaje avanzados, el proyecto FlexCraft tiene como finalidad simplificar esta tarea.
  4. AGARRE Y MANIPULACIÓN tiene que ver con ‘recoger cosas’ mecánicamente. La mano humana es una maravilla de la ingeniería, muy compleja para que la imiten los robots. TU Delft y TU Enschede ya han desarrollado mecanismos más sencillos que toman en consideración la forma, tamaño y lo resbaladizo del objeto que se va a recoger.

SEPARACIÓN Y RECORTE

Eldert van Henten continúa, “Marel se propuso robotizar tres operaciones importantes del procesado avícola. La primera es el agarre y procesado de productos no separados. La separación es un problema en cualquier fábrica, porque los equipos necesitan mucho espacio. Esto no sería necesario si un robot pudiera recoger productos individuales de un recipiente a granel”.

El segundo reto es el posicionamiento estilizado de la carne de ave en una bandeja de supermercado.

La tercera operación a robotizar es el recorte de puntos de sangre o grasa de una pieza que ha quedado en su posición. “Esta es la más interesante, porque los humanos usan ambas manos para realizar este trabajo complejo. Mientras una mano sujeta el producto, la otra corta con un cuchillo. Pero, tengo esperanzas en esto, porque nuestros socios tecnológicos están particularmente interesados en encontrar una solución a este reto”.

190516 Flexcraft Variation

NIVEL DE TRL

El proyecto de investigación tendrá una duración de 4 años. Para entonces, debe haberse alcanzado el nivel 4 o 5 de TRL. El TRL (Technology Readiness Level) es un estándar de la NASA de 1 a 9, donde el nivel 1 representa una idea brillante y el nivel 9 un sistema que cumple los requisitos del producto. El nivel 4/5 de TRL significa que el producto físico se está evaluando en un entorno industrial, cercano a la práctica, pero no introducido en la línea todavía.

“Posteriormente, el proyecto del robot puede ponerse en el mercado o, si es necesario, se puede realizar investigación adicional para delimitar, por ejemplo, la investigación con un rango más amplio a soluciones prácticas más específicas”.

CODESARROLLO

“Es importante para todas las partes que el conocimiento adquirido se aplique realmente en una práctica industrial y no termine en un cajón. Pero, el programa también debe generar buena ciencia. Ambos objetivos van de la mano.

Desde el inicio, los técnicos de Marel jugarán un papel muy activo en el pensamiento conjunto, la transferencia de conocimiento y el codesarrollo. Los estudiantes universitarios o postdoctorados se sumergirán realmente en la práctica de procesado de alimentación, visitando plantas y reuniéndose con el departamento de I+D. Necesitan ver lo que ocurre, averiguar cuáles son los retos y dónde debería situarse el centro de atención”, concluye Eldert van Henten.


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