Robótica versus decisões e operações humanas

A pesquisa FlexCraft busca imitar operações manuais complexas

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A Marel está envolvida no consórcio FlexCraft, um programa de pesquisa conduzido pelas cinco principais universidades técnicas holandesas.

O objetivo é equipar tecnologia robótica com recursos genéricos em percepção ativa, modelagem mundial, planejamento e controle e agarrar e manipular. O líder do projeto Prof. Dr. Eldert van Henten, da Universidade e Centro de Pesquisas Wageningen, fala sobre o estado atual das coisas.

A Universidade e Centro de Pesquisas Wageningen (WUR) liderará o projeto e as outras universidades técnicas holandesas (Universidade de Amsterdã, TU Eindhoven, TU Delft, TU Eindhoven e TU Twente) utilizarão suas áreas de especialização.

VARIAÇÃO E COMPLEXIDADE

A indústria avícola apresenta uma enorme quantidade de tecnologia, mas a linha de processamento ainda requer bastante pessoal. As pessoas trabalham particularmente em ambientes que exigem multitarefa. Precisão, variação de produtos e complexidade desempenham um papel neste contexto. Até agora, lidar com essas questões tem sido um monopólio humano. A tecnologia precisa dar um passo considerável para assumir essas tarefas.

“Em relação à variação e complexidade, a robótica na indústria automotiva deu saltos gigantescos na última década”, diz Eldert van Henten. “Queremos alcançar o mesmo progresso para a indústria avícola. Podemos usar o que está disponível e desenvolver ainda mais para o domínio agroalimentar.”

É importante para todas as partes que o conhecimento adquirido seja realmente aplicado na prática industrial

Eldert Van Henten

Prof. Dr. Eldert van Henten
Universidade e Centro de Pesquisas Wageningen

CAPACIDADES TECNOLÓGICAS

Diversas capacidades tecnológicas são necessárias para imitar as ações de um ser humano sendo confrontado com variação e complexidade de produto.

  1. PERCEPÇÃO ATIVA Um sistema de câmera eficaz pode ser usado adaptativamente, assim como os humanos ao virarem a cabeça ou o objeto (o pedaço de carne) para descobrir o que estão procurando, uma tira de gordura, por exemplo. Este é um aspecto tecnológico que envolve a reconstrução 3D, bem como a compreensão do objeto e da cena.
  2. Quando as pessoas vêem um pedaço de carne, elas sabem aonde é possível encontrar a gordura para cortar. As pessoas fazem isso o tempo todo. Elas obtêm conhecimento por meio da percepção ativa e armazenam esse conhecimento no chamado “modelo de mundo”. É possível que robôs autodidatas façam sua própria MODELAGEM DO MUNDO para obter uma perspectiva mais focalizada sobre a carne.
  3. As pessoas pegam suas facas e começam a cortar. Quase intuitivamente, elas sabem seus movimentos e quando e como realizar. Para um robô, no entanto, essas ações precisam ser estritamente regulamentadas com PLANEJAMENTO E CONTROLE. Primeiro, o robô precisa reconhecer a situação, depois precisa buscar na memória as ações apropriadas que acompanham a situação e, finalmente, executá-las. No momento, isso requer um grande número de cálculos. Usando métodos de aprendizado de última geração, o projeto FlexCraft visa simplificar esta tarefa.
  4. AGARRAR E MANIPULAR é “pegar coisas” mecanicamente. A mão humana é uma maravilha da engenharia, muito complexa para a imitação da robótica. A TU Delft e a TU Enschede já desenvolveram mecanismos mais simples que levam em consideração a forma, tamanho, dureza e a textura escorregadia do objeto a ser coletado.

ALINHAMENTO E CORTE

Eldert van Henten continua: “A Marel decidiu robotizar três operações desafiadoras concretas no processamento de aves. O primeiro é agarrar e processar produtos não alinhados. O alinhamento é um grande problema em qualquer fábrica, pois o equipamento usado requer uma grande área ocupada. Isso não seria necessário se um robô pudesse escolher produtos únicos de uma bandeja a granel.”

O segundo desafio é o posicionamento estilizado da carne de aves em uma bandeja de supermercado.

A terceira operação a robotizar é aparar manchas de sangue ou gordura de um pedaço de carne que permanece no lugar. “Essa é a mais emocionante, porque os humanos usam as duas mãos para realizar essa operação complexa. Enquanto uma mão segura o produto, a outra corta com uma faca. Mas tenho grandes esperanças quanto a isso, pois nossos parceiros de tecnologia estão particularmente ansiosos para encontrar uma solução para esse problema desafiador.”

190516 Flexcraft Variation

NÍVEL TRL

O projeto de pesquisa terá duração de 4 anos. Até lá, ele deve ter atingido o nível 4 ou 5 de TRL. O Grau de Disponibilidade de Tecnologia (TRL) é um padrão da NASA de 1 a 9, onde o nível 1 representa uma ideia brilhante e o nível 9 é um sistema que atende aos requisitos do produto final. O nível TRL 4/5 significa que o produto físico está sendo avaliado em um ambiente industrial, próximo à prática, mas ainda não integrado em linha. “Depois disso, o mercado pode assumir o projeto do robô ou, se necessário, uma pesquisa acadêmica adicional pode ser implementada, para restringir, por exemplo, a ampla pesquisa atual a soluções práticas mais dedicadas.”

DESENVOLVIMENTO CONJUNTO

“É importante para todas as partes que o conhecimento adquirido seja realmente aplicado na prática industrial e não acabe em uma gaveta. No entanto, o programa também precisa gerar boa ciência. Ambos os objetivos andam de mãos dadas.

Desde o início, os técnicos da Marel desempenharão um papel muito ativo no pensamento conjunto, na transferência de conhecimento e no dese nvolvimento conjunto. Os estudantes de doutorado ou pós-doutorado realmente mergulharão na prática de processamento de alimentos, visitando plantas de processamento e reunindo-se com o departamento de P&D. Eles precisam ver o que acontece, descobrir quais são os desafios e onde o foco da atenção deve estar ”, conclui Eldert van Henten.


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