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Advanced RoBOTic Technology for Handling SOFT Materials in MANufacturing Sectors

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In buone mani: robot intelligenti che manipolano oggetti morbidi con abilità

L’automazione è difficile da mettere in atto per i settori produttivi che lavorano con oggetti morbidi, come per esempio l’alimentare, l’industria dell’abbigliamento e quella dei prodotti sanitari. Sfruttando i progressi compiuti nel campo delle capacità di rilevamento, il progetto SoftManBot, finanziato dall’UE, ha creato una soluzione robotica adattabile.

I sistemi di produzione robotica che lavorano con oggetti rigidi sono numerosi, ma le opzioni sono tuttora poche per quanto concerne i materiali deformabili. «I robot dotati di più dita attualmente disponibili sono progettati per applicazioni limitate e hanno problemi in termini di durata, costi e funzionamento», afferma Youcef Mezouar, coordinatore del progetto SoftManBot (Advanced RoBOTic Technology for Handling SOFT Materials in MANufacturing Sectors), finanziato dall’UE. Dato che i robot impiegati in ambito produttivo a volte interagiscono fisicamente con gli esseri umani, risulta fondamentale anche la sicurezza dei loro movimenti, il che aumenta le difficoltà. Il progetto SoftManBot ha sviluppato una soluzione robotica basata sull’IA che fa affidamento su pinze personalizzate e molteplici sensori, quali tattili, di forza, prossimità e visione. «I sistemi di controllo e percezione dei nostri robot imitano la destrezza degli operatori manuali, incrementando la qualità e la produttività nella produzione. Si tratta di qualcosa in più rispetto a una semplice conquista a livello tecnico: è un cambiamento di paradigma», spiega Mohammad Alkhatib, il responsabile tecnico del progetto.

Perfezionamento delle capacità di imitazione

Sono state effettuate quattro prove pilota per dimostrare due mansioni di fabbricazione chiave. La prima ha riguardato l’estrazione di prodotti a partire da stampi. Sebbene l’iniezione di liquidi all’interno degli stampi per formare parti costitutive sia solitamente effettuata in modo automatizzato, la rimozione è di norma svolta manualmente a causa della destrezza richiesta. La seconda mansione è stata l’assemblaggio di prodotti realizzati a partire da complessi componenti multimateriale dotati di varie proprietà, tra cui differenze per quanto concerne la rigidità, il colore, l’adesività, la forma, il peso e la consistenza. Questo compito richiede un posizionamento preciso, una deformazione controllata e diversi metodi per la giunzione delle parti. Le soluzioni di SoftManBot per la prima mansione sono state dimostrate in tre diverse prove pilota: una effettuata con Plastinher Urbán in cui suole di calzature venivano rimosse da degli stampi, un’altra con Decathlon in Albania nell’ambito dell’abbigliamento sportivo e infine un’ultima con Michelin in Francia, nella quale si producevano pneumatici. La seconda mansione è stata invece intrapresa in una prova pilota realizzata congiuntamente all’azienda Juema, che ha previsto l’estrazione e l’assemblaggio di componenti di giocattoli. «Le nostre prove pilota ad alta differenziazione si sono tutte avvantaggiate a vicenda, ampliando le capacità delle nostre soluzioni e consentendo di risparmiare tempo di sviluppo e denaro», aggiunge Mezouar, direttore della facoltà di ingegneria presso Clermont Auvergne INP, l’istituto che ha ospitato il progetto.

Produzione di giocattoli

Per assemblare una bambola, di solito le singole parti sono estratte manualmente dagli stampi per mezzo di pinze e leve e vengono quindi assemblate tra loro tramite giunzioni e fori prefissati. Entrambi i processi richiedono movimenti rapidi e particolarmente agili. Per imitare questa efficienza, SoftManBot ha sviluppato un sistema robotico in grado di elaborare rapidamente le quantità, i colori e le consistenze delle diverse parti, nonché due pinze specializzate: una pneumatica capace di resistere a forze elevate per la fase di sformatura, e l’altra elettrica ad ampia apertura per le operazioni di assemblaggio. Dopo aver posizionato le materie prime allo scopo di formare le parti richieste, gli operatori hanno attivato i robot. Le telecamere di bordo hanno quindi aiutato questi ultimi a rilevare gli stampi e gli algoritmi hanno determinato i punti di presa. Successivamente, i sensori tattili e di pressione hanno consentito ai robot di applicare il controllo e la forza necessari per estrarre i componenti. Ai fini dell’assemblaggio i robot hanno innanzitutto separato le parti, tracciandone la deformazione nel corso della manipolazione, per poi selezionare i migliori punti dove afferrarle al fine di assemblare la bambola, guidati dai sensori tattili di pressione, dai modelli di riferimento e dal processo decisionale basato su software. «I risultati sono stati impressionanti: il nostro sistema robotico ha infatti dimostrato eccellenti prestazioni in termini di destrezza e coerenza. In media, il sistema ha effettuato la sformatura di oltre 120 parti (gambe, teste, ecc.) in maniera efficace nel 96 % dei casi, assemblando interamente con successo più di 40 bambole», osserva Alkhatib.

Compagni di squadra attenti alla presenza umana

Per garantire l’accettazione, il comfort e la fiducia degli operatori, SoftManBot ha preso in considerazione le esigenze umane nella progettazione della soluzione. L’automazione di compiti impegnativi a livello fisico ha già contribuito a ridurre la possibilità che si verifichino lesioni da sforzo ripetuto, e il sistema fornisce inoltre una misurazione ergonomica in tempo reale dell’affaticamento e dello stress a carico degli operatori. Per di più, tra gli algoritmi di gestione delle mansioni figura un sistema di rilevamento visivo in grado di tracciare la presenza umana, il che consente ai robot di regolare i propri movimenti in base alle necessità. «All’inizio del progetto, la percentuale di operatori e lavoratori intervistati che si ritenevano a favore delle nostre proposte era inferiore al 40 %, principalmente a causa del timore di perdere il proprio posto di lavoro. Dopo aver dimostrato la tecnologia e fornito la formazione, la cifra è salita fino a raggiungere il 70 % e la maggior parte degli operatori considerava i robot prima di tutto come degli assistenti», conclude Mezouar. Il progetto ha già divulgato le proprie ricerche in oltre 30 articoli e ha ora in programma di mettere a disposizione dei ricercatori interessati alla manipolazione di oggetti morbidi un set di strumenti costituito da risorse scientifiche.

Parole chiave

SoftManBot, robot, produzione, tessuti, stampi, IA, sensori

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