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Advanced RoBOTic Technology for Handling SOFT Materials in MANufacturing Sectors

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En manos seguras: robots inteligentes manipulan con pericia objetos blandos

La automatización es difícil en los sectores de la fabricación que trabajan con objetos blandos como alimentos, ropa y productos de salud. El equipo del proyecto SoftManBot, financiado con fondos europeos, ha aprovechado los avances en las capacidades de detección para crear una tecnología robótica adaptable.

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Si bien existen muchos sistemas de fabricación robóticos para trabajar con objetos rígidos, las opciones siguen siendo limitadas para los materiales deformables. Youcef Mezouar, coordinador del proyecto SoftManBot (Advanced RoBOTic Technology for Handling SOFT Materials in MANufacturing Sectors), financiado con fondos europeos, comenta: «Los robots disponibles con varios dedos están diseñados para aplicaciones limitadas y presentan problemas de durabilidad, coste y funcionamiento». Como los robots de fabricación interactúan físicamente con los humanos, el movimiento seguro es fundamental, lo que se añade al desafío. El equipo del proyecto SoftManBot desarrolló una tecnología robótica impulsada por inteligencia artificial basada en agarres personalizados y múltiples sensores (tacto, fuerza, proximidad y visión). «La percepción y los sistemas de control de nuestro robot imitan la destreza de los operadores manuales, lo que aumenta la calidad y productividad de la fabricación. Esto es mucho más que un mero logro técnico: es un cambio de paradigma», explica Mohammad Alkhatib, director técnico del proyecto.

Dominar la mímica

Se realizaron cuatro pruebas piloto para demostrar dos tareas de fabricación fundamentales. El primero fue la extracción de productos de moldes. Si bien la inyección de líquidos en moldes para formar piezas de componentes suele estar automatizada, la retirada es normalmente manual, debido a la destreza necesaria. La segunda tarea fue el montaje de productos fabricados a partir de componentes de varios materiales con diversas propiedades, incluidas diferencias en rigidez, color, adherencia, forma, peso y textura. Esto requiere posicionamiento preciso, deformación controlada y diferentes métodos para unir componentes. Las tecnologías de SoftManBot para la primera tarea se demostraron en una prueba piloto en España con Plastinher Urbán, retirando las suelas de calzado de moldes, una prenda deportiva piloto con Decathlon en Albania y otra demostración piloto para la producción de neumáticos con Michelin en Francia. La segunda tarea se realizó en la demostración piloto de Juema, en España, que implicaba la extracción y montaje de piezas de juguetes. Mezouar, director de la escuela de ciencias de ingeniería de la Clermont Auvergne INP (sitio web en francés), la entidad anfitriona del proyecto, añade: «Todas nuestras diferentes demostraciones piloto se beneficiaron mutuamente, lo que supuso ampliar las capacidades de nuestras tecnologías y ahorrar tiempo y dinero en el desarrollo».

«Toy Story»

Para montar una muñeca, normalmente se extraen manualmente las piezas individuales de los moldes usando varillas y alicates. A continuación, las partes se unen entre sí manualmente gracias a los orificios y uniones previamente fijados. Ambos procesos requieren movimientos rápidos y muy hábiles. Para imitar esta eficiencia, SoftManBot desarrolló un sistema robótico capaz de procesar rápidamente las cantidades, colores y texturas de las piezas, junto con dos agarres especiales, uno neumático capaz de aplicar fuerzas elevadas para el desmoldeo y un agarre eléctrico de desplazamiento amplio para el montaje. Cuando los materiales estuvieron preparados para formar las piezas necesarias, los operadores activaron los robots. Las cámaras integradas ayudaron a los robots a detectar los moldes antes de que los algoritmos determinaran los mejores puntos de agarre. Después, los sensores táctiles y de presión permitieron que los robots aplicaran el control y la fuerza necesarias para extraer las piezas. Para el montaje, los robots separaron primero las piezas, realizando un seguimiento de su deformación durante la manipulación y, a continuación, seleccionaron los mejores puntos de agarre para el montaje de la muñeca, guiados por los planos, los sensores de presión y táctiles y la toma de decisiones basada en «software». «Los resultados fueron impresionantes, gracias a la destreza y uniformidad impresionantes que demostró nuestro sistema robótico. De media, el sistema desmoldó con éxito más de 120 piezas (piernas, cabezas, etc.) el 96 % de las veces, y montó con éxito más de 40 muñecas completas», destaca Alkhatib.

Trabajadores en equipo centrados en los humanos

Con el fin de garantizar la aceptación, comodidad y confianza de los operadores, en SoftManBot se han incorporado las necesidades humanas en el diseño de su tecnología. Si bien la automatización de las tareas físicamente exigentes ya ha contribuido a disminuir la posibilidad de sufrir lesiones por esfuerzo repetitivo, el sistema también proporciona un medición ergonómica al instante de la fatiga y el estrés de los operadores. Además, los algoritmos de gestión de tareas incluyen un sistema de detección visual que rastrea la presencia humana, lo que permite a los robots ajustar sus movimientos según sea necesario. «Al comienzo del proyecto, menos del 40 % de los operadores/trabajadores a los que preguntamos respaldaban nuestras propuestas, ya que muchos temían perder sus empleos. Tras demostrar la tecnología e impartir formación, esta cifra aumentó a más del 70 %, ya que los operadores consideraban a los robots más como ayudantes», destaca Mezouar. El equipo del proyecto ya ha compartido su investigación en más de treinta artículos de investigación y también planea poner una caja de herramientas de activos científicos a disposición de los investigadores interesados en la manipulación de objetos blandos.

Palabras clave

SoftManBot, robot, fabricación, textil, moldes, inteligencia artificial, sensores

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