Picking impulsado por IA con visión 3D para intralogística

A medida que la automatización avanza en la logística de almacenes, aumentan los requisitos de sistemas de picking flexibles y precisos. El módulo de software ItemPickAI ha sido desarrollado para optimizar procesos pick-and-place robotizados combinando reconocimiento de objetos basado en IA con tecnología de visión 3D. La solución permite identificar de forma fiable bienes de consumo —como alimentos, productos de cuidado personal y artículos electrónicos— incluso en contenedores densamente empaquetados, y calcula puntos de agarre precisos para sistemas robóticos.

Picking preciso en escenarios complejos
Los sistemas automatizados de preparación de pedidos suelen enfrentarse al reto de manipular productos con formas y disposiciones variadas. ItemPickAI aborda estas necesidades mediante análisis basado en IA de datos de imagen 2D y 3D. El software detecta objetos en contenedores mezclados o desordenados y determina posiciones de agarre óptimas, reduciendo errores y minimizando daños en los productos.

Utilizando un modelo específico para bienes de consumo, el sistema calcula puntos de agarre independientemente del tipo de gripper, como ventosas o pinzas de dos dedos. Las poses de agarre se transmiten como transformaciones completas al sistema robótico —por ejemplo, como matrices de transformación homogéneas o como traslación más cuaternión— lo que permite una integración directa con sistemas de control existentes.

Evitación de colisiones basada en IA
Una característica clave de la solución es la detección inteligente de colisiones. Los puntos de agarre potenciales se evalúan para identificar posibles colisiones con contenedores, objetos cercanos o el entorno. Basándose en análisis de nubes de puntos 3D, el software evalúa distancias entre la geometría del gripper y el entorno, proporcionando información de estado al controlador del robot para garantizar operaciones seguras.

Este enfoque permite manipulaciones sin daños incluso en superficies complejas, como envases brillantes o parcialmente transparentes.

Mejora de la eficiencia mediante IA y procesamiento en tiempo real
El análisis basado en IA se realiza en tiempo real para soportar flujos de picking de alta velocidad. Redes neuronales calculan dinámicamente los puntos de agarre, mientras que información adicional sobre las superficies disponibles permite filtrar automáticamente posiciones inadecuadas, aumentando la fiabilidad del proceso.

La solución es escalable y adecuada para distintos tamaños de almacén y una amplia variedad de categorías de productos, ofreciendo mayor flexibilidad, eficiencia y reducción de errores.




Integración con robots y plataformas de visión 3D
ItemPickAI se integra mediante interfaces estandarizadas como GenICam o GigE Vision y es compatible con múltiples marcas de robots. Existen soluciones de integración para KUKA y Universal Robots, así como interfaces genéricas para ABB, FANUC y Techman, con futuras compatibilidades previstas.

Para la captura de escena, el sistema utiliza datos de cámaras 3D como Stereo visard o Stereo ace, que proporcionan información de profundidad precisa. El 3D Camera Cube funciona como plataforma embebida para el procesamiento de aplicaciones exigentes, mientras que los proyectores Randomdot mejoran la detección de profundidad mediante patrones de alta resolución.

Al combinar visión basada en IA, integración flexible con robots y análisis preciso de puntos de agarre, ItemPickAI ofrece una solución escalable para procesos de picking eficientes y automatizados en entornos logísticos modernos.

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