Un innovativo sistema di visione per robot che sfrutta l’intelligenza artificiale per automatizzare le operazioni di movimentazione delle merci; si chiama MI.RA (Machine Inspection Recognition Archetypes)/Depalletizer e lo ha realizzato Comau, società che fa parte del gruppo Stellantis, grazie alla collaborazione con il laboratorio Cognitive Diagnostics, frutto della partnership con il Politecnico di Bari per la realizzazione di progetti di automazione e sistemi di visione intelligenti.
Cos’è MI.RA e a cosa può servire
MI.RA/Depalletizer rappresenta uno dei più recenti prodotti sviluppati da Comau appartenenti alla famiglia MI.RA, sistemi di visione per l’automazione di processi di ispezione di qualità e guida robotica, un processo che ancora oggi viene spesso svolto manualmente dagli operatori del settore della distribuzione e della logistica.
“Depalletizer è un prodotto di visione che ha lo scopo di risolvere il problema della guida robot in ambienti destrutturati e con un approccio che non sia CAD based”, afferma Nicola Longo, Head of Cognitive Automation di Comau.
L’obiettivo che si pone MI.RA/Depalletizer è di automatizzare attraverso un sistema di visione il processo di depallettizzazione quando non si hanno a disposizione dati relativi alle merci da movimentare, quindi in assenza di CAD e di informazioni relative a dimensione e peso degli oggetti.
“La depallettizzazione tramite robot può essere effettuata anche senza visione se il layout del pallet e le informazioni relative agli oggetti sono conosciute, oppure se la dimensione delle scatole è omogenea e nota a priori” ci spiega Longo. Il problema si verifica quando non si hanno a disposizione informazioni sugli oggetti.
MI.RA/Depalletizer è in grado di segmentare la visione dei box anche quando si tratta di tipologie di box non note, “dà la possibilità di gestire la depallettizzazione di box differenti fra loro con un effort nella programmazione delle prese del robot molto ridotta” dice Longo.
Deep learning al servizio della guida dei robot per la logistica
MI.RA/Depalletizer si compone di una parte di visione, la telecamera, e un’unità di elaborazione. “MI.RA/Depalletizer è un prodotto interamente sviluppato da noi. Il software che viene eseguito sull’unità di elaborazione si compone della libreria di sincronizzazione e comunicazione con la camera, quindi dell’applicazione di estrapolazione dell’immagine e calcolo delle stime della posizione dei box attraverso algoritmi di AI, e dell’interfaccia per l’invio dei comandi al robot” spiega Longo.
Tramite algoritmi di intelligenza artificiale, MI.RA/Depalletizer è in grado di estrapolare informazioni utili circa il posizionamento dei box e generare i comandi per il robot che si occupa della movimentazione delle merci.
MI.RA/Depalletizer fa uso di una telecamera 3D per acquisire l’immagine iniziale del pallet e, tramite l’implementazione di una rete neurale, è in grado di segmentare la visione dei box con un quantitativo limitato di dati pregressi per il fine tuning. Partendo dall’immagine bidimensionale, MI.RA/Depalletizer individua i bounding box delle scatole. Quindi, passando all’immagine 3D, viene determinato il centro dei box e calcolato l’orientamento. “Abbiamo così un vettore ordinato di posizioni di presa da priorizzare partendo dal box posizionato più in alto a quello più in basso”, afferma Longo.
L’approccio usato da Comau basato sul deep learning fa quindi uso di una rete neurale addestrata tramite l’utilizzo di oltre 4000 immagini labellate. “La sfida” afferma Longo, “è stata quella di rappresentare la variabilità delle immagini nel dataset di training. È importante che la rete non si polarizzi su immagini troppo simili che rappresentano tutte un certo tipo di dataset”. In questo modo MI.RA/Depalleteizer è in grado di astrarre il concetto di box e segmentarli in contesti anche differenti fra loro.
Comau ha inoltre eseguito una fase di studio per definire la procedura di fine tuning della rete e determinare quale parte della rete è necessario riaddestrare al variare delle performance.
L’algoritmo è stato validato definendo alcune KPI, prima fra tutte l’overlap tra la regione del box stimata e quella labellata del dataset di training. Quindi è stata valutata la percentuale di superficie sovrapposta fra quella stimata e quella reale sulla base di una soglia predefinita.
Soluzioni flessibili e hardware-agnostiche
Una delle principali value proposition è rappresentata dalla possibilità di fornire con MI.RA/Depalleteizer una soluzione integrata, che include non soltanto la parte di visione ma anche quella applicativa. “Al cliente viene fornito il robot, la camera, e il software. L’integratore deve solo calibrare il robot con procedure ben definite e andare in produzione” afferma Longo.
In alternativa, è possibile integrare la soluzione con i sistemi hardware dell’azienda. In questo caso Comau fornisce al cliente la parte di visione e l’interfaccia di comunicazione con il robot basata su protocollo TCP/IP.
Altro punto di forza dei prodotti appartenenti alla famiglia MI.RA è quello di essere hardware-agnostici. “Questo ci rende flessibili per eventuali customizzazioni richieste dal cliente, ma soprattutto reattivi in un mercato dell’hardware in continua evoluzione” afferma Longo. MI.RA/Depalleteizer rimane flessibile qualora, per esempio, l’hardware di visione non dovesse più essere supportato o nuovi prodotti si dovessero affacciare sul mercato.
Automazione del processo di depallettizzazione
MI.RA/Depalleteizer ha l’obiettivo di risolvere il problema dell’automazione del processo di depallettizzazione, ancora oggi svolto in larga parte manualmente. Depalleteizer si configura come una soluzione completa e flessibile, adatta a essere implementata in diversi contesti legati al settore della distribuzione e della logistica.
MI.RA/Depalleteizer permette alle aziende di ottimizzare le proprie risorse, liberandole da un tipo di lavoro manuale e ripetitivo, per orientarle verso mansioni a maggiore valore aggiunto. “Siamo molto attenti al tema del reskilling degli operatori” dice Longo, “per cui gli utenti che prima svolgevano operazioni ripetitive, possono essere impiegati per mansioni maggiormente qualificate, come la programmazione del robot”. Il secondo vantaggio competitivo per il cliente è rappresentato dalla possibilità di ottimizzare il processo, migliorandone il throughput. “Con MI.RA/Depalleteizer abbiamo stimato la possibilità di raggiungere una performance fino a 800 prese l’ora” afferma Longo.
Il futuro della logistica e della distribuzione
L’interesse di Comau verso l’ottimizzazione di processi specifici del settore della logistica e della distribuzione non si ferma qui. Fra i possibili progetti futuri, attualmente allo studio presso l’azienda, la possibilità di sviluppare un sistema per l’automatizzazione del processo di pallettizzazione. “Siamo in una fase di benchmark per capire potenziali requisiti per sviluppare un prodotto per automatizzare il processo della pallettizzazione. Anche in questo caso il risultato è dipendente dalla tipologia di pallet. Se il layout è stabile e ripetibile, è necessario un certo tipo di approccio” afferma Nicola Longo, “il mercato sta richiedendo una soluzione per tipi di pallet con box promiscui”.
Se quindi con MI.RA/Depalleteizer Comau ha implementato una rete neurale per risolvere un problema di visione, nel caso della pallettizzazione la soluzione richiesta dal mercato è quella di riuscire a identificare, attraverso algoritmi di intelligenza artificiale, il layout con cui ottimizzare lo spazio disponibile dato un set di pacchi in arrivo. “A differenza di quanto fatto con Depalleteizer, nel caso della pallettizzazione il problema si trasforma in un problema di ottimizzazione” afferma Longo.
MI.RA/Depalleteizer si aggiunge alla famiglia di prodotti di visione MI.RA che, tramite l’uso dell’intelligenza artificiale, si prefiggono lo scopo di rendere possibile l’automazione e ottimizzazione di processi industriali, rivelandosi un’interfaccia importante tra i sistemi a guida robotica e gli operatori. Una collaborazione preziosa quindi fra sistemi robotici, intelligenza artificiale, e gli operatori impiegati nel settore.
