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La start-up de alta tecnología sewts GmbH automatiza uno de los últimos pasos manuales que quedan en las lavanderías industriales: el desdoblado de la ropa
La start-up de tecnología profunda sewts GmbH demuestra en Múnich de lo que es capaz su avanzado sistema «VELUM». Dotado de cámaras 2D y 3D de IDS, la start-up de alta tecnología sewts GmbH, de Múnich, automatiza uno de los últimos pasos manuales que quedan en las lavanderías industriales: el desdoblado de la ropa.
La primera versión de VELUM, que en latín significa «velo», ya está plenamente operativa y se prevé que en las próximas semanas se implemente en unas cuantas empresas pioneras más del área metropolitana de Múnich. En el futuro, este sistema de visión robótica, listo para la producción en serie, será capaz de doblar una media de entre 500 y 600 prendas de ropa por hora.
«Con este sistema, las lavanderías industriales podrán cerrar una importante brecha tecnológica en su cadena de procesos automatizando sin complicaciones una tarea manual compleja», explica Tim Doerks, cofundador y CTO de sewts. Esto significa que las empresas que procesan grandes volúmenes de ropa para hoteles, hospitales o residencias podrán optimizar aún más sus procesos, lo cual no solo repercute positivamente en los costes. Implementado de forma consistente, el sistema VELUM puede contribuir también a automatizar la producción de ropa, optimizando los costes de producción y posibilitando su relocalización rentable en el lugar de consumo. Esta relocalización permitiría, a su vez, reducir las distancias de transporte y las emisiones de CO2, establecer cadenas de suministro más fiables y combatir el problema de la sobreproducción.
Además de seguir optimizando el sistema VELUM, sewts ha empezado a desarrollar una segunda solución de automatización que simplificará considerablemente la gestión de las devoluciones de prendas de ropa en el sector del comercio electrónico.
Sin duda alguna, un nuevo paso alentador en la preservación de los recursos naturales en el que las cámaras IDS desempeñan un papel fundamental.
Las lavanderías industriales de hoy en día trabajan ya en entornos altamente automatizados para poder gestionar los grandes volúmenes que manejan. El doblado de la ropa es una de las tareas que se realiza mediante máquinas. Sin embargo, cada una de estas máquinas requiere aún, por lo general, la intervención de una persona encargada de extender las prendas manualmente e introducirlas sin arrugas en la máquina. Esta tarea tan monótona y agotadora repercute desproporcionadamente en los costes de personal.
A ello cabe añadir que es difícil encontrar la mano de obra cualificada necesaria, lo cual repercute en el grado de utilización de las capacidades y, con ello, en la rentabilidad de la lavandería. Los picos estacionales del negocio requieren además un alto grado de flexibilidad. Por ello sewts ha diseñado un sistema inteligente muy novedoso que permite automatizar tareas individuales, como la separación de prendas sucias o la introducción de prendas en las máquinas plegadoras, por medio del procesamiento de imágenes con cámaras IDS.
«Lo más complicado es la maleabilidad de los tejidos», explica Tim Doerks, cofundador y CTO. Automatizar el procesamiento de materiales rígidos, como el metal, con soluciones robóticas y de inteligencia artificial no plantea mayores problemas, pero a la hora de manejar materiales fácilmente deformables como los tejidos tanto las soluciones de software existentes como las soluciones clásicas de procesamiento de imágenes se ven muy limitadas. Así, los sistemas robóticos y de agarre que encontramos hoy en día en el mercado tienen dificultades para realizar tareas tan sencillas como agarrar una toalla o un vestido.
El sistema VELUM desarrollado por sewts pone fin a estas limitaciones. Con ayuda de un software inteligente y de cámaras IDS fácilmente integrables, este sistema es capaz de analizar materiales geométricamente inestables como los tejidos. Gracias a la nueva tecnología desarrollada, los robots pueden predecir ahora en tiempo real el comportamiento de estos materiales en el momento del agarre. Esto permite a VELUM introducir fácilmente y sin arrugas toallas y prendas similares de rizo en las máquinas plegadoras, cerrando de este modo una brecha de automatización que repercutía enormemente en los costes.
El paquete de software desarrollado por sewts combina robots comerciales, sistemas de pinza y cámaras para formar un sistema inteligente. A la hora de elegir los módulos de cámara más adecuados, los especialistas de Múnich no solo buscaban cámaras capaces de funcionar a la perfección en entornos industriales, sino también de cumplir unos requisitos muy concretos: «Necesitábamos una cámara 3D que fuera asequible económicamente, puesto que según la configuración del sistema utilizamos entre dos y tres cámaras de este tipo. Por otro lado, tenían que ser cámaras capaces de garantizar una elevada precisión de los datos de profundidad», explica Tim Doerks.
«El sistema necesita además cámaras 2D sensibles a la luz, con un elevado rango dinámico y aptas para funcionar en un sistema multicámara.» La gama de cámaras IDS ofreció todas las respuestas que sewts estaba buscando. Para el sistema multicámara VELUM se optó por la nueva cámara 3D Ensenso S10 y por modelos de la serie de cámaras uEye CP. Estas cámaras tienen la misión de identificar, tanto en 2D como en 3D, características interesantes y puntos de agarre de las prendas que se introducen en el sistema después del lavado y secado desordenado en contenedores o cintas transportadoras. Esto significa que no se puede predecir ni la forma ni la posición de los objetos individuales. Las cámaras registran las diferentes texturas de los materiales para determinar, por ejemplo en el caso de una toalla, cuáles son los bordes y dónde están las puntas.
La nueva Ensenso S10 equipada con un sensor Sony de 1,6 MP utiliza un proceso 3D basado en luz estructurada: Un proyector láser infrarrojo de banda estrecha produce un patrón de puntos de alto contraste incluso en objetos con superficies complejas o en entornos con poca iluminación. Cada imagen capturada por el sensor Sony de 1,6 MP proporciona una nube de puntos completa con hasta 85.000 puntos de profundidad.
La inteligencia artificial permite asignar de forma fiable los puntos láser encontrados a las posiciones codificadas de la proyección. De este modo se obtienen los datos 3D altamente fiables y precisos en cuanto a profundidad que VELUM necesita para extraer las coordenadas de los puntos de agarre.La cámara industrial GV-5280CP-C-HQ con GigE Vision que trabaja de forma paralela está equipada con el sensor CMOS global shutter IMX264 de 2/3″ de Sony. Esta cámara proporciona, a velocidad GigE completa, imágenes de 5 MP prácticamente libres de ruido y con un buen contraste, en formato 5:4 y con 22 fps en aplicaciones con condiciones de luz variables. La cámara uEye CP ofrece la máxima funcionalidad con un extenso preprocesamiento de píxeles y, gracias a la memoria gráfica interna de 120 MB para guardar temporalmente secuencias de imagen, es perfecta para sistemas multicámara. Con sus 50 g de peso, la pequeña carcasa de magnesio es tan ligera como robusta y convierte esta cámara en la solución ideal para aplicaciones en espacios reducidos y brazos robóticos.
Software
En función de las especificaciones del cliente y de la configuración del sistema se utilizan, respectivamente, entre dos y tres cámaras uEye 2D y Ensenso 3D, que se integran a la perfección en el sistema VELUM. «Somos expertos en la preparación de los datos generados, lo cual es especialmente importante cuando se trabaja con nubes de puntos 3D. Este preprocesamiento es una pieza clave dentro de nuestro sistema para poder generar datos adecuados para la IA», remarca Tim Doerks. La IA desarrollada por sewts procesa los datos que suministran las cámaras uEye CP y Ensenso S. A través de características como el recorrido de las costuras, elevaciones locales o posición relativa de las costuras, el software inteligente analiza la topología de los tejidos, los clasifica por tipos y clases a partir de diferentes texturas y patrones de bordado y traduce todas estas informaciones en comandos para los robots.
El procesamiento de los datos se realiza a través de redes neuronales convolucionales (CNN) y técnicas clásicas de procesamiento de imágenes. «Trabajamos con IDS peak, el kit de desarrollo de software de IDS, y nos conectamos a nuestro sistema a través de Python y la IDS Library», revela Till Rickert, cofundador y CPO de sewts. «El valor añadido más importante que nos ofrece el paquete de software de IDS es la facilidad de calibración e integración en nuestro sistema avanzado de visión artificial«, añade.
«La inteligencia artificial es el núcleo de nuestra tecnología. Se necesitan algoritmos inteligentes para construir sistemas adaptativos que puedan trabajar correctamente con procesos de automatización no deterministas. Es por ello que utilizamos siempre los últimos avances en el ámbito de la inteligencia artificial, ajustándolos a nuestras necesidades y componiendo un gran todo a partir de todos estos elementos», explica Till Rickert. La IA recopila los datos suministrados por diversos sensores (p. ej. información óptica), extrae conclusiones en un plano cognitivo similar al de los humanos y las traduce en comandos para los robots. Esto permite a sistemas como VELUM realizar tareas que, hasta ahora, dependían del raciocinio humano. La filosofía corporativa de sewts lo resume muy bien: «Nuestro objetivo es traducir tareas manuales complejas en flujos automatizados de procesos».
Perspectiva
Con el sistema VELUM las lavanderías industriales pueden asumir mayores volúmenes de producción independientemente del personal disponible y aumentar, de este modo, su rentabilidad. «Cerrar esta importante brecha de automatización nos permite multiplicar prácticamente por dos la productividad de una línea de lavado», asegura el CEO de la empresa, Alexander Bley.
Las cámaras IDS también se podrán utilizar, en un futuro, para prendas como camisas y pantalones. «Es importante comprender las propiedades de estos materiales para poder implementar procesos fiables y, para ello, empleamos simulaciones avanzadas de materiales. Para reproducir el comportamiento de los tejidos, diseñamos simulaciones FE utilizando el método de los elementos finitos», explica Alexander Bley. Aunque los de Múnich van todavía más allá: «Queremos contribuir a automatizar la producción de ropa y a relocalizarla de manera rentable en el lugar de consumo. De esta forma podremos reducir las distancias de transporte, establecer cadenas de suministro más fiables, reducir las emisiones de CO2 y combatir el problema de la sobreproducción».
En un futuro cabe imaginar también aplicaciones con materiales que no sean tejidos. Y es que las tecnologías de este tipo abren múltiples posibilidades de aplicación, en las que el procesamiento de imágenes seguirá desempeñando un papel crucial. La inteligencia artificial acelerará, sin duda, esta realidad.
