Automatización robótica de procesos
Optimización y automatización de procesos
3D Printed End of Arm Tooling (EOAT) for Robotic Automation
Impresión 3D de piezas de EOAT (End of Arm Tooling) para automatización robótica.
La herramienta EOAT es un dispositivo adaptado al extremo del brazo de un robot, también descrita como un efector final; se selecciona de acuerdo con la operación y la manipulación del robot específica para una pieza o herramienta. Con frecuencia se requiere la personalización de EOAT estándar y los integradores de robots para interactuar con un objeto de forma distintiva, mejorar la productividad y optimizar las operaciones. Este estudio evalúa el potencial del uso de piezas EOAT impresas en 3D para mejorar la eficiencia de un brazo robótico en términos de aplicación de relación resistencia/peso. Considerando la importancia de aumentar la eficiencia en el desempeño del brazo robótico para aumentar la capacidad de carga útil del robot, se evalúan diferentes materiales termoplásticos para fabricar dichas piezas.
Este trabajo fue realizado por Daniel Ong U Jing, Declan M. Devine y John Lyons (Athlone Institute of Technology, Athlone, Ireland) para Robotics (Vol. 7, núm. 3, p. 49, 2018), una revista enfocada en los últimos avances en el área de robótica. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basileia, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Robotic Detection and Grasp of Maize and Sorghum: Stem Measurement with Contact
Detección robótica y medición de tallo a través de contacto
Las mediciones de los fenotipos de las plantas permite hacer un monitoreo del estado de las mismas durante la etapa de crecimiento, como ocurre con la medición del diámetro del tallo; el cual es un indicador de biomasa y salud de los cultivos. Este estudio tiene como objetivo el desarrollo de un sistema robotizado capaz de detectar y agarrar el tallo para realizar la medición del diámetro de plantas de sorgo y maíz. Fue utilizado el procesamiento de imágenes y deep learning para la detección del tallo en las imágenes e identificar el punto de agarre del mismo. Se llevó a cabo un experimento en invernadero con plantas de maíz y sorgo para evaluar el desempeño del sistema robótico.
Este trabajo fue desarrollado por Abbas Atefi, Yufeng Ge, Santosh Pitla y James Schnable (University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, USA) para Robotics (Vol. 9, núm. 3, p. 58, 2020), una revista enfocada en los últimos avances en el área de robótica. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basileia, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:4 Programas RPA Automatización Robótica de Procesos o Robotic Process Automation Opensource y Gratis
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