Come AlgaeBarn ha automatizzato l’etichettatura dei tappi con la visione artificiale interna

Presso AlgaeBarn, produttore del Colorado di prodotti vivi per l’acquacoltura come copepodi e fitoplancton, ciascuna delle nove linee di prodotti necessita di un’etichetta propria sul tappo della bottiglia. Per anni questo ha significato le periodiche «feste degli adesivi»: sessioni di una o due ore durante le quali dipendenti di tutta l’azienda staccavano le etichette e le applicavano a mano. Gli incontri erano conviviali, ma sottraevano operatori, tecnici e ingegneri alle loro attività principali e, quando la scorta di tappi già etichettati si esauriva inaspettatamente, la produzione doveva fermarsi per prepararne altri.

Cella interna di etichettatura di AlgaeBarn: bobina di etichette, telaio in alluminio e contatori di visione sul banco per i tappi conformi e non conformi.

L’ingegnere di robotica e automazione Akash Chinthamanipeta ha affrontato il lavoro ripetitivo come un problema di produzione, non come un semplice acquisto. L’obiettivo era una cella autonoma in grado di orientare ogni tappo, applicare l’etichetta, controllarne il posizionamento e separare i pezzi accettati da quelli scartati senza supervisione continua, mantenendo al contempo i costi dell’hardware e il controllo del processo all’interno dello stabilimento.

Perché costruire invece di acquistare

Le etichettatrici commerciali ponevano due problemi: il costo d’investimento e la logica chiusa. Molte macchine presuppongono che, una volta corretta la configurazione, il posizionamento rimanga tale. Su una linea in funzione, lo spostamento del rotolo di etichette o del supporto dopo alcune centinaia di cicli può modificare sufficientemente il punto di distacco da posizionare male l’adesivo successivo. AlgaeBarn voleva inoltre una logica di macchina modificabile, così che la cella potesse evolversi insieme alla produzione. La maggior parte della meccanica è stata progettata in SOLIDWORKS; il costo diretto dell’hardware è rimasto inferiore a $1.000. La costruzione interna consentiva di controllare ogni tappo, invece di affidarsi soltanto alla configurazione meccanica iniziale.

Dai tappi sfusi ai pezzi controllati

Un operatore versa i tappi sfusi in un elevatore di alimentazione. Un sensore monitora la guida di alimentazione e aziona l’elevatore solo quando servono altri tappi. La guida passiva provvede anche all’orientamento passivo: i tappi correttamente posizionati proseguono verso la stazione di etichettatura, mentre quelli capovolti ricadono nel contenitore, evitando un orientatore attivo separato.

Un vassoio presenta un tappo alla volta. Un laser KEYENCE ne conferma la presenza; il controllore aziona un cilindro pneumatico per posizionare il pezzo, mentre gli interruttori reed confermano il fine corsa prima che la sequenza prosegua. Un motore passo-passo con riduttore fa avanzare il rotolo di etichette attorno a un bordo di distacco, separando l’adesivo dal supporto. Un applicatore pneumatico assistito dal vuoto preleva l’etichetta e la preme sul tappo; anche questa operazione viene confermata da un interruttore reed.

Il controllo OpenCV basato sui bordi, eseguito su un nodo telecamera di classe Raspberry Pi, verifica il posizionamento dell’etichetta prima della separazione tra pezzi accettati e scartati.

Il controllore pubblica quindi un messaggio MQTT a un nodo telecamera Raspberry Pi. Una routine OpenCV personalizzata acquisisce l’immagine, misura la distanza tra i bordi rilevati del tappo e dell’etichetta e verifica il posizionamento rispetto a una tolleranza ristretta. Il risultato torna al controllore e un robot con ventosa deposita il pezzo nel contenitore degli accettati o in quello degli scarti.

Un millimetro che non era mai soltanto un millimetro

Il problema più difficile era arrestare il rotolo di etichette in una posizione ripetibile. Un primo sistema di azionamento eseguiva il comando di arresto, ma continuava a muoversi per l’energia residua e l’inerzia, arrivando talvolta a uno slittamento di quasi un pollice, sufficiente a compromettere il posizionamento successivo. La riprogettazione basata su un motore passo-passo NEMA 24 con riduttore ha consentito al controllore di comandare un numero fisso di passi per ogni etichetta e di arrestarsi senza strappi. La lezione per le celle di confezionamento è ben nota in produzione: errori ripetuti inferiori al millimetro si trasformano in scarti dopo centinaia di cicli all’ora.

La precisione prima della velocità massima

La cella completata lavora a circa 450 tappi all’ora, una velocità sufficiente per la domanda di AlgaeBarn. La produttività è stata subordinata alla qualità senza supervisione. Un operatore carica i tappi, avvia la macchina e torna alle altre attività. L’alimentazione vuota o altri guasti arrestano la cella e generano un avviso, invece di produrre pezzi di qualità incerta. In una prova su 100 tappi, 98 pezzi hanno rispettato la tolleranza di posizionamento; due sono stati scartati per piccoli errori di posizione, in base a soglie intenzionalmente conservative.

Il progetto ha richiesto circa quattro mesi, parallelamente ad altri lavori di automazione. Ha posto fine alle ricorrenti feste degli adesivi, anche se alcuni operatori scherzavano dicendo che avrebbero sentito la mancanza delle chiacchiere, e si prevede che consentirà di risparmiare circa $40.000–$50.000 all’anno in manodopera e interruzioni evitate. La conclusione più ampia per i produttori più piccoli è partire da un’esigenza operativa reale, commisurare tempi e budget al valore e preferire un feedback affidabile e una qualità ripetibile alla macchina da catalogo più veloce. I progetti correlati di confezionamento e controllo spesso si affiancano ai sistemi PLC e PAC e a percorsi di sensori come la strumentazione Honeywell quando gli stabilimenti estendono in seguito la stessa cella.