La necessità di automatizzare le varie fasi dei processi produttivi è sempre più importante in tutti i settori industriali, compreso quello alimentare, per migliorarne la produttività ed il profitto.
In questo contesto, in uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori indiani (Sujith et al., 2021), viene sviluppato un braccio robotico cartesiano a quattro gradi di libertà, basato sull’implementazione di sistemi neuro-fuzzy, da impiegare in operazioni di taglio di materiali soffici. La modellazione cinematica e l’analisi dinamica del robot sono state condotte impiegando, rispettivamente, i metodi di Denavit-Hartenber e di Euler-Lagrange.
Le immagini vengono acquisite mediante una fotocamera digitale in grado di scansionare l’intero spazio di lavoro del braccio meccanico. La performance di taglio di quest’ultimo è stata, infine, validata su campioni di torta. I risultati evidenziano che l’errore percentuale misurato durante la rotazione della lama varia nell’intervallo 5-24%. Gli autori sostengono che tale errore può essere facilmente corretto implementando un processore più potente ed algoritmi di elaborazione delle immagini differenti sul computer del sistema.
Concludendo, ulteriori approfondimenti sono necessari non solo per migliorare l’efficienza di rotazione della lama, ma anche per valutare se l’implementazione di opportuni sensori possano migliorare la performance di taglio del robot considerando il grado di durezza del materiale da trattare.
Riferimenti bibliografici: R. Sujith et al., Journal of Applied Research and Technology, 19, 2021, 420-436.