El agarre con múltiples ventosas puede mejorar la eficiencia de la recolección en escenas desordenadas. En este artículo, proponemos un planificador de agarre para un gripper de vacío que utiliza múltiples ventosas para agarrar simultáneamente múltiples objetos o un objeto con una gran superficie. Para enfrentar el desafío de determinar dónde agarrar y qué ventosas activar al agarrar, utilizamos convolución 3D para convolucionar las áreas de agarre inferidas por una red neuronal con el núcleo del gripper con el fin de encontrar posiciones de agarre de orientaciones de gripper muestreadas. El núcleo utilizado para la convolución 3D en este trabajo fue codificado, incluyendo información del ID de la ventosa, lo que ayuda a determinar directamente qué ventosas activar al decodificar los resultados de la convolución. Además, se propone un algoritmo de ordenamiento para determinar el agarre óptimo entre los candidatos. Nuestro planificador mostró buena generalidad y encontró con éxito agarres de múltiples ventosas en conjuntos de datos de mapas de affordance anteriores. Nuestro planificador también mostró una eficiencia de recolección mejorada utilizando múltiples ventosas en experimentos de recolección con robots físicos. En comparación con el agarre de un solo objeto (una sola ventosa), el agarre con múltiples ventosas contribuyó a aumentos en la eficiencia para recoger cajas, frutas y artículos de uso diario, respectivamente.