AI 및 3D 비전을 활용한 1분 빈 피킹
비전 기반 빈 피킹 소개
산업 자동화 프로세스가 점점 복잡해짐에 따라, 정밀하고 효율적인 객체 처리의 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다. 기존 2D 비전 시스템은 불규칙한 형태나 반투명 재료를 처리하는 데 어려움을 겪어 효과가 제한적입니다. AI와 3D 비전 기술을 통합하면 로봇이 객체의 위치와 방향을 보다 정밀하게 인식할 수 있습니다. 이러한 결합은 로봇 빈 피킹 성능을 향상시키며, 정확성과 속도를 개선합니다. 본 블로그에서는 고급 3D 비전 기술과 AI 통합이 로봇의 복잡한 피킹 및 자재 취급 작업을 어떻게 최적화하는지 살펴봅니다.
2D vs 3D 머신 비전
2D 머신 비전은 객체를 평면적으로 인식하며, X 및 Y 축을 기준으로 위치를 파악합니다. 반면, 3D 머신 비전은 Z축 깊이 정보를 추가하여 객체를 보다 입체적으로 분석할 수 있습니다. 인더스트리 4.0의 발전과 함께, 3D 비전과 로봇 시스템의 통합이 보편화되며 제조 공정의 혁신을 이끌고 있습니다.
2D 이미지는 일반적인 산업용 카메라로 촬영되지만, 3D 이미징은 특수 광학 기술이 필요합니다. 3D 데이터를 얻는 대표적인 기술로는 액티브 스테레오 비전, ToF(Time-of-Flight), 그리고 구조광(Structured Light) 방식이 있습니다.
2D 이미지는 일반적인 산업용 카메라로 촬영되지만, 3D 이미징은 특수 광학 기술이 필요합니다. 3D 데이터를 얻는 대표적인 기술로는 액티브 스테레오 비전, ToF(Time-of-Flight), 그리고 구조광(Structured Light) 방식이 있습니다.
스테레오 비전
스테레오 비전은 인간의 깊이 지각 능력을 모방하여 객체의 위치와 3D 구조를 포착합니다. 이 기술은 낮은 에너지 소비와 비용 효율성이 뛰어나 산업용 애플리케이션에 적합합니다. 하지만 스테레오 비전은 처리 속도가 느릴 수 있으며, 조도가 낮은 환경에서는 성능이 저하될 수 있습니다. 스테레오 비전은 로봇뿐만 아니라, AR + AI 시스템과 결합되어 고급 비전 검사 및 객체 인식 기술에 활용되고 있습니다.
ToF(Time-of-Flight)
ToF 기술은 적외선 신호가 객체에 반사되어 돌아오는 시간을 계산하여 거리를 측정하는 방식입니다. 이 기술은 빠른 처리 속도를 제공하며 외부 간섭에 강해 동적 환경에서 활용하기 적합합니다. 하지만 ToF는 효율적이지만, 다른 3D 비전 기술보다 정밀도가 낮을 수 있습니다.
구조광(Structured Light)
구조광 기술은 객체 표면에 고유한 광 패턴(흑백 스트라이프 등)을 투사하는 방식입니다. 패턴이 객체의 표면에 닿아 변형되는 과정을 분석하여 객체의 형상을 매핑하고, Z축의 정확한 깊이 정보를 확보할 수 있습니다. 구조광 기술은 얼굴 인식, 품질 검사 등에 널리 사용되며, 특히 자동 광학 검사(AOI) 시스템을 활용한 제조업 품질 관리에 많이 적용됩니다.
AI를 활용한 로봇 객체 인식 향상
3D 비전은 유용한 공간 데이터를 제공하지만, 복잡하거나 불규칙한 객체를 인식하는 데 있어 한계가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 3D 비전은 반투명한 물체를 정확하게 감지하는 데 어려움을 겪거나, 작은 정밀 금속 부품을 로봇이 정밀하게 처리하는 데 한계를 가질 수 있습니다.
AI와 3D 비전 시스템을 통합하면 로봇이 객체를 보다 정밀하게 인식하고 조작할 수 있는 능력이 향상됩니다. 이러한 결합을 통해 로봇은 불규칙한 형태의 객체도 효과적으로 집어 들고 배치할 수 있으며, 올바른 방향과 위치를 유지할 수 있습니다. 예를 들어, U자형 금속 부품을 쌓아 올리는 경우 3D 비전만으로는 객체를 정확하게 정렬하고 위치를 조정하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. AI는 이러한 한계를 극복하여 시스템이 객체의 실제 형태와 방향을 이해하도록 돕고, 보다 정밀한 처리가 가능하도록 합니다.
AI와 3D 비전 시스템을 통합하면 로봇이 객체를 보다 정밀하게 인식하고 조작할 수 있는 능력이 향상됩니다. 이러한 결합을 통해 로봇은 불규칙한 형태의 객체도 효과적으로 집어 들고 배치할 수 있으며, 올바른 방향과 위치를 유지할 수 있습니다. 예를 들어, U자형 금속 부품을 쌓아 올리는 경우 3D 비전만으로는 객체를 정확하게 정렬하고 위치를 조정하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. AI는 이러한 한계를 극복하여 시스템이 객체의 실제 형태와 방향을 이해하도록 돕고, 보다 정밀한 처리가 가능하도록 합니다.
60초 만에 AI 모델 학습
딥러닝 AI와 3D 비전 기술의 통합은 단순한 객체 인식을 넘어, 효율적인 로봇 운영을 위해 그리핑(gripping), 경로 계획(path planning), 모션 제어(motion control) 등의 프로세스를 원활하게 조정하는 것을 포함합니다.
솔로몬의 딥러닝 AI는 고급 모션 계획 모듈과 결합하여 로봇이 단 60초 만에 객체를 인식하고 상호작용하는 법을 학습할 수 있도록 합니다. 이를 통해 빈 피킹 시스템은 장애물을 회피하면서도 최적의 집기 및 배치 경로를 빠르게 결정하여, 높은 정확도와 효율성을 유지할 수 있습니다.
이러한 강력한 통합 기술은 혼합 디팔레타이징, 키팅(kitting), 포장, 랜덤 빈 피킹과 같은 복잡한 작업에 대해 실용적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이는 변화가 많은 산업 환경에서 이상적인 선택이 될 수 있습니다.
솔로몬의 딥러닝 AI는 고급 모션 계획 모듈과 결합하여 로봇이 단 60초 만에 객체를 인식하고 상호작용하는 법을 학습할 수 있도록 합니다. 이를 통해 빈 피킹 시스템은 장애물을 회피하면서도 최적의 집기 및 배치 경로를 빠르게 결정하여, 높은 정확도와 효율성을 유지할 수 있습니다.
이러한 강력한 통합 기술은 혼합 디팔레타이징, 키팅(kitting), 포장, 랜덤 빈 피킹과 같은 복잡한 작업에 대해 실용적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 이는 변화가 많은 산업 환경에서 이상적인 선택이 될 수 있습니다.
