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공간 지각 능력이 있는 로봇 3D 이미징을 통한 산업용 머신 비전 개선

빠르고 정확하게 그리고 외견상 별다른 어려움 없이 상품을 잡아 배치할 수 있는 로봇: 최근까지 이 간단해 보이는 작업은 사실 길고 어려운 설치 기간과 교육이 필요했습니다. 공간 지각 능력이 있고 사람처럼 동료와 교감할 수 있는 로봇은 일상의 현실보다는 사이언스 픽션처럼 보였습니다. 그렇지만 지금 3D 이미징 프로세스에서는 일반적으로 머신 비전에서 더 큰 역할을 수행하고 있는 3D 기술로 인해 많은 변화가 일어나고 있습니다.

핵심 3D 기술은 무엇인가요?

로봇, 공장 및 물류 자동화 그리고 의료 분야는 모두 3D가 크게 기여할 수 있는 분야인데 이는 이 기술이 복잡한 화상 처리 작업을 해결하기 위한 완전히 새로운 기회를 열 수 있기 때문입니다. 3D 화상 처리는 상품을 A에서 B 지점으로 빠르고 안전하게 운반해야 하는 물류 분야와 같이 물체의 부피, 모양 그리고 3D 위치 및 방향이 필요할 때 가장 적절합니다. 하지만 3D 이미지 생성을 위해 필요한 기술은 무엇일까요?

3D 이미지 데이터 생성을 위한 기술은 현재 다음 네 가지가 있습니다.

  • ToF(Time-of-Flight)
  • 레이저 삼각 측량
  • 스테레오 비전
  • 구조형 광

이들 카메라의 차이는 무엇일까요?

다양한 프로시저 및 애플리케이션 분야

스테레오 비전 및 구조형 광

스테레오 비전은 사람의 눈과 비슷하게 작동합니다. 두 대의 2D 카메라가 서로 다른 두 곳에서 하나의 물체를 촬영하고 삼각 측량 원리를 이용해 3D 깊이 정보를 계산합니다. 조명 여건이 좋지 않은 곳에서 균일한 표면을 볼 때는 데이터가 뒤죽박죽인 경우가 많아 확실한 결과를 얻을 수 없어 이 방식을 적용하기 어려울 수 있습니다. 이 문제는 구조형 광으로 이미지에 선명하고 미리 정의된 구조를 부여해 해결할 수 있습니다.

애플리케이션 분야

스테레오 비전의 뚜렷한 장점 한 가지는 작은 작동 범위를 가진 물체를 측정할 때의 높은 정확도입니다. 이러한 높은 정확도를 얻으려면 대개 참조 부호, 랜덤 패턴 또는 구조형 광원을 피사체에 투사해 생성되는 광 패턴이 필요합니다. 스테레오 비전은 대개 좌표 측정 기법 및 작업 공간의 3D 측정에 효과적입니다. 하지만, 산업용 애플리케이션에 사용하면 높은 프로세서 부하가 걸리고 전체 시스템 비용이 증가하기 때문에 생산 환경에는 부적합한 경우가 많습니다.

레이저 삼각 측량

레이저 삼각 측량은 2D 카메라와 레이저 광원을 사용합니다. 레이저는 2D 카메라를 이용해 촬영할 대상 구역에 라인을 하나 투사합니다. 물체의 윤곽에 닿으면 이 라인은 휘어지며 물체와 레이저 광원 사이의 거리는 여러 장의 사진에서 얻은 라인의 위치 좌표를 바탕으로 계산됩니다.

애플리케이션 분야

측정 방식에 구조형 광이 통합되기 때문에 복잡한 표면이나 주변광 부족으로 인한 문제는 거의 발생하지 않습니다. 레이저 삼각 측량은 컨트래스트가 낮은 물체에 대해서도 매우 정밀한 데이터를 제공합니다. 하지만 레이저 삼각 측량에는 한 가지 문제가 있는데 그것은 상대적으로 느리고 갈수록 빨라지는 최신 생산 환경의 속도를 따라잡는 데 어려움이 있다는 점입니다. 스캐닝 프로세스에서는 레이저 라인의 변화를 기록할 수 있도록 측정 대상 물체가 정지해야 합니다.

레이저 삼각 측량
레이저 삼각 측량의 작동 원리

ToF(Time-of-Flight)

ToF(Time-of-Flight) 방식은 깊이 데이터를 얻고 거리를 측정하는 아주 효율적인 기술입니다. ToF 카메라는 픽셀마다 그레이 값으로 표시되는 강도 값, 그리고 물체와 센서 사이 거리, 즉 깊이 값이라는 두 종류의 정보를 제공합니다.

ToF(Time-of-Flight) 기술은 다시 연속파와 펄스 ToF(Time-of-Flight)의 두 가지 방식으로 구분됩니다. 펄스 ToF(Time-of-Flight) 방식은 광 펄스의 여행 시간을 바탕으로 거리를 측정합니다. 이를 위해서는 아주 빠르고 정밀한 전자 기기들이 필요합니다. 최신 기술을 이용하면 정밀한 광 펄스 생성 및 해당 펄스의 정확한 측정을 합리적 비용으로 수행할 수 있습니다. 필요한 센서들은 연속파 프로세스용 센서에 비해 높은 해상도에서 작동합니다. 이는 보다 작은 픽셀이 센서 표면을 보다 효율적으로 사용할 수 있게 해 주기 때문입니다. 통합된 광원이 광 펄스를 보내면 물체에 부딪힌 뒤 카메라로 반사됩니다. 개별 픽셀 간 거리와 깊이 값은 빛이 센서에 다시 도달할 때까지 여행하는 데 걸린 시간을 기준으로 계산됩니다. 이것은 포인트 클라우드(point cloud)를 간단히 실시간으로 생성함과 동시에 강도 및 신뢰도 맵(confidence map)을 제공하는 데 사용됩니다.

애플리케이션 분야

ToF 프로세스는 물류 및 생산 환경에서의 부피 측정, 팔레트 적재 작업 그리고 자율 주행 차량용으로 적합합니다. ToF 카메라는 또한 의료 분야에서 환자의 포지셔닝 및 모니터링 그리고 공장 자동화에서는 로봇 제어 및 빈 피킹(bin picking) 작업에 도움을 줍니다.

내 애플리케이션에는 어떤 기술이 적합할까요?

ToF(Time-of-Flight) 사례
ToF(Time-of-Flight) 사례

2D 카메라와 마찬가지로 3D 카메라도 한 가지 기술로 모든 과제를 해결할 수는 없습니다. 다양한 요구 사항을 비교하고 우선 순위를 부여해 최적의 선택을 결정해야 합니다. 다음 질문들은 주어진 애플리케이션에 맞는 기술을 결정하는 데 매우 중요합니다. 물체의 위치, 모양, 존재 여부 또는 방향을 파악해야 하나요? 얼만큼의 정밀도를 원하고 바람직한 정밀도는 어느 정도인가요? 물체의 표면 상태는 어떻습니까? 내 애플리케이션의 작동 거리 및 이동 속도는 얼마입니까? 계획되어 있는 솔루션의 바람직한 비용 및 복잡성 레벨도 3D 기술의 역량과 일치해야 합니다.