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Embedded vision meets simplicity: We focus on the simple integration of vision with embedded designs. In this way, we help our customers develop applications that create a smarter future.
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기계와 로봇에 시력이 추가된다면 그 성능을 높이고 보다 유연하게 사용할 수 있습니다. 카메라와 화상 처리 시스템을 로봇과 결합할 경우 활용 가능한 작업과 고려해야 할 요인에는 무엇이 있을까요?
일정한 정밀도와 속도를 지닌 로봇은 아무리 단조로운 작업이라도 24시간 내내 매우 안정적으로 수행합니다. 유럽 EN 775 표준은 로봇을 "여러 수준의 자유도를 지닌 자동 제어 및 재프로그래밍이 가능한 다목적 처리 디바이스로 정의합니다. 로봇은 이러한 기능을 통해 최근 수십 년간 다양한 산업 분야에서 매우 유용하고 경제적인 솔루션으로 인정 받았습니다. 국제 로봇 연맹(IFR)의 세계 로봇 공학 보고서(World Robotics Report)에 따르면 2018년에 전 세계적으로 판매된 로봇의 수는 422,000 대이며 이는 165억 달러라는 기록적인 매출액을 기록했습니다. IFR은 2019 년에는 로봇 증가율이 2018년 수준에 머무르지만 2020 년에서 2022 년까지는 매년 12%의 높은 평균 성장률을 유지할 것으로 예상합니다. 이처럼 유연한 다목적 디바이스를 전 세계에서 가장 선도적으로 활용하는 국가는 싱가포르로 2018년에 직원 10,000 명당 831 대의 로봇이 사용되었습니다. 독일은 직원 10,000 명당 338 대의 로봇 밀도로 3 위를 차지했습니다. 따라서 로봇 공학은 고도화된 자동화 공정에서 중요한 역할을 하며, 특히 고임금 국가에서 그 종류와 관계 없이 제품을 경제적으로 생산하기 위한 필수 요소입니다.
시각의 힘으로 더 많은 것을 달성
최신 산업용 로봇에는 일반적으로 여러 개의 센서가 설치되어 있습니다(예: 로봇이 잡은 부품의 존재를 감지하거나 충돌 위험이 있는 경우 즉시 움직임 중지). 그러나 기존 센서에서 파악된 데이터는 제한된 정보만을 제공합니다. 이에 반해, 로봇은 화상 처리 기능을 제공하고 이를 사용하여 훨씬 더 자세한 정보를 인식하고 평가할 수 있다는 점에서 명백한 이점을 지닙니다. 비전 시스템과 결합되고 평가된 카메라 이미지를 기본으로 사용하는 로봇은 예기치 못한 상황에 유연하게 대응할 수 있는 의사 결정 기능이 매우 뛰어납니다. 이러한 특성은 소위 코봇(cobot)이라는 고성장 부문에서 특히 중요합니다. 이 협업용 로봇은 인간과의 직접적인 협력을 위해 차폐 보호 장치 없이 개발되었습니다. 따라서 안전 사고를 예방하는 것은 코봇과 함께 일하는 근로자가 건강상의 위해를 입는 것을 방지하기 위한 최우선 과제입니다. 로봇을 사용할 경우 잘못된 움직임으로 인해 작업 부품이나 기타 자동화 장치가 손상되는 사고가 발생해 작업 비용과 유휴 시간이 길어질 수 있습니다. 이러한 사고 상황에서도 카메라 시스템은 로봇이 통합된 시스템의 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.
"시각을 지닌 로봇"은 이처럼 바람직하지 않은 상황을 방지하는 것 외에도 수많은 이점을 제공합니다. 평가된 이미지 데이터를 사용하여 로봇의 움직임을 정확하게 제어할 수 있기 때문에 더욱 유연한 프로세스가 가능해 집니다. 로봇이 어떠한 구성 요소를 픽업하도록 설계된 위치에 해당 구성 요소가 정확히 도달하지 않는다면 화상 처리 기능 없이는 정의된 위치에서 부품을 잡는 것과 같은 간단한 작업조차 실패할 수 있습니다. 대부분의 경우 이러한 상황은 비전 시스템을 통해 기능이 향상된 로봇 시스템에는 문제가 되지 않습니다. 카메라는 정확하게 배치되지 않은 구성 요소의 이미지를 가져와 후속 이미지 분석 작업에서 해당 이미지와 정해진 위치와의 편차를 계산한 다음, 2D 또는 3D 형태의 수정된 픽업 좌표를 로봇의 제어 시스템에 전달합니다. 프로세스에 따라 한계값이 달라지는 작업에서 이 방법을 사용하면 구성 요소를 안정적으로 픽업할 수 있습니다. 구성 요소를 집는 작업에서 가장 까다로운 과제는 소위 빈 피킹(bin picking)입니다. 로봇이 컨테이너 안에서 분류되지 않은 구성 요소를 잡으려면 정교한 비전 시스템이 필요합니다. 비전 시스템은3D 위치를 정확히 구체화하고 다음 차례에 픽업할 수 있는 구성 요소를 감지한 후 이 정보를 로봇에 전달합니다. 현재 기술 수준을 고려할 때 이미지 처리 기능을 사용하지 않는 경우에는 대부분 이 작업을 수행할 수 없습니다.
적절한 비전 시스템 구성이 관건
특정 작업 분야에서 로봇과 최적으로 결합할 수 있는 화상 처리 시스템의 종류는 여러 요인에 따라 달라집니다. 기본 요소 중 하나는 시스템에서 카메라의 위치를 결정하는 것입니다. 예를 들어 카메라를 로봇 셀 위에 영구적으로 설치(“오프 암(off-arm)")하거나 로봇 팔에 직접 부착(“온 암(on-arm)”)할 수 있습니다. 두 번째 시나리오에서 로봇의 "시각 감지"는 해당 동작 또는 그리퍼와 매우 가까운 위치에서 사용할 수 있지만, 로봇의 움직임을 위해 카메라 무게가 최대한 가벼워야 하고 가속 및 진동 측면에서 매우 견고해야 합니다. 또한 케이블 라우팅이 정확히 설계되고 해당 로봇에 적합해야 합니다.
"볼 수 있는" 로봇을 개발하기에 앞서 우리는 전통적인 산업용 카메라 또는 소위 지능형 카메라(스마트 카메라)가 작업에 더 적합한 선택인지에 대한 근본적인 질문에 답을 찾아야 합니다. 스마트 카메라의 경우 캡처된 이미지가 카메라 하우징에서 직접 분석되는 반면, 산업용 카메라는 이미지를 PC 시스템으로 전송하여 분석할 수 있으며 일반적으로 지능형 카메라에 비해 화상 처리의 정밀도와 속도가 뛰어납니다. 두 아키텍처 모두 장단점이 있으므로 작업에 필요한 정밀도, 프로세스 및 이동 속도, 산업 환경 유형과 그에 따라 요구되는 비전 시스템의 보호 등급, 로봇의 하중 지지 능력, 선호되는 통신 인터페이스 또는 그 외에 영향을 미치는 추가 조건 등의 기준이 개별 작업에 최적 솔루션을 제공하는 화상 처리 시스템을 종합적으로 결정하게 됩니다.
그러나 카메라가 로봇 공학에서 비전 시스템의 성공 여부를 결정하는 유일한 요소는 아닙니다. 해당 작업에 맞게 조정된 조명이 있어야만 카메라가 필요한 수준의 품질로 이미지를 기록하고 이를 안정적으로 분석할 수 있습니다. 광학은 이미지 캡처 작업에서 중요한 역할을 합니다. 오프 암 아키텍처가 설치된 로봇 비전 작업에서 반드시 유의해야 할 사항은 진동과 가속으로 인해 조리개와 같은 구성 요소의 설정값이 변경되지 않도록 하는 것입니다. 작동 거리가 자주 바뀌는 경우에는 자동 초점 렌즈가 편리한 솔루션이 될 수 있습니다. 특히 온 암(on-arm) 작업의 경우에는 비전 시스템의 케이블 연결도 전체 시스템의 안정성에 중요한 영향을 미칩니다. 로봇의 지속적인 움직임으로 인해 비틀림 및 굽힘에 대해 저항력을 지닌 특정 케이블 또는 드래그 체인을 사용하여 통신이 항상 올바르게 작동하도록 해야 합니다.
복잡한 통합 작업
"시각을 지닌" 로봇을 위한 최적의 비전 하드웨어를 선택하는 것과 함께 소프트웨어 역시 이러한 종류의 시스템을 경제적으로 성공시키는 데 중요한 역할을 합니다. 일반적으로 로봇, 상황에 따라 필요할 수 있는 그리퍼, 카메라, 그리고 때에 따라서는 조명 시스템도 자체적인 컨트롤에 의해 작동합니다. 관련된 모든 하위 시스템을 효과적으로 통합, 프로그래밍 및 제어하는 것은 물론 통신이 모든 수준에서 원활히 작동하도록 보장하려면 정교한 설계가 필요합니다. 대체로 그러한 시스템을 구현하는 데 드는 총 비용은 개발 기간에 따라 달라집니다. 결과적으로 이용 가능한 소프트웨어와 호환 가능한 프로그래밍 도구를 사용하여 최소한의 노력으로 복잡한 작업을 수행할 수 있는지 여부가 가장 중요한 요인입니다.
다시 말해, “시각을 지닌” 로봇을 구현하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 그러나 디자인에 시각 기능을 추가할 경우 얻을 수 있는 강력한 가능성들은 많은 경우에 이러한 노력을 정당화하며 수많은 산업용 작업 분야에서 혁신적이고 유연한 솔루션을 제공합니다.
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