최근의 공장자동화는 우리가 상상하는 거의 모든 일들을 실현하고 있다. 오늘날 공장자동화 분야에서는 인간의 몸으로는 불가능한 작업까지도 이뤄지고 있다. 뜨거운 불길이나 극한의 추위 속에서 작업한다거나, 진공 혹은 우주공간에서 작업이 이뤄지기도 한다. 로봇이 인간의 검사 영역을 대체한 것은 이미 새로운 이야기가 아니다.

첨예한 발전의 중심에는 기계의 눈으로 사물을 보며 검사할 수 있는 머신비전이 있다. 

머신비전을 공장자동화에 도입하기 위해서는 어떠한 준비가 필요할까? 어떤 사항들이 중요하고, 무엇을 고려해야 할까?

 

목차

1. 비전시스템 구입 시 고려해야 할 10가지 사항

3. 머신비전 응용사례를 위한 올바른 조명 선택방법

2. 비전시스템을 이용한 로봇 가이드

오늘날은 세계적인 경쟁시대라고 해도 과언이 아니다. 자동화는 신규 시장에서 품질을 유지하고, 개발도상국의 노동비용 상승에 대응하는 등 중요한 역할을 수행한다. 

최초의 전용 장비(전용 머신)는 특정 생산·조립·원자재 처리작업 등을 자동화하기 위해 구현되었다. 하지만 오늘날에는 산업용 로봇들을 새로운 제품을 처리하도록 프로그래밍할 수 있음은 물론이고 새로운 위치에서 새로운 작업을 수행하도록 개조할 수도 있다. 이러한 이점을 통해 산업용 로봇이 자동화 작업에 쓰이던 여러 전용 장비들을 대체하고 있다.

하지만 로봇은 예상치 못한 조건에 반응하거나 판단 혹은 대처할 수 없다. 따라서 로봇을 효과적으로 사용하기 위해서는 로봇이 생산품을 감지할 수 있도록 항상 동일한 위치와 방향에 있어야 한다. 그렇지 않으면 완벽한 작업을 수행할 수 없다.

머신비전 기술은 로봇이 변화하는 조건을 ‘봄(See)’으로써 이에 반응할 수 있는 기능을 부여한다. 이제 비전 가이드 로봇은 예를 들어, 컨베이어 상에 부정확하게 위치하고 있는 부품을 로봇 팔로 가이드하거나 위치를 확인할 수 있도록 2차원(2D) 머신비전을 이용해 스스로를 ‘충족(Feed)’시킬 수 있게 되었다. 부품이 머신비전 카메라의 심도 및 시계(Field of View, FOV)를 넘어설 만큼 크거나 높지 않고 평면상에 위치하는 한, 2D 비전 가이드 로봇은 사람이 직접 하기에는 위험하거나 반복적인 작업을 처리하며, 인간보다 더 정확하게, 더 빠른 속도로 작업을 수행한다.
 

오늘날 3차원(3D) 머신비전 기술은 보다 높은 수준의 효율성 및 생산성을 갖춘 로봇을 생산하고 있다. 저마다의 특성을 가진 다양한 3D 머신비전 기술을 통해 컨베이어나 선반 혹은 용기 상에서 거의 모든 크기와 모양의 제품을 조립하고 처리할 수 있다. 심각한 안전상의 위협 없이 사람의 바로 옆에서 작업하기도 한다. 이러한 장점을 통해 지금까지는 육가공·정밀 용접·차량 도색과 같이 자동화의 범주를 넘어서는 분야라고 여기던 작업들도 3D 비전 가이드 로봇을 도입함으로써 이전보다 신속하고 저렴하게 달성할 수 있게 되었다.

2D Vs. 3D: 실제 상황에서는

컨베이어나 인덱스 테이블의 작업에는 2차원 공간이 필수적이다. 부품이 상대적으로 작거나 평면상에 놓여 있는 경우 2D 비전 가이드 로봇이 비용 효율적인 방법이다. 이 시스템은 일반적으로 머신비전 처리 시스템과 연결되어있는 오버헤드 장착 카메라를 탑재하고 있다. 이 카메라는 작업대를 내려다보고 있다. 또한Cartesian 혹은 SCARA(Selective Compliant Articulated Robot Arm) 로봇이 포함되어 있다. 로봇은 2자유도에서 4자유도까지 제공하므로 2D 비전 가이드 응용사례에 적합하다. 

비전 가이드 로봇 응용사례 및 작동의 첫 번째 단계는 비전시스템의 시각적(비주얼) 좌표 시스템을 로봇의 물리적 좌표 시스템으로 보정하는 것이다. 두 좌표 시스템이 동일하다면 작업이 간단하겠지만, 일치하지 않는다면 문제가 커진다. 렌즈 왜곡이나 조명 변화 및 다른 요소들로 인해 비전시스템이 ‘실물(Real World)’을 보는 방법에 영향을 줄 수도 있으며, 비전 가이드 로봇 프로그램에 오류를 유발할 수 있는 것.

비전시스템은 카메라를 컨베이어 표면과 수직으로 위에 직접 배치하거나 보정 방법(일반적으로 정해진 치수의 보정 ‘타겟’을 포함)을 사용함으로써 2D 시각적 좌표 시스템을 로봇의 물리적 좌표 시스템으로 조정할 수 있다. 이를 통해 머신비전 시스템은 컨베이어 위에 배치된 부품의 영상으로부터 중요한 위치 데이터를 추출할 수 있다. 

이후 오버헤드 카메라에서 영상처리 소프트웨어가 동작하고 있는 PC나 임베디드 컴퓨터로 영상을 전송한다. 로봇 센터나 대상의 출발점으로부터 2D 지도를 만들기 위해서다. 

작업 면적이 카메라의 공간 분해능과 비교해 너무 크다면 작업 셀에 다중 오버헤드 카메라가 필요하다. 오버헤드 카메라는 로봇이 대상을 픽업하는 곳이나 용접대 앞 그리고 컨베이어가 지나가는 곳 등에 배치할 수 있다.

각각의 경우, 기하학 패턴 매칭과 같은 머신비전 알고리즘은 각 카메라가 획득한 영상을 분석하고, 영상에 표현된 모서리·나사·기타 표면 특성 등 대상물의 특성 위치를 확인한다. 이후 대상물과 컨베이어 표면 내의 해당 지점의 거리를 측정함으로써 중심선에서의 거리 및 방향을 비롯한 로봇의 프로그램 경로 및 2D 지도를 만들 수 있다. 일종의 ‘오프셋’으로 간주되는 이 정보는 로봇 컨트롤러로 전송된다. 거리 및 방향 정보는 로봇을 대상물로 움직이기 위해 사용한다. 이것이 바로 2D 비전 가이드 로봇이다.

반면, 마이크로 칩 등의 작은 대상물을 검사하기 위해서는, 컨베이어 테이블 위의 대상을 수 mm 수준으로 확대해야 한다. 이는 2D 공간에서는 처리할 수 없는 공정이다.
 

이 경우 비전 가이드 로봇 작업 셀 설계자가 항상 동일한 위치나 동일한 방향에 적재되어 있는 패널처럼 처리할 수 없게 된다. 또한 자동 랙킹 응용사례에서 이전 제품을 통해 생산제품의 정보나 결과를 예측하는 등의 작업 역시 불가능하게 된다. 

따라서 각 패널은 이전 부품과 비교해 3D 공간(변형)에서 다른 위치에 있거나, 각 축이 각기 다른 방향을 하고 있거나 제각각으로 회전할 공산이 크다. 까다로운 빈 피킹 응용사례에서 각 부품이 체계적인 포장이나 보호판재 없이 용기에 부정확하게 배치될 가능성도 있다.

위에서 설명한 두 사례의 경우, 비전시스템은 프로그램 되어있는 다관절 로봇의 이동을 6자유도로 수행함으로써 적재된 부품에 맞출 수 있도록 만든다. 또한 변형 및 회전을 할 때에도 3차원 공간에서 부품의 위치를 확인해야 한다. 

3D 비전 가이드 로봇을 이용한 작업

머신비전을 통해 3D 로봇 가이드를 실현하고자 할 때에는 4개의 주요 기법을 사용한다.
▲단일 카메라 삼각측량

▲입체 혹은 다중 카메라 삼각측량 

▲구조적인 조명
▲ToF(Time of Flight) 등이 그것이다.

설계자는 각 솔루션의 장단점을 이해하고, 이러한 솔루션이 어떻게 산업용 응용사례에 부합하는지를 이해해야 한다. 

▲ 단일 카메라 및 다중 카메라 삼각측량: 단일 카메라 및 다중 카메라 삼각측량은 서로 다른 각도 및 시점에서 촬영한 동일한 심도·시계의 여러 영상을 통해 작업을 수행한다. 단일 카메라를 로봇 팔에 장착해 주변을 이동하며 다중 사진을 촬영하기도 한다. 이는 다중 카메라 3D 비전 가이드 로봇 시스템에 비해 시간은 더 많이 소요되지만, 비용은 줄어든다.
 

기하학 패턴 검색 알고리즘이 각 영상의 핵심 특성의 위치를 확인한다. 각 영상은 서로 다른 측면을 나타낸다. 따라서 핵심 특성 역시 위치와 모양 그리고 크기가 변화한다. 

보정 설정 루틴을 수행함으로써 각 영상의 특성들이 어떻게 다른지 수치상으로 분석하고, 위치와 모양 그리고 크기의 변화를 보정대상의 유사한 수치들과 비교할 수 있다. 이를 통해 머신비전 시스템은 부품의 3D 위치와 방향을 정확하게 계산할 수 있다.

시스템은 더 많은 영상을 비교하고 더욱 정확한 3D 자료를 얻을 수 있다. 하지만 더 많은 사진을 찍으면 처리량이 줄어듦을 명심해야 한다.

단일 혹은 다중 카메라 삼각측정 3D 비전 가이드 로봇 시스템은 넓은 면적에 걸쳐 보다 높은 정확도의 3D 위치 자료를 제공한다. 이 기법은 자동차 분야 등의 조립·분배·도색 응용사례 및 여타 내구재 산업에 사용되고 있다.

▲ 구조화된 조명: 구조화된 조명 솔루션 역시 삼각측량에 사용된다. 조명은 기존 방식의 조명에 비해 단일 혹은 다중 카메라 삼각측량 3D 비전 가이드 로봇 시스템에서 보다 높은 정확도를 제공한다. 구조화 조명 솔루션은 표면을 투사하기 위해 레이저 광이나 주기적인 라인 필터를 갖춘 표준 램프를 사용한다. 라인을 활용함으로써 전체 면적을 비추는 것보다 더욱 체계적인 조명을 구축할 수 있다. 
 

3D 비전시스템은 타겟 대상물의 표면 위를 투사하는 라인이 만드는 영상을 분석하고, 라인의 모양이 어떻게 달라지는지를 측정함으로써 대상의 표면에 대한 3D 지도를 만들 수 있다. 또한 한 카메라가 촬영한 단일 영상을 통해 3D 데이터를 생성할 수도 있다. 

구조화된 조명을 갖춘 3D 비전 가이드 로봇의 정확성은 카메라 공간 분해능의 증가 및 투사된 라인 패턴의 밀도가 증가함에 따라 높아지고, 작업면적이 늘어남에 따라 감소한다.

구조화된 조명을 탑재한 3D 비전 가이드 로봇 솔루션은 기하학 패턴 검색 알고리즘에 필요한 표면 특성을 찾아내기가 어려운, 매끈하고 반사가 심한 부품을 검사할 때 적합하다. 

특수 조명은 전반적인 시스템 비용을 낮추고, 정확도를 높여주며, 조명 상태를 유지하기만 한다면 안전 문제도 개선할 수 있다. 하지만 금속판이나 광택이 나는 금속 부품의 경우 구조화된 조명이 비용효율적인 솔루션으로 떠오른다.

▲ ToF(TIME OF FLIGHT): ToF 기술이 발표된 지도 많은 시간이 흘렀다. 하지만 상업용 및 산업용 카메라 분야에서는 비교적 새로운 기술이다.

특수 카메라는 조명원에서 목표 부품을 지나 다시 카메라로 돌아오기까지의 빛의 이동시간을 측정하기 위해 다양한 광원 및 비 접촉 방법을 사용한다. 각 픽셀은 특정 포인트의 3D 데이터를 산출할 수 있다. 하지만 특수 카메라는 일반적으로 픽셀 수에 한계가 있으며, 따라서 공간 분해능 또한 일반 CCD 및 CMOS 산업용 카메라에 비해 제한적이다. ToF 카메라는 mm 혹은 cm 단위의 정확도가 필요한 넓은 작업공간에서 3D VGR 응용사례에 대한 좋은 솔루션으로 자리한다.

3D VGR로 시작하기

모든 비전 가이드 로봇 응용사례는 동일한 위치, 즉 부품 혹은 대상에서 시작한다. 그러므로 사용자는 다음과 같은 내용을 확인함은 물론, 보다 많은 종류의 질문을 던져야 한다.

· 처리해야 하는 부품이 무엇이고, 어떻게 비전시스템을 통해 처리할 것인가(대형 혹은 소형인지·반사가 되는지 아닌지·깨지기 쉬운지 견고한지 등)?

· 해당 응용사례는 근본적으로 2D인가, 3D인가? 

· 응용사례에 어떤 로봇이 필요한가(세정 혹은 클린룸 설비가 필요한 SCARA·대형 장비인 Cartesian·3D 생산 및 원자재 처리를 위한 다관절 로봇 등)?

· 조립한 부품의 이력추적 및 품질 검사를 따로 할 것인가, 동시에 할 것인가(검사 및 결함 분류를 위한 전용 스마트 카메라를 이용하거나 VGR 솔루션에 autoID 카메라를 추가하는 등)?

· 어떤 머신비전 시스템이 필요한가(2D 비전 가이드 로봇을 위한 스마트 카메라·적당한 처리량을 위한 PC 호스트를 갖춘 단일 카메라 기반의 구조화된 조명 솔루션·해상도가 높고 및 작업반경이 넒은 3D 비전 가이드 로봇 및 입체적인 다중 카메라 등)?

· 로봇을 위한 2D 및 3D 오프셋을 생성하고, 사용자의 필요에 따라 최대한 부품의 결함을 검사하기 위해서는 어떤 카메라가 필요한가(스마트 카메라·고해상도의 CCD·프레임율이 높은 CMOS·오버헤드 장착·로봇 장착 등)?

· 머신비전 시스템이 작업을 완수하기 위해 필요한 것은 무엇인가? 영상처리 소프트웨어 선택에는 어떤 영향을 미치는가? 비전 가이드 로봇 시스템이 생산성을 저하시키지 않기 위해서는 어떤 컴퓨터 하드웨어가 필요한가(특수 3D 비전 가이드 로봇 알고리즘·특정 로봇 컨트롤러 제조업체를 위한 API-응용사례 프로그래밍 인터페이스·스마트 카메라 대 PC 호스트 등)?

· 어떤 조명 혹은 어떤 조합이 해당 비전 가이드 로봇 응용사례에서 가장 잘 동작할 것인가(스트로브·컬러·레이저 등)?

· 로봇과 비전시스템 및 설비 네트워크 사이에 어떠한 네트워크 연결이 필요한가(시스템이 MES(Manufacturing Execution System)와 연결되는가? 분석을 위해 영상을 기록하고 있는가?)?

· 작업자가 어떤 방식으로 비전 가이드 로봇 솔루션과 소통하는가(로봇 컨트롤러 혹은 비전시스템 상의 HMI·터치스크린)?

비전 가이드 로봇 응용사례에 익숙한 전문가와 작업하면 이러한 질문에 대한 해답을 손쉽게 얻을 수 있으며, 일반적인 위험요소들을 피해갈 수 있다.

예를 들어 로봇에 장착된 카메라에는 케이블이 필요하다. 비전시스템으로 각종 자료를 전달하기 위해서다. 하지만 로봇의 반복 동작은 케이블에 스트레스를 줄 수 있으며, 부적절한 케이블은 로봇의 이동을 제한할 수 있다. 

다수의 업체들이 이러한 문제를 방지하는 비전 가이드 로봇 응용사례를 위한 특수 플렉스(Flex) 케이블을 공급하고 있다. 또한 머신비전 공급업체는 데이터 케이블과 전원 케이블이 하나로 통합되어 있는 파워 오버 이더넷 솔루션을 제공함으로써 보다 용이한 통합을 실현하고 로봇에 필요한 케이블의 규모를 줄일 수 있다. 

시스템 통합업체는 사용자들이 로봇과 비전시스템 간의 통신 요건 및 모든 중요한 보정작업을 간소화하는 고성능의 머신비전 소프트웨어 솔루션을 선택할 수 있도록 돕는다. 예를 들어, 코그넥스의 VisionPro 보정 루틴은 모든 산업용 카메라에 공통적인 렌즈 왜곡이나 롤 오프(Roll-Off)를 정정할 수 있을 뿐만 아니라 비전 좌표 시스템을 로봇 좌표 시스템에 따라 한층 신속하게 정렬할 수 있도록 만든다.

로봇은 대부분 직렬 혹은 이더넷 통신을 이용해 비전시스템과 통신하며, 로봇 컨트롤러는 데이터의 통신방식에 따라 고유의 요건을 가지고 있다. 코그넥스는 표와 같은 표준 직렬 통신이나 특수 직렬 통신을 사용하는 로봇을 위한 드라이버를 제공함으로써 이를 해결하고 있다.

  비전 가이드 로봇의 경쟁 이점

효과적으로 로봇 시스템을 활용하는 기업들은 처리량을 높이고 생산비용을 줄일 수 있다. ▲제품 품질 향상 ▲재작업 및 작업 폐기물 감소 ▲전 지역에 걸친 제품 품질 정규화 ▲낮은 노동비용으로 최종 시장에 근접한 생산 설비 구축 ▲기존 노동비용 절감·추가 고용 및 교육·초과근무 없이 생산교대 증대 ▲위험지역이나 반복적인 작업에서 작업자 보호 등을 실현한다.

업체들은 머신비전 기술을 채택함으로써 ▲제품의 이력을 추적하고 ▲법적 분쟁을 최소화하는 것은 물론, ▲공급망 관리를 개선하고 ▲품질향상 ▲까다로운 생산라인 및 공정의 문제를 손쉽게 해결하며 ▲2D 혹은 3D 비전 가이드를 부가하여 로봇 자동화 적용 분야를 대폭 확장할 수 있다.
 

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