로봇비전의 현재 과제 살펴보기

로봇비전의 현재 과제 살펴보기

로보틱스’와 ‘머신 비전’은 둘 다 오랜 역사를 지닌 연구 분야다. 로봇 강좌는 일반적으로 기계공학, 자동화, 시스템 제어공학 등의 학과가 개설하고 기계비전 강좌는 정보공학, 전기공학부 등이 개설하고 있다. 이 두 분야의 전문가들의 협력을 통해 로봇에게 ‘보면서’ 볼 수 있는 능력을 부여하고 시각적 인식을 갖게 된다. 로봇 비전 시스템이 통합 엔지니어링에 크게 의존하는 기술인 이유다. 로봇비전은 카메라 좌표계에서의 위치를 계산해 로봇팔의 좌표계를 변환한 뒤 모터와 팔꿈치 관절을 구동해 작업하는 방식으로 환경 속 인간과 물체를 감지하는 것이다. 겉보기에는 간단해 보이는 이 과정은 복잡한 컴퓨터 계산에 크게 의존한다. 이 기사에서는 로봇 팔을 기계 시력과 통합하는 데 따르는 어려움에 대해 설명하겠다.

Hand-Eye 관계의 3종류

산업용 로봇은 프로그래밍이 된 지점을 반봅 이동하며 동일한 작업을 수행한다. 전통적인 로봇  하지만 고정 된 티칭 포인트이기 때문에, 동일한 공작물의팔 프로그래밍은 팔이 여러 팔의 이동  위치값을 설정하기 위하여 많은 수의 지그 및 주변장치가 필요하며 효율성이 낮다.

만약 외부의 힘에 의해 팔과 작업 영역 사이의 조건이 변경되는 경우 모든 포인트가 다시 재설정되어야 한다. 머신비전을 로봇 팔과 통합하면 시각적 인식과 보상의 장점을 살려 팔의 이동 위치를 탄력적으로 교정할 수 있다. 이를 통해 필요한 지그를 효과적으로 줄이고, 다양하고 다중 포스처 작업물의 처리 유연성을 높일 수 있다.

로봇 팔과 카메라 사이의 공간적 관계는 Eye-in-Hand. Eye-to-Hand, Upward-looking이라는 카테고리의Hand-Eye관계라고도 알려져 있다. Eye-in-Hand는 카메라가 팔의 끝 축에 위치하는 것을 의미한다. 카메라를 사진 촬영과 시각적 인식에 사용한 후에는 팔을 움직여 작업물을 클램프로 고정할 수 있다. ‘Eye-to-Hand’는 카메라와 팔을 따로 고정하는 것을 의미한다. 이 접근 방식의 장점은 카메라가 영상을 캡처할 때 로봇 팔이 동시에 움직일 수 있어 사이클 타임이 더 좋아진다는 것이다. 다만 팔과 카메라의 고정 연결이 유지돼야 한다는 단점이 있다. 이 연결에 변경 사항이 있을 경우 재교정이 필요하다. 2차 위치결정이라고도 하는 ‘Upward-looking’ 관계에 대해서는 작업물이 카메라가 보이는 팔에 잡힌 후 현재 자세와 표준 자세의 차이를 비교하여 추가 계산과 조정을 한다. ‘Upward-looking’은 ‘Eye-in-Hand’, ‘Eye-to-Hand’에 비해 포지셔닝 측면에서 더 정확하다.

 

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‘Hand-Eye’ 관계 비교

장점 단점 적합한 어플리케이션
Eye-in-Hand 1.     카메라를 별도의 고정장치 없이 로봇팔에 고정되어 있습니다
2.     카메라는 로봇팔의 움직임으로 촬영포인트의 유연성을 향상시킬 수 있습니다
1.    사이클 타임이 더 길어지기
2.     사진을 찍는 동안에는 로봇팔을 정지해주세요
1.    모바일 플랫폼은 로봇 팔과 함께 핸들링 및 검사등의 업무를 수행할 수 있도록 설비되어 있습니다
2.     다면 검출
Eye-to-Hand 1.     카메라와 로봇팔을 따로 움직일 수 있습니다
2.     사이클 타임이 짧습니다
로봇 팔 지지대와 카메라 사이에의 상대적 연결은 반드시 고정되어야 하며 변경시에는 수정되어야 합니다 1.    팔레트 블랭킹
2.     조립 라인 트래킹
Upward-looking 1.     주로 회수후에 2차로 이동에 사용되며, 정밀도가 높습니다 1.     사이클 타임이 더 길어지기
2.     사진을 찍는 동안에는 로봇팔을 정지해주세요
1.     패널 및 휴대전화와 같은 고정밀 조립
2.     물체의 하단 또는 측면에서 코드 판독

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FANUC은 금속 공작물을 잡기 위한 Eye-to-Hand 카메라를 조립라인에 사용한다 (iRex 2019)

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TM 로봇은 Eye-in-Hand 카메라를 사용하여 전자 부품을 조립한다

로봇 비전 카메라 통합의 어려움

로봇팔과 머신비전의 통합은 현재의 산업발전을 고려할 때 쉬운 일이 아니다. 최종 고객이 어느 정도 엔지니어링 능력을 갖추지 못한 경우 전문 시스템 통합업체의 지원이 필요하다. 자동화 요구의 실현가능성을 평가할 때, 정밀도와 주기 시간에 우선순위가 주어진다. 충분한 정밀도를 확보하면 각 공정의 정확성을 보장할 수 있으며, 예상 생산 주기는 생산 능력을 평가하고, 투자 수익률(ROI)을 산출하는 데 활용할 수 있다. 정확도 측면에서는 비전을 통해 표적을 위치시킬 경우 카메라 해상도, 위치설정 알고리즘, Hand-Eye 관계의 보정 오류, 카메라 렌즈의 보정 오류, 팔 반복 정확도, 절대 정확도 등 전체적인 정확도에 영향을 미치는 요인들이 많은데, 이는 로봇 비전의 숙련된 기술자의 경험에 의해서 효과적으로 평가될 수 있다.

적합한 로봇 팔을 선택할 때 시스템 통합업체는 먼저 팔 길이와 페이로드 등을 고려한다. 팔 길이는 효과적인 작업 범위를 보장할 수 있는 반면, 페이로드(payload)는 엔드 이펙터 및 작업물에 적합해야 한다. 시각적 해결책에 대해서는, 선택의 폭이 넓다. ‘비전 컨트롤러’는 여러 대의 카메라에 대한 수요를 충족시키고, 컴퓨팅의 무거운 부담을 덜어주기 위해 선택되는 경우가 많다. 본질적으로 하드웨어 측면에서는 산업용 컴퓨터로서, 영상 식별 소프트웨어가 내장된 산업용 카메라 2~4대를 지원하도록 설계되어 시각 식별 문제에 따른 사용자의 프로그래밍이 해결되도록 되어 있다. CCD/CMOS 센서를 내장한 임베디드 컴퓨팅 플랫폼인 ‘스마트 카메라’도 솔루션으로 사용자가 작업에 적합한 렌즈를 선택할 수 있다. 이 플랫폼은 또한 시각 처리 소프트웨어를 지원하는데, 일반적으로 바코드 판독이나 포지셔닝에 적용되는 비전 제어기보다 낮은 컴퓨팅 성능을 가지고 있다. 마지막으로, 일부 시스템 통합업체는 상업적 또는 무료 시각적 기능 라이브러리를 통합하여 보다 비용 효율적이거나 유연성을 높이기 위한 특수 소프트웨어를 개발한다.

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새로운 트렌드: 협동로봇과 통합된 비전

전통적인 로봇팔은 사람의 안전을 보장하기 위해 비용이 발생되고 넓은 공간을 차지하는 팬스나 보호벽 및 기타 보호 장치 장치가 설치되어야 한다. 협동로봇은 안전성 외에도 핸드 티칭 프로그래밍이 용이해 사용자의 학습장벽을 낮춘다. 또한 Techman 로봇과 같은 일부 협동 로봇 브랜드는 판매 가능한 표준 로봇 제품으로서 이미 비전과 통합된 코봇을 제공한다. 사용자는 로봇팔 움직임과 시각적 프로세스 프로그래밍을 완료하기 위해 하나의 소프트웨어만 사용하면 된다. 이렇게 하면 기존 로봇과 비전을 통합하는 데 드는 비용이 크게 절감되고 시스템 조정 시간이 효과적으로 단축된다.

앞으로 생각해 보면, 시각 감지 기술의 향상과 인공지능(AI)의 급속한 발전으로 카메라가 포착한 영상 정보를 2D에서 3D로, 심지어 RGB-D까지 업그레이드 할 수 있어 보다 풍부한 색상과 기하학적 정보를 담을 수 있다. AI를 통한 식별 능력 향상은 카메라가 사물의 자세, 거리, 모양 등의 변화를 보다 효과적으로 해결할 수 있도록 돕는다. 앞으로 환경을 감지하고 사용자를 이해하는 능력이 더 뛰어난 로봇비전 AI가 등장할 예정이다. 미래는 유망하며, 기다릴 가치가 있다.

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