작업자를 돕는 협동 로봇에 시각까지 탑재된다면···

협동로봇을 위한 비전 시스템

최근 다양한 산업 현장에서 협동 로봇을 도입하는 추세이다. 협동로봇은 사람과 같은 공간에서 함께 일할 수 있도록 안전 기능 등을 추가한 인간 협조형 로봇을 말한다. 이런 협동 로봇이 보다 수월한 작업을 위해 시각을 갖게 된다면 얼마나 더 많은 역할을 수행할 수 있는지 알아본다.

비전 시스템에는 생각보다 다양한 기능과 부품들이 있다. 비전 시스템을 사용하는 사람들은 서로 다른 기술을 사용하기도 하며, 다양한 유형의 응용 프로그램에 적용하기도 한다. 우선 간단한 비전 응용 프로그램이 무엇인지 정확히 파악할 수 있도록 기계 비전에 대한 기본 지식을 습득하는 것이 중요하다. 또한 다양한 응용 프로그램과 더 복잡한 응용 프로그램의 차이점을 이해하는 것이 유용할 수 있다. 만약 자동화 공정을 시작하려는 경우 시스템에 비전 기술을 추가한다면 문제가 해결 될 수 있다.

비전 시스템으로 할 수 있는 일
얼마 전까지 만해도 대부분의 로봇은 장님이었다. 실제로 눈으로 하는 모든 일을 생각해 보자. 부품 검사, 부품의 특정 기능 확인, 부품 인식, 부품 수량 계산, 색상 분류, 바코드 판독, 빈 피킹 등과 같은 비전 시스템 모두 시각이 존재하므로 가능한 일이다. 따라서 프로젝트의 초기 평가는 해당 시스템에 적합한 기술을 선택하는 것이 중요하다.
비전 시스템에는 해당 작업이 쉬운 것인지 혹은 복잡한 것인지를 결정하는 세 가지 방법이 있다.
첫째, 이미지를 캡처하는 것이다. 애플리케이션과 설정에 따라 이미지가 예술적으로 찍힐 수 도 있다. 예를 들어 반사율이 높은 금속 부품을 촬영하는 것은 매우 어려울 수 있다. 만족스러운 결과를 얻기 위해서는 사진에 사용되는 기술에 중점을 둬야 한다.
둘째, 이미지 분석과 관련이 있다. 이미지 촬영이 올바르게 수행됐다면, 배경과 피사체 사이에 뚜렷한 명암이 있을 것이다. 예를 들어 흰색 사각형의 백라이트 표면에 위치한 검정색 사각형 물체를 촬영했다고 가정해보자. 이 경우 간단한 이미지 분석 도구를 사용해 객체의 모양을 인식 할 수 있다. 반면, 카메라의 시야에 여러 물체가 있는 3D 공간에서 대상을 찾아야하는 경우 작업이 훨씬 더 복잡해지기 때문에 고성능 응용 프로그램을 사용해야 한다.
요약하면, 확실한 명암과 쉽게 인식 할 수 있는 객체의 모양은 쉬운 이미지 분석이 가능하다. 인식하고자하는 모양이 부분별로 다르거나, 명암이 때때로 달라지는 경우 고성능 비전 시스템을 사용하는 것이 좋다. 고성능 비전 시스템을 사용하면 사용자가 필요로 하는 이미지 분석에 가장 적합한 결과를 얻을 수 있는 올바른 도구를 쉽게 조합할 수 있다.

이를 피하려면 로보틱(Robotiq)의 Wrist Camera와 같이 이미 로봇과 통합된 도구를 사용하는 것이 좋다. 통합 시스템을 통해 이 모든 것을 쉽게 처리할 수 있기 때문이다. 실제로, 로봇과 통합된 시스템으로 응용 프로그램을 설정하려면 선형 대수학 기술이 필요하지 않다.

비전 시스템 응용 및 대안
비전 시스템의 다른 대안은 어떤 것들이 있는가? 비전 시스템이 본인의 프로젝트를 수행하기에 적절한 방법이 맞는지 혼란스러울 경우 다음과 같은 대안이 있다.

픽 앤 플레이스(Pick & Place)
픽 앤 플레이스 응용 프로그램의 핵심은 비전 시스템이나 다른 옵션을 사용할 때 결정에 영향을 미칠 가능성이 크다는 점이다. 우선 로봇이 픽업 할 부품의 위치를 알 수 있도록 찾아야한다.
다음은 픽 앤 플레이스 응용 프로그램의 부품 위치 지정 문제를 해결하는 몇 가지 옵션이 필요하다. 픽업 포지션에 대해 이야기하고 있지만 부품을 지정된 위치로 이동하기 위해서도 동일한 요인이 적용된다는 점에 유의해야 한다. 부품을 배치할 때 수행해야 하는 작업에 따라 올바른 위치를 결정하기 위해 비전 시스템이 필요한 경우도 있다. 예를 들어 부품을 배치 할 상자를 찾는 경우다.

고정 장치
사용자의 부품을 트레이에 넣거나 고정 장치로 고정한다. 따라서 로봇이 봤을 때 항상 일정한 위치에 있다. 이것은 로봇에게 위치를 알려 주기만 하면 되기 때문에 매우 간단하게 프로그래밍할 수 있다.
일부 로봇 모델에는 팔레타이징(palletizing) 프로그램이 있어 위치를 가르치는데 수월하다. 이미 이런 종류의 설정을 사용하고 있다면, 비전 시스템은 사용하지 않아도 된다. 그러나 이러한 시스템이 없는 경우에는 다음 사항을 고려해볼 수 있다. 고정 장치 설계는 사용자의 부품에 따라 비용이 많이 들 수 있다.
또한 지그를 재충전하지 않고 로봇에 많은 부품을 공급하려는 경우 고정 스캔을 설계하기가 까다로울 수 있다. 이 경우 가능한 한 많은 부품을 로봇의 손이 닿는 범위 내에 배치해야 한다. 이 방식의 또 다른 단점은 로봇이 선택해야 하는 각기 다른 부품들이 있을 때이다. 이 경우에는 비용이 추가되는 여러 가지 지그가 필요할 수 있으며, 시스템의 효율성을 예측할 때 전환 시간을 고려해야 한다.

보울 피더(Bowl Feeders)
보울 피더는 대량의 부품을 일괄로 가져와 한 번에 한개의 보울이 로봇에 제시되고 로봇은 항상 같은 위치에서 부품을 선택하도록 설계하는 것을 의미한다. 이런 설정이 올바르게 설치되고 조정되면 대개 잘 작동한다. 부품을 집어 올리기 위해 로봇에 프로그래밍해야 하는 선택지가 하나뿐이기 때문이다. 그러나 이러한 유형의 장비는 사용자가 선택하는 부품의 모양에 따라 매우 비싸거나 조정하기가 어려울 수 있다. 또한 대부분의 경우 보울 피더를 사용하면 단 하나의 부품만을 정렬 할 수 있다. 다른 부분을 전환하려면 로봇 셀에 다른 보울 피드 시스템을 추가해야하는 번거로움이 있다.

컨베이어
컨베이어는 로봇에게 부품을 제시하는 방법으로 좋은 옵션이 될 수 있다. 그러나 비전 시스템 없이 컨베이어를 사용하려면 부품이 항상 같은 위치에 있거나 혹은 지정된 위치에서 부품을 선택할 수 있도록 기준선을 가져야한다. 이 경우 부품이 피킹 위치에 도착한 시점을 로봇이 알 수 있도록 재실 센서가 필요하다. 위의 조건을 충족시켰다면, 일부 로봇에는 컨베이어가 움직이는 동안 픽업 할 수 있는 옵션이 있다. 그렇지 않다면 피킹 애플리케이션에서 컨베이어를 멈추고 피킹이 완료되면 컨베이어를 재가동해야 한다. 기준선이 없거나 부품이 항상 동일한 위치에 있지 않다면 카메라가 필요하다.
비전 시스템
이 옵션은 일반적으로 부품의 위치와 방향을 찾는데 사용된다. 부품 인식을 수행하기 위해 비전 시스템을 사용할 수 있는 여러 가지 방법이 있다. 부품을 표면에 놓고 2D 카메라의 시야 안에 위치시키면 된다. 고정된 또는 로봇에 탑재된 카메라를 사용하여 컨베이어 위의 부품을 계속 움직이며 찾을 수도 있다. 또는 로봇이 표면의 3D 스캔을 수행하고 부품을 검색하도록 할 수 있다. 이러한 모든 옵션에는 장단점이 있다. 다른 사람들이 필요로 하지 않지만 특정 사용자가 필요로 하는 일을 할 수도 있다. 공정을 자주 수정한다면 비전 시스템을 도입하는 것이 좋은 선택이 된다. 일반적으로 로봇에게 새로운 부품의 위치를 매우 빠르게 가르치고 지그와는 달리 비전 시스템을 사용할 때 추가 하드웨어 비용이 들지 않기 때문이다.
일반적으로 비전 알고리즘을 조정하기만하면 된다. 각기 다른 부분에 대한 다른 알고리즘을 저장해 나중에 쉽게 다시 사용할 수 있다. 따라서 공장에서 다른 지그를 저장하는 공간을 차지하는 대신 시각적 알고리즘을 PC에 저장하기만 하면 된다. 이러한 시스템의 가격은 필요한 기술에 따라 아주 다양하다. 따라서 구매하기 전에 전문가의 조언을 받아 필요에 맞는 기술을 확보하는 것이 좋다.

품질 관리
품질 관리는 거의 모든 제조 공정에서 자동화로 개선 할 수 있는 또 다른 핵심 요소이다. 가장 먼저 해야 할 일은 부품의 상태가 양호한지 또는 불량인지를 알기 위해 어떤 부분을 검사해야하는지 확인하는 것이다. 그런 다음 비전 알고리즘을 살펴보며 어떤 비전 시스템이 사용자의 요구 사항과 일치하는지를 파악하는 것이다. 물론 비전을 사용하여 품질 검사를 수행 할 수 있는 대안은 있다.

CMM 또는 좌표 측정기
예를 들어 CNC 기계에서 나온 부품의 치수를 확인하려는 경우 가장 보편적으로 사용되는 시스템은 CMM이다. 이 경우 시스템은 부품의 각 표면을 터치해 측정한다. 일반적으로 CMM 기계의 정확도는 약 0.25㎜이다. 비전 시스템으로 이 정도의 정확성을 원한다면 구현하기 매우 어렵고 비용도 지나치게 높다.
0.25㎜의 정확도 값을 포함하기 위해서는 최소 3픽셀 이상이 필요하고, 150㎜×150㎜의 시야각을 확보해야한다고 가정해 보자. 작업을 수행하려면 약 1800×1800 픽셀 카메라가 필요하다. 그러나 이 가정은 CNC 기계에서 나오는 반짝이는 금속 물체를 촬영할 때 함께 발생할 수 있는 조명 문제를 고려하지 않은 것이다.
 
와류
이 기술은 부품의 위치와 결함을 감지하는 데 사용될 수 있다. 높은 민감도로 인해 작은 균열, 기형, 구덩이 등을 감지 할 수 있기 때문이다. 그러나 와전류를 사용하면 전도성 물질만 검사할 수 있다.

비전 시스템
컨베이어에서 제품이 나오는 생산 라인에서 부품의 존재 여부를 확인하고 극한 정밀도가 아닌 일부 측정 분석만 수행한다면 비전 시스템이 가장 좋은 옵션이다. 컨베이어가 움직이는 동안 카메라가 부품의 스냅 샷을 찍을 수 있기 때문이다. 따라서 생산 공정에서 샘플 테스트를 수행하지 않고도 부품을 실시간으로 검사 할 수 있다.

비전 시스템의 종류 - 1D 기술, 2D 기술, 3D 기술
1D 기술

2D 기술
중간 범위는 2D 스캐너이다. 이는 일상생활에서 많은 사람들이 사용하는 카메라와 유사하다. 2D 기술은 직사각형 센서를 사용하여 사각형 이미지를 제공한다.

2D 카메라
각 픽셀 값의 X 및 Y 좌표를 얻을 수 있는 이미지를 2D 시스템으로 간주한다. 다양한 해상도, 그레이 스케일 대 컬러, 완전히 통합된 카메라 대 독립적인 카메라 등 다양한 시장에서의 선택이 가능하다.

2D 레이저 스캐너
이 기술은 1D 기술 섹션에서 설명한 1D 단일 포인트 레이저와 유사하다. 그러나 단일 레이저 포인트 대신 레이저 라인이 분석된다. 따라서 개체의 전체 너비(Y-축)에 대한 센서의 거리(Z-축) 측정이 가능하다. 이러한 2D 스캐너는 컨베이어상의 부품 이동과 결합해 다른 축(X-축)을 결정할 수 있기 때문에 때때로 ‘3D 프로파일러’라는 이름으로 판매된다.

원리는 위에서 보았던 라인 스캔 카메라와 같다. 컨베이어와 비전 시스템을 인코더 펄스로 연결하고 속도 정보를 사용하여 스캔 속도를 결정한다. 비전 시스템 시장에는 이미 4D 스캐너 라는 이름의 제품이 있기 때문에 약간 혼란스러울 수 있다. 그러한 시스템은 여러 번의 3D 측정을 하므로 ‘3D + 시간 변수 = 4D’ 라는 의미로 지어진 이름이다. 실제 몇 차원인지 알고 싶다면 센서 자체에 초점을 맞춰야 한다. 이 경우, 레이저 거리 센서는 라인(2D)을 따라 거리 (1D)를 측정하는 2D 스캐너이다.

3D 기술
또 다른 옵션은 3D 스캐너이다. 이 스캐너는 리버스 엔지니어링, 계측, 보다 정확한 측정(예를 들면 결함 깊이) 등에 사용된다. 3D 스캐너는 음영의 모양, 레이저 삼각 측량, 구조형 광 등 다양한 기법을 사용한다. 기법에 따라 몇 초 내에 대략적인 데이터를 제공하며 스캔 및 처리에는 더 오래 걸리는 추가 데이터를 얻을 수 있다.

구조형 광센서(Structured light sensor)
이 유형의 센서는 부품에 구조화된 조명 패턴을 투영하고 투영되는 동안 조명 패턴을 분석한다. 일반적으로 두 개의 2D 카메라를 사용하여 구조화된 조명 패턴을 분석한다. 그런 다음 알고리즘은 출력 정보를 생성하기 위해 데이터를 결합한다.

비행시간 센서(ToF sensor)
이 기술은 기본적으로 측정 할 부분에 펄스를 발사해 빛이 물체로 이동했다가 카메라 센서로 돌아오는데 걸리는 시간을 측정한다. 이들은 일반적으로 덜 정확한 시스템이다.     

출처 : ROBOTIQ(www.robotiq.com)