로봇을 이용한 임베디드 비전 시스템의 역할 ①
산업 혁명은 18세기에 시작되었으며, 첫 번째는 농업 및 수공예 사회에서 좀 더 많은 기계 지향 및 도시 경제로의 전환이 그 특징이었다. 두 번째는 1800년대 후반과 19세기 초에 전기가 산업과 가구를 지배하는 반면, 세 번째 혁명은 20세기 후반에 자동화를 더 빠르고 효율적으로 활용하는 컴퓨터를 목격했다.
네 번째 산업 혁명 (또는 인더스트리 4.0)은 기계 학습, 인공지능, 사물인터넷 (IoT) 및 에지 컴퓨팅의 힘을 활용하여 시스템을 똑똑하고 자율적으로 만드는 것이다. 그리고 로봇은 인더스트리 4.0에 의한 새로운 발전 동력에서 스마트한 산업 환경을 만드는 데 중요한 역할을 한다.
이러한 기술로부터 결과를 효과적으로 도출하려면, 로봇은 주변 환경에 대한 데이터를 수집해야 한다. 이 데이터를 보다 스마트한 의사 결정을 가능하게 하기위해 처리하고 분석한다. 처리 성능, 센서 기술 및 에지 AI의 발전으로 임베디드 비전은 이제 정확하고 신뢰할 수 있는 이미지 및 비디오 캡처를 통해 더 나은 데이터 수집으로 로봇을 지원할 수 있다.
이 기사에서는 임베디드 비전이 인더스트리 4.0의 결과를 가속화하기 위해 로봇의 ‘눈’이 되어 현명하고 효율적인 산업 환경을 구축하는 데 어떻게 기여하는지 소개하고자 한다.
로봇의 시장 규모
인더스트리 4.0은 더 이상 유행어가 아니다. 기업은 이미 가치를 도출하기 시작했다. McKinsey는 인더스트리 4.0은 2025년까지 1억 달러에서 3.7조 달러의 이익을 제공할 것으로 예상된다고 말한다. 자동화 및 자율적인 작업에 중점을 두면서 로봇은 산업 성장을 주도하는 데 중요한 역할을 할 것이다.
Fortune Business Insights에 따르면, Global Industrial Robots Market은 2019년에 2183억 달러에 달했으며 2027년까지 6400억 달러에 이를 것으로 예상되며, 예측 기간 동안 CAGR 이 15.1%를 나타냈다. 카메라가 로봇 비용의 1%를 차지한다고 가정하면 산업 부문의 로봇 비전 시장 규모는 2027년 말까지 6억 달러를 쉽게 초과할 것이다.
임베디드 비전이란
임베디드 비전이 로봇을 사용하여 인더스트리 4.0을 어떻게 변화시킬 수 있는지 깊이 들어가기 전에 먼저 임베디드 비전이 무엇을 의미하는지 이해해야 한다. 임베디드 비전은 기계가 지능적인 작업을 수행할 수 있는 임베디드 시스템과 컴퓨터 비전의 조합이다.
임베디드 비전에는 카메라를 임베디드 제품에 통합하는 것이 포함되며, 이는 사용 사례 세트를 확장할 수 있으며 기능성 임베디드 장치는 제공할 수 있다. 공장 자동화, 고급 운전자 지원, 게임 및 엔터테인먼트, 의료 진단, 스마트 소매 장치 등과 같은 다양한 산업 및 애플리케이션에서 임베디드 비전 기술의 채택이 급증했다.
전통적으로 비전 시스템은 대형 PC와 카메라로 구성된다. 캡처된 이미지를 가져오기 위해 인터페이스 카드와 이미지를 분석하고 정보를 다른 시스템으로 전달하는 소프트웨어가 장착되었다. 반대로 임베디드 비전에는 카메라와 가공 보드의 통합이 포함 된다.
카메라는 단일 시스템에서 이미지 캡처 및 처리를 위한 이미지 프로세서와 결합된 올 인원 장치 기술이라고도 한다. 컴퓨터 비전을 기계에 통합하여 임베디드 비전을 통해 이미지 및 비디오에서 픽셀 패턴을 관찰하여 알고리즘을 사용하여 의미를 해독할 수 있다. 아래 그림은 임베디드 비전 시스템을 형성하는 다양한 구성 요소를 보여준다.
인더스트리 4.0과 임베디드 비전
이 기사의 초점은 로봇에 임베디드 비전이 어떻게 적용되는지 이해하는 것이지만, 그것이 인더스트리 4.0에 어떻게 자리잡고 영향을 미치는지 이해하는 것이 필수적이다. 인더스트리 4.0에서 임베디드 비전은 획기적인 발전을 이루어 검사 및 분류 시스템, 모니터링, 재료 및 화물 운송 등과 같은 광범 위한 애플리케이션으로 확산됐다.
이 혁명 동안 이미지 센서의 진화, 컴퓨팅의 쉬운 접근성 및 원격 AWS, Azure 또는 Google Cloud를 통한 스토리지 및 작지만 강력한 임베디드 프로세서는 임베디드 비전을 보다 저렴하고 신뢰할 수 있게 만들었다. 또한 스마트 머신은 인간의 개입이 매우 적거나 거의 없는 상태에서 자체적으로 결정, 계산, 이해 및 결정을 내릴 수 있었다.
제조 업체는 임베디드 비전을 로봇, 무인 차량, 함대 및 중장비, 산업용 핸드 헬드, 컨베이어 모니터링 시스템등에 통합했다. 그 세 가지를 자세히 살펴본다.
임베디드 비전이 인더스트리 4.0에서 큰 도약을 하는 이유 중 하나는 딥 러닝 및 머신 러닝의 적용 때문이다. 신경망을 사용하여 응용분야에서 진가를 발휘하여 이미지 모음에서 특정 부분을 식별하여 창고나 공장 바닥에서 더 스마트하게 생각하는 것을 끊임없이 학습할 수 있다.
더 스마트한 기술을 활성화
이미징의 품질, 센서의 효율성 및 가공 전력에 관한 기술의 발전은 산업 부문에서 임베디드 비전의 영향을 증가시켰다. 이러한 개선으로 인해 공장 및 창고 바닥에서 데이터 전송이 더 쉽고 번거롭지 않다. 견고한 산업 정제의 시선에서 자율적 인 항법을 가능하게 하는 것에 이르기까지, 임베디드 비전은 높은 수준의 자동화로 이어졌으며 인더스트리 4.0의 촉매제 역할을 했다.
생산 라인을 가속화
임베디드 비전은 생산/포장 라인을 가속화하고 단순화하는 데 중요한 역할을 했다. 예를 들어, 멀티 카메라 설정은 올바른 측정을 평가할 뿐만 아니라 지능형 비즈니스 자동화를 위해 이 정보를 PC와 공유할 수 있다. 단일 카메라 설정조차도 NDT(Non Destructive Testing)와 같은 작업을 자동화함으로써 기존 생산 라인을 가속화할 수 있다.
로봇 능력을 극대화
로봇은 인더스트리 4.0의 움직임에서 일부이자 전체가 되었다. 창고와 공장 바닥에서 다양한 중요한 작업을 수행하기 위한 가이드 시스템 역할을 해왔다. 임베디드 비전은 로봇 피커 및 지게차, 텔레프레 센스 로봇, 검사 로봇 등에 비전을 제공함으로써 이에 기여한다. 이전 단계와 마찬가지로 인더스트리 4.0은 미래 준비 기업이 자본화한 최신 트렌드에 의해 결정된다.
인더스트리 4.0에서 임베디드 비전과 관련된 5가지 트렌드는 다음과 같다.
• 3D 측정 및 지침 지원: 위치에 대한 깊이 및 실시간 데이터를 정 확하게 측정.
• 어려운 조명 조건에서 고해상도 이미징을 위한 단파 적외선 기술을 갖춘 카메라.
• 더 스마트 바코드 판독을 위한 액체 렌즈.
• 컴퓨터 비전 및 AI 알고리즘을 사용하여 더 높은 정확도를 갖춘 자동화된 이상 탐지
• 가시 스펙트럼에 대한 열 화상 이미징 분석.
위에서 언급한 5가지 트렌드는 산업 환경에서 사용되는 다양한 유형의 로봇에 걸쳐 다르다. 로봇은 빠르게 진화하며, 트렌드는 번개 속도로 변할 수 있다. 로봇의 전형적인 수명은 5~10년(또는 때로는 더 긴)이다. 따라서 카메라는 또한 이를 염두에 두고 설계 및 제작되어야 하며 카메라 제조업체는 더 오랜 기간 동안 공급을 보장해야 한다. 따라서 오늘날 우리가 보는 트렌드는 인더스트리 4.0의 임베디드 비전과 관련하여 변화를 주도할 것으로 보인다.
임베디드 비전, 어려움과 위험 및 극복방법
잠재적인 카메라 기반의 제품을 가진 회사들 사이에서 E-Con 시스템이 수행한 독립적인 연구에 따르면, 응답자의 80%는 비전 기반 제품을 개발하거나 기존 제품을 업그레이드할 계획이라고 응답했다. 따라서 기술자와 제품 엔지니어들 사이에 카메라 기반 제품을 구축할 필요가 있는 것 같다. 그러나 비전을 제품에 통합하 면 자체 어려움과 위험이 있다.
1. 로봇 비전의 일반적인 어려움
우리가 ‘로봇 비전’이라고 말할 때, 카메라 또는 비전을 로봇에 통합하는 것을 언급하고 있다. 다음은 로봇의 카메라를 선택하는 동안 조심하거나 고려해야 할 가장 일반적인 과제 중 일부이다.
카메라 이동성: 대부분의 로봇은 본질적으로 움직인다. 움직이는 전체 로봇 또는 로봇 팔과 같은 부분이 움직일 수 있다. 두 경우 모두, 캡처된 이미지의 품질은 지속적인 움직임과 바보로 인해 크게 영향을 받다. 일반적으로 이를 극복하기 위해 글로벌 셔터 카메라 또는 고 프레임 속도 카메라를 권장한다.
전문화된 프로세서: 로봇 비전 시스템에는 워크로드를 실행하기에 충분한 처리 능력이 있는 고급 프로세서가 필요하다. 픽셀 레벨 처리의 경우 GPU 및 FPGA와 같은 전문화된 프로그래밍 가능한 장치는 많은 양의 병렬 처리로 스트리밍 데이터 및 알고리즘을 효 율적으로 처리할 수 있다.
고속 검사: 산업 로봇의 기능 중 하나는 빠르게 움직이는 컨베이어 벨트 또는 생산 라인의 물체를 검사하는 것이다. 이는 이미지 를 효과적으로 캡처하는 데 사용할 수 있는 시간을 제한한다. 또 한 글로벌 셔터 카메라 또는 고 프레임 속도 카메라도 권장된다.
2. 로봇 비전의 일반적인 위험
임베디드 비전의 일반적인 함정은 로봇에도 적용된다. 그리고 로봇 공학에 특화된 몇 가지가 있다. 가장 일반적인 것들 중 일부는 다음과 같다.
• 모든 로봇이 글로벌 셔터 카메라 또는 고 프레임 속도 카메라가 필요하다는 일반적인 오해다. 그것은 대상 객체까지의 거리, 캡 처 할 세부 사항, 캡처 목적, 로봇 또는 객체가 움직이는지 여부 등과 같은 요소에 크게 의존한다. 또한 물체 또는 로봇의 움직임 과 관련된 모든 애플리케이션에 글로벌 셔터 카메라 또는 고 프 레임 속도 카메라가 필요하지는 않다.
이미지가 캡처된 전시회 롤링 셔터 아티팩트가 이를 해결하는 두 가지 방법이 있다. 첫 번째 방법은 글로벌 셔터 카메라를 사용하는 것이다. 두 번째 방 법은 빠른 판독이 가능한 롤링 셔터 카메라를 갖는 것이다. 또한 카메라에 모션 블러가 표시되면 셔터 속도를 매우 높은 값으로 변경해 노출 시간을 최소화 함으로써 문제를 해결할 수 있다.
• 로봇은 다양한 작업에 사용된다. 그리고 기성품 카메라는 항상 일반적인 요구 사항을 충족할 필요가 없다. 카메라는 양식 계수, 온도 공차, 이미지 품질, 렌즈 교정 등으로 사용자 정의해야 한다. 로봇이 원하는 기능을 안정적으로 수행할 수 있도록 도와준다. 또한 해상도, 셔터 유형, 활성 픽셀, 픽셀 카운트, 픽셀 크기 등과 같은 센서 특성을 고려하여 카메라를 선택해야 한다. 시야의 유형, 마운트, 조리개 등과 같은 렌즈 특성을 보는 것이 중요 하다.
• 비전 통합은 때때로 당연한 것으로 간주된다. 카메라를 로봇에 통합하는 것은 더 복잡하며 올바른 센서, 인터페이스, 암 플랫폼 등을 선택하는 데 있어 올바른 기술 전문지식이 필요하다. 또한 카메라가 사용자 정의를 수행하는 로봇의 아키텍처에 적합한 솔루션으로 설계하는 것도 포함된다. 이 모든 것들은 제품 개발 여정 전반에 걸쳐 고객과 함께 생각할 수 있는 전문 카메라 파트너의 도움을 요구하고 평가에서 프로토 타이핑에 이르기까지 카메라가 최종 제품에 원활하게 통합되도록 한다.
• 가장 저렴한 카메라가 항상 최고의 선택은 아니다. 모든 프로젝트는 특정 예산에 묶여 있다. 그러나 예산을 제한하기 위해 사용되는 카메라의 품질을 손상시키는 것은 재난이 발생할 수 있다. 품질이 낮은 카메라는 오늘날 몇 달러를 벌 수 있지만 앞으로 수 천 명 이상을 잃게 될 것이다. 따라서 제품 관리자와 엔지니어는 가장 저렴한 카메라가 아니라 가장 적합한 카메라를 선택하는 데 집중해야 한다.
자료제공: e-con Systems(www.e-consystems.com)
