로봇을 이용한 임베디드 비전 시스템의 역할 ②
로봇에 대한 임베디드 비전의 이점
▷ 생산성과 효율성 증가: 로봇은 제조, 공급망 및 물류, 인벤토리 관리등과 같은 여러 영역에서 큰 효율성을 제공해 왔다. 로봇은 더 빠르게 작업을 완료하여 이를 수행한다. 또한 직원들이 핵심 또는 비즈니스 중심 활동에 집중할 수 있도록 지능적인 작업을 자동화하고 있다. 비전을 통해 로봇은 바코드를 안정적으로 읽고, 물체를 감지하고 식별하며, 상점 바닥을 효과적으로 탐색할 수 있다.
또한 원격 재고 관리(Telepresence Robot 사용), 픽 및 배치, 자동 품질 검사 등의 인간이 필요한 행동을 수행할 수 있다. 이로 인해 생산 라인에서 결함이 감소하고 근무시간 동안 작동할 수 있는 능력이 있다. 일상적인 작업에서 줄어든 시간은 생산성을 향상시킨다.
▷ 낮은 자원 소비: 우리는 기존의 기계 비전 PC를 훨씬 작고 컴팩트 한 에지 컴퓨팅 장치로 교체할 수 있는 시대에 있다. 또한 지난 10년 동안 컴퓨터 비전 알고리즘을 개선하기 위한 연구가 진행되면서 전통적인 알고리즘은 더 적은 컴퓨팅 전력 및 메모리를 실행해야 한다.
▷ 저렴한 비용: 인더스트리 환경에서 부피가 큰 기계 비전 시스템을 대체하기 시작하면서 로봇은 더 많은 애플리케이션에 적용될 것이다. 컴팩트한 시스템을 사용하여 비용을 절감할 뿐 아니라 자동화량 증가는 생산성과 효율성이 높아서 더 낮은 비용을 제공할 수 있다.
▷ 보다 더 빠른 생산: 임베디드 비전은 설정이 빠르고, 프로그래밍하기 쉽고, 장치가 실패하면 교체하기가 더 편리하다. 또한 품질 검사, 제품 분류, 예측 유지 보수, 제품 및 구성 요소 어셈블리에서 자동화가 증가하면 더 빠르고 효율적인 생산이 가능하다.
로봇에서의 임베디드 비전: 인더스트리 4.0 변신의 핵심
World Robotics 2020- Industrial Robots Report- IFR(Inter- national Robotics)이 발표한 자료에 의하면 270만 로봇이 2019년 전세계 공장에서 운영되고 있다. 이는 2014년보다 85% 증가 한 수치이다.
또한 인간 로봇 협력의 채택도 증가하고 있다. IFR 보고서는 2019년에 Co-Bot(협업 로봇) 설치가 11% 증가했다고 밝혔다. 흥미롭게도 임베디드 비전은 협업 로봇뿐만 아니라 전통적인 로봇의 애플리케이션에서도 적용된다.
▷ 로봇 암의 비전 시스템
로봇에서 비전 시스템의 주요 기능 중 하나는 카메라의 FOV(Field of View)에 무질서한 대상 객체의 정확한 좌표를 제공하는 것이다. 이를 통해 로봇의 암은 선택한 구성 요소에 부착된 엔드이펙터를 집중시켜 바코드 판독, 선택, 리프팅 등을 돕는다.
위의 적용 사례에 대한 완벽한 예는 포장 애플리케이션에서 컨베이어 추적이다. 제품 또는 대상 물체가 컨베이어 벨트에서 움직일 때 비전 시스템은 이동 벨트의 물체의 정확한 위치를 결정하는 데 도움이 된다. 이것은 로봇 암이 움직이는 동안 물체를 선택할 수 있게 한다.
여기서 Vision System은 생산 라인의 설계를 단순화하고 로봇이 값비싼 고정 장치를 사용하여 컨베이어를 정지시키지 않고도 객체를 정확하게 선택할 수 있도록 한다. 이로 인해 공장운영에서 비용이 크게 줄어든다.
2D, 3D 비전 또는 멀티 비전 시스템: 올바른 비전 또는 카메라 시스템을 선택하는 것은 최종 애플리케이션에 크게 의존된다. 2D 비전 시스템은 이미지를 캡처하고 객체의 길이와 너비를 제공한다. 그러나 대상 객체의 높이 정보를 캡처할 수 없다. 2D 카메라는 일반적으로 로봇 암이 상자에 붙여 넣은 바코드를 캡처하여 바코드 값에 따라 선택하여 물체를 검사하고 식별해야 할 때 사용된다.
동시에, 3D 비전 시스템은 세 축 모두를 따라 정보를 캡처할 수 있다. 로봇 암이 3차원 좌표 및 기타 세부 사항을 캡처하고 분석하여 올바른 물체를 인식해야 하는 수많은 애플리케이션이 있다. 이러한 경우 3D용 스테레오 쌍으로 작용할 수 있는 단일 카메라 또는 다중 동기화 카메라 시스템이 권장된다. 또한 멀티 카메라 설정으로 캡처한 데이터를 처리할 수 있는 프로세서를 선택하는 것이 중요하다.
모션 블러 및 롤링 셔터 아티팩트: 일반적으로 로봇 팔은 빠르게 움직인다. 움직이는 컨베이어 벨트에서 팩을 선택하거나 양호한 품질을 확인하는 동안 로봇의 카메라는 빠르게 움직이는 물체의 이미지를 캡처해야 한다. 이것은 출력 이미지에서 모션 블러로 이어진다.
노출 시간이 낮은 카메라를 사용하면 모션 블러를 피할 수 없다. 이렇게 하면 최대 프레임수가 적은 시간에 캡처 되도록 한다. 이 방법의 경고는 조명 조건에 따라 때때로 부족한 프레임으로 이어질 수 있다는 것이다. 노출 시간을 조정하기 전에 장면의 조명을 고려하는 것이 중요하다.
노출 시간의 감소를 보상하기 위해 현장에서 추가 조명을 추가할 수 있다. 롤링 셔터 모드에서 프레임은 라인 별로 노출된다. 이로 인해 빠르게 움직이는 물체의 이미지가 왜곡될 수 있다. 아래 그림에서 롤링 셔터와 글로벌 셔터 카메라를 사용하여 캡처 한 이미지의 차이점을 이해할 수 있다.
글로벌 셔터 카메라에서 센서의 각 픽셀이 시작하여 노출을 동시에 종료한다. 전체 프레임이 한 번에 노출되므로 장면의 정확한 이미지가 복제된다. 따라서 대상 객체의 움직임이 아티팩트를 만들기에 충분히 빠르면 글로벌 셔터 카메라를 권장한다. 그러나 글로벌 셔터센서는 더 비싸고 출력 품질이 객체의 움직임에 의해 크게 영향을 받지 않는 저가 애플리케이션에 사용될 필요는 없다.
긴 케이블: MIPI CSI-2는 Edge AI의 가장 많이 사용하는 임베디드 프로세서 인터페이스이다. 그러나 한계는 케이블의 길이가 1 미터를 넘을 수 없다는 것이다. 많은 로봇은 복잡한 구조와 관련 된 유용사례로 인해 장거리 전송이 필요하다. 오늘날 GMSL 및 FPD 링크와 같은 기술은 MIPI 데이터를 15 ~ 20미터까지 가져갈 수 있다. 이 외에도 견고한 산업 커넥터를 선택하는 것은 원활한 연결에 중요하다.
Edge AI 프로세서: 로봇은 복잡한 기계다. 그리고 지능적인 결정을 내리려면 여러 카메라 스트림에서 무거운 컴퓨터 비전 알고리즘을 실행해야 한다. 또 머신 러닝을 적용하여 가장자리에서 데이터를 처리하고 분석한다. 컴퓨팅에서는 초당 플로팅 포인트 작업 (FLOPS)을 사용하여 컴퓨터 또는 에지 프로세서의 성능을 측정하는데 사용된다. 플롭이 더 높을수록 계산 성능이 더 좋다. 필요한 출력을 제공하기 위해 이러한 알고리즘을 실행할 수 있는 프로세서를 선택해야 한다.
▷ 인더스트리 4.0에서 로봇의 비전 기반의 애플리케이션
로봇 비전이 인더스트리 4.0에 어떤 영향을 미치는지 더 잘 이해하려면 인더스트리 환경에서의 응용을 이해하는 것이 중요하다.
절단 및 톱질: 비전 시스템과 통합된 로봇은 객체를 정확하게 자르기 위해 물체의 방향을 이해할 수 있다. 대상 객체의 좌표, 모양, 크기, 방향 등을 평가하는 것은 카메라의 도움 없이는 어려울 것이다. 산업 절단 로봇과 기계는 목재, 판지, 금속 등을 자르는 데 사용 된다.
또 다른 예는 사람이나 사람의 손의 근접성에 도달하면 감지하고 중지하는 것이다. 절단 및 톱질과 같은 전통적인 산업 공정에 비전을 도입하면 에지 처리 및 인공 지능을 활용하여 안전과 정밀도가 향상되어 Industry 4.0 변환의 필수 부분이 형성된다.
재료 처리, 따기, 포장 및 배치: 자재 처리에는 공장 및 창고에 물체를 자동으로 따기, 포장, 리프팅, 이동 및 배치해야 한다. 비전은 깊이 매핑과 바코드 판독을 사용하여 객체를 식별하는 데 중요한 역할을 한다. 비전은 또한 정확한 장애물 감지를 사용하여 원활한 내비게이션을 허용한다.
비 파괴 테스트(NDT, Non Destructive Testing): 비 파괴 테스트는 산업 전반에 걸쳐 로봇 비전의 가장 일반적인 사례 중 하나이다. 제품 품질을 평가하고 결함 속도를 줄이는 데 도움이 된다. Industry 4.0의 영향으로 생성된 연결된 시스템을 활용하여 NDT 시스템에서 얻은 데이터는 생산 및 공장 및 창고 운영을 최적화하기 위해 추가 분석을 위해 사용되었다.
자동 식품 검사는 산업 환 경에서 로봇을 사용하는 품질 보증을 위한 고전적인 사용 사례이다. 식품 품목의 품질 속성을 수동으로 평가하기 위해 인간 검사관의 필요성을 대체한다. 그것은 음식을 신속하고 객관적으로, 안정적이며 비파괴적으로 검사하는 데 도움이 된다.
자동 측정: 자동 측정 시스템은 손으로 화물을 측정할 때 부정확 성과 불일치 문제를 제거하는데 도움이 되므로 공급망, 물류 및 창고 시스템에서 비 효율성이 발생한다. 이러한 시스템의 카메라는 세 축을 따라 측정할 객체의 이미지를 캡처하는 데 도움이 되며, 이는 차원을 자동 도출하기 위해 알고리즘에 의해 추가로 분석된다.
모든 치수 시스템은 로봇이 아니지만 많은 로봇은 화물 관리, 창고 레이아웃 최적화, 로드 계획 등을 위해 사용되는 자동 차원 기능을 제공한다. 자동 측정 시스템은 점점 더 많은 스마트 제조 및 창고 환경에서 적용되고 있다. TMS(운송 관리 시스템) 및 WMS(창고 관리 시스템)에 보다 정확한 데이터를 제공한다.
기계 텐딩: 기계 텐딩은 절단, 성형, 밀링 등을 위해 원자재와 부품을 기계에 로딩 및 언로딩을 하는 과정이다. 이러한 시스템에는 카메라를 정확하게 찾고 위치시키는 카메라를 활용하여 로봇 암 선택 및 배치가 포함된다. 전통적으로 인간이 수행한 프로세스, 임베디드 비전을 사용하여 산업 자동화를 통해 기계가 진화하고 도약과 경계를 키울 수 있다.
원격 창고 관리: 전염병이 새로운 변화를 만들어 내면서 로봇을 원격으로 관리하는 것은 필수가 되고 있다. 이로 인해 바닥에 사람의 존재 없이 창고 운영을 부분적으로 수행할 수 있다. 다양한 작업을 수행하기 위해 원격으로 제어되는 이러한 로봇을 텔레프레 전스 로봇이라고 한다. 산업 환경에서는 주로 원격 인벤토리 관리 및 분석에 사용된다. 여기에서도 비전도 내비게이션, 객체 감지, 위치 지정 등의 목적으로 로봇이 ‘보는 것’을 돕는 데 도움이 된다.
로봇 및 인더스트리 4.0 그리고 임베디드 비전의 미래
임베디드 비전은 이미 로봇을 활용하여 제조, 공급망 및 물류, 창고 관리, 공장 자동화 등과 같은 여러 산업 도메인을 변화시켰다. 오늘날에 비전 로봇으로 수많은 작업이 자동화되었지만 대부분은 사람과 기계의 협업으로 이루어진다.
임베디드 알고리즘이 있는 고품질 비전 시스템을 다른 로봇 기술의 발전과 함께 사용하면 시간이 지남에 따라 사람에 의한 의존성이 줄어든다. 국제 로봇 공학 연맹은 협업 로봇이 2019년에 선적된 글로벌 로봇의 4.8% 를 차지했으며, 이는 전년 대비 11% 성장했다고 밝혔다.
딥 러닝 알고리즘과 함께 새로운 센서, ISP(Image Signal Processors; 이미지 신호 프로세서) 및 강력한 ARM 플랫폼은 임베디드 비전이 ‘부분 자동화’에서 ‘자급 자족 자동화’로 변화를 가능하게 하는 길을 열어 줄 것이다. 이 지각 변동은 산업 자동화 및 로봇으로 이어지고 잠재적으로 사용될 수 있는 사용 사례를 확장 할 것이다.
또 전문적인 작업을 위해 제작된 로봇 대신 다목적 로봇이 더 일반화 될 가능성이 높다. 이것은 로봇 비전 시스템의 복잡성을 증가시킨다. 기술자와 공급자는 이 변화를 활용하여 카메라가 ‘눈’일 뿐만 아니라 그러한 시스템의 ‘심장’이 될 혁신적인 로봇 솔루션을 제시할 것이다.
자료제공: e-con Systems(www.e-consystems.com)
