모든 제조 회사는 동일한 문제에 직면해 있습니다. 같은 인원으로 비용 효율적이고 효율적인 생산을 유지하거나 확장할 수 있는 방법은 무엇일까요? 모든 산업에서 인력 부족은 일상적인 현상이 되었습니다. 따라서 기업들은 특히 신체적으로 힘든 또는 단조로운 작업을 자동화하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이러한 작업들에는 점점 더 인적 노동력을 구하기 어려운 작업들이 포함됩니다.
다행히도, 로봇 공학, 인공지능 및 그리핑 시스템의 발전으로 자동화 솔루션에 대한 새로운 비용 효율적인 응용 프로그램이 계속해서 개발되고 있습니다. 예전에는 기업들이 자동화 시스템을 설치하고 운영하는 데 필요한 숙련된 인력을 대부분 확보할 수 있었습니다. 결과적으로 시스템은 점점 더 많은 기능을 갖추게 됨과 동시에 운영이 더 어려워졌습니다. 오늘날에는 특히 중소기업에서 이러한 문제가 나타납니다. 그들은 인력 부족으로 인해 생산 자동화와 이로 인한 미래에 대한 대비가 어려운 상황에 처해 있습니다. 특히 기업들은 로봇에 의한 부품 취급과 관련하여 큰 도전을 마주하고 있습니다. 부품 파지를 위해 정밀한 위치 조정이 필요한 경우, 많은 기업들은 이를 위해 카메라 시스템을 필요로 하며 여기에는 제한 사항이 있어 자동화를 위해 외부 서비스 제공업체에 의존해야 합니다.
SCHUNK는 이 문제를 해결하기 위해 독일 SCHUNK가 개발한 AI로 신속하고 비용 효율적으로 자동화를 간단히 만들어주는 2D 그래스핑-키트(2D Grasping Kit)를 도입했습니다. 해당 키트는 렌즈가 장착된 카메라, 산업용 PC, SCHUNK AI 소프트웨어 및 필수 케이블로 구성되어 있습니다. 모든 부품은 조화를 이루도록 조정되었고 개방형 TCP/IP 인터페이스를 통해 어떤 로봇이나 심지어 상위 레벨 컨트롤러 (예: Siemens PLC)와도 결합이 가능합니다. 이는 평면 위에 무작위로 배치된 다양한 부품을 취급하고 정렬할 수 있도록 해줍니다. 결국, 자동화하기 어려웠던 이러한 작업들에 대한 해결책이 제시되었습니다. 이 작업들은 노동자들에게는 아주 단조로워 업무적인 매력이 전혀 없었습니다.
예를 들어, 하청 제조 회사에서 회전 부품이 기계에서 생산되면 보통 상자 안으로 떨어지게 됩니다. 그러면, 직원들은 손으로 부품들을 분류하고 올바른 위치의 트레이에 넣어 후속 가공 단계를 보다 쉽게 자동화할 수 있게 합니다. 그러나 이 과정에서 부품이 손상되거나 혼입될 가능성이 높습니다. 로봇이 이 작업을 맡게되면, 직원들은 이러한 작업에서 해방됩니다. 동시에 후속 자동화 과정에서의 복잡성과 오류 발생 가능성이 줄어듭니다.
SCHUNK는 독일 자체 생산에 2D 그래스핑 키트를 사용하고 있습니다. 고객들은 CoLab 로봇 애플리케이션 센터에서 자신의 애플리케이션을 검증할 수 있으며, 시스템이 어떻게 자체 생산을 개선할 수 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다.
시스템이 기계적으로 구성되어 있다면, 일반 사용자는 (새로운) 부품을 티칭하는 데 평균 반나절이면 충분합니다. 소프트웨어의 웹 인터페이스는 사용자를 단계별 결과로 안내합니다.
카메라는 위에서 컨베이어 벨트, 트레이 또는 스테이징 테이블을 바라봅니다. AI 소프트웨어는 이전에 훈련된 이미지를 기반으로 부품을 인식하고 구분하며, 최적의 그리핑 위치를 출력합니다. 이를 위해 카메라는 먼저 부품이 배치될 배경을 촬영합니다. 그 후, 그리핑할 부품의 사진을 여러 장 촬영합니다. 예를 들어 로봇의 임무가 명령 이행을 위해 투명한 포장(예: 비닐 봉지에 있는 나사 및 너트)과 함께 부품을 그리핑하는 것이라면 오퍼레이터는 다양한 위치에서 부품의 사진을 여러 장 찍기만하면 됩니다.
조명은 종종 카메라 기반 자동화 시스템에서 쉽지않은 과제이나, 미처 생각하지 못할 때가 많습니다. 설치 장소에 따라 적절한 노출을 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 크기, 거리, 파장 또는 빔 각도와 같은 다양한 매개변수를 고려해야 하기 때문입니다. 2D 그래스핑 키트(2D Grasping Kit )는 별도 광원이 필요하지 않으며, AI 기반 소프트웨어 덕분에 기존 비전 시스템보다 주변 조명에 대한 저항성이 높습니다. 이 카메라는 태양의 위치에 따라 변하는 일광 조건과 같은 다양한 조명의 조건을 핸들링하도록 설계되었으며, 다양한 배경에도 적용이 가능합니다. 표면의 색상과 반사율은 최소한의 영향만을 미칩니다. 해당 시스템은 밝은 배경에서도 금속 부품을 안정적으로 감지합니다.
다음 단계에서, 오퍼레이터는 간단하게 부품에 표시와 명칭을 지정합니다. SCHUNK AI 소프트웨어는 배경에서 물체의 윤곽을 자동으로 추출하고, 이를 분리한 후 시야각, 조명 조건 및 기타 매개변수의 변동을 계산합니다. 10장에서 20장의 이미지만으로도, 소프트웨어는 이미 감지해야 할 물체에 대한 충분한 데이터 세트를 보유하게 됩니다.
첫 두 단계 완료 후, 인공지능은 오프라인에서 스스로 학습합니다. 데이터는 전적으로 회사 네트워크 내에 있기 때문에 고객은 항상 데이터를 완벽하게 제어할 수 있습니다. 교육은 1시간에서 2시간 정도 소요됩니다. 이제 2D 그래스핑 키트의 사용 준비가 되었습니다.
AI 지원 카메라는 이제 모양, 크기 및 색상과 같은 특성을 기반으로 비닐 내의 부품을 인식합니다. AI는 발생할 수 있는 반사나 비닐의 변형과 같은 모든 변수를 조절하고 보정합니다. 그 후, 이미지 처리 소프트웨어는 로봇과 통신하여 어떤 부품을 인식하는지, 이들이 어떻게 배치되어 있는지, 그리고 그리핑 시스템을 얼마나 열어야 하는지, 어떤 회전 각도에서 가장 효과적으로 부품을 그리핑해야 하는지 알려줍니다. 그 후, 로봇은 그리퍼를 부품으로 이동시키고, 이를 집어 미리 정의된 위치에 정확하게 배치합니다. 그리핑 및 이동 과정 동안 카메라는 동시에 다음 객체를 감지하며, 해당 객체의 유형과 그리핑 지점을 계산합니다. 해당 작업은 대략 2초 정도 소요되며, 로봇이 첫 번째 객체를 내려놓은 후 즉시 두 번째 객체를 잡을 수 있게 합니다.
이 시스템의 특징은 물체를 감지하는 것뿐만 아니라 사용 중인 특정 그리퍼의 그리핑 지점도 자동으로 계산한다는 점입니다. 또한, 회전 각도와 개폐 폭과 같은 파라미터를 로봇 제어 시스템으로 전송합니다. 필요 시, 사용자는 매우 간단하게 다수의 그리핑 지점을 수동으로 저장할 수 있습니다. 해당 사례에서 2D 그래스핑 키트는 범용 그리퍼 EGK와 함께 작동합니다. 향후 해당 키트는 기계식 및 기구식 평행 그리퍼뿐만 아니라 자석, 진공 및 접착 그리퍼와도 작동할 예정입니다.
2D 그래스핑 키트를 통해 많은 기업이 쉽게 자동화를 시작할 수 있습니다.
• 훈련받지 않은 인력조차도 사용자 친화적인 웹 인터페이스 덕분에, 교육 과정을 반나절 내에 성공적으로 완료할 수 있습니다.
• 인공지능을 사용하여 까다로운 부품(유연하거나 높은 반사율을 가진)들도 매우 쉽고 안정적으로 학습시키고 감지할 수 있습니다.
• SCHUNK AI 소프트웨어는 애플리케이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 시스템이 사용자 친화적이며 원활하게 백그라운드에서 작동되도록 보장합니다.
이 소프트웨어 덕분에 많은 생산 단계, 특히 생산 기계 또는 물류 인터페이스(오더 피킹)에서 단조로운 분류 작업을 최소한의 노력으로 안정적으로 자동화할 수 있습니다.
