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빈 피킹 자동화로 생산 최적화: 고려해야 할 핵심 요소

이 글을 읽어야 하는 이유: 빈 피킹(bin picking)은 수년간 자동화 분야에서 가장 까다로운 공정 중 하나였습니다. 이 기술은 여러 측면에서 생산을 최적화할 수 있지만, 여전히 일부 작업은 처리하기에 너무 복잡할 수 있습니다. 이 글에서는 빈 피킹으로 자동화할 수 있는 공정, 잠재적 과제, 그리고 그 해결책을 다룹니다.

빈 피킹이란 무엇인가?

빈 피킹의 목표는 비전 시스템, 로봇, 그리퍼를 사용하여 무작위로 놓여 있고 방향이 제각각인 유사 물체를 빈(bin)에서 집어 올리는 것입니다. 비전 시스템은 일반적으로 물체를 3D 스캔하여 포인트 클라우드(공간에서 물체를 구성하는 점들의 집합)를 얻고, 이를 통해 물체를 인식합니다.

이후 로봇이 빈 안으로 이동하여 물체를 집어 올리고, 빈을 빠져나와 배치 대상(일반적으로 상자 또는 기타 고정구)까지 이동시킵니다.

빈 피킹 공정의 로봇 파트: 과제와 해결책

일부 품목은 집기 어렵다

빈 피킹의 주요 문제 중 하나는 로봇이 빈 안의 모든 부품을 집어 올릴 수 없다는 것입니다. 비전 시스템이 집기 쉬운 물체(예: 맨 위에 놓인 것)만 로봇에 명령하므로, 전체의 80~85%를 집는 것은 어렵지 않습니다.

어려운 부분은 서로 얽혀 있거나 빈 구석에 있는 마지막 품목들을 집는 것입니다. 이는 두 가지 방법으로 해결할 수 있습니다. 첫째, 빈을 더 실용적인 형태로 재설계하는 것입니다. 예를 들어 원뿔형 모양은 모든 부품이 항상 중앙에 모이게 합니다.

둘째, 빈(모터를 이용해 자동으로)을 흔들어 부품의 위치와 방향을 재배열하여 엉키지 않게 하는 것입니다. 그러면 카메라가 물체를 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

그리퍼가 수집한 물체를 손상시킬 수 있다

또 다른 문제는 목표 물체를 집으려다 그리퍼가 나머지 물체와 충돌할 가능성이 있다는 것입니다. 특히 파손되기 쉬운 부품의 경우, 나머지 부품을 손상하지 않으려면 피킹 전략이 정밀해야 합니다.

이를 해결하려면 장애물 회피 기능이 포함된 정확한 경로 계획 알고리즘이 필요합니다. 로봇 공학에서 경로 계획은 A 지점에서 B 지점까지의 최적의 연속 경로를 찾는 과정입니다. 여기에 장애물 회피가 포함되면, 장애물에 부딪히지 않고 동일한 작업을 수행합니다.

빈 안의 물체가 모양이나 종류가 다른 경우(예: 사과와 오렌지)에는 소프트 그리퍼나 흡착 컵이 달린 진공 그리퍼를 사용하여 모든 크기와 모양에 적응할 수 있습니다.

빈 피킹 자동화로 생산 최적화: 고려해야 할 핵심 요소

빈 피킹 공정의 비전 파트: 과제와 해결책

빈 피킹 솔루션의 비전 시스템에는 2D 또는 3D 카메라가 사용될 수 있습니다. 3D 카메라(두 대의 카메라로 3D 이미지 생성)는 더 비싸지만 더 효과적입니다. 또한 앞서 언급한 포인트 클라우드를 생성하는 3D 레이저 스캐너도 사용할 수 있습니다.

조명, 가림(occlusion), 에지 검출이 공정을 복잡하게 만든다

비전 시스템에서 반복적으로 발생하는 문제로는 조명, 가림, 에지 검출이 있으며, 이는 2D와 3D 시스템 모두에 적용됩니다.

빈 피킹 자동화로 생산 최적화: 고려해야 할 핵심 요소

빈 피킹으로 공정 자동화 잠재력을 파악하는 방법

귀사에서 빈 피킹을 이용한 공정 자동화를 고려한다면, 다음 사항들이 자동화 잠재력을 시사할 수 있습니다.

결론

개발자에게 빈 피킹은 진정한 '성배'입니다. 하지만 고객에게는 아닐 수 있습니다. 일반적으로 품목 납품 형식을 무작위 빈 투입이 아닌 정돈된 방식으로 확보함으로써 빈 피킹 솔루션 사용을 피하는 것이 좋습니다.

이는 약간의 비용을 추가하지만, 빈 피킹을 사용하는 것보다 종종 더 저렴하고 빠른 처리가 가능합니다.

그러나 어떤 경우에는 이것이 불가능하거나 매우 비쌉니다. 그런 경우 빈 피킹을 사용할 수 있다는 것은 큰 장점입니다.

귀사의 공정이 앞서 언급한 네 가지 조건을 모두 충족한다면 빈 피킹에 매우 적합할 수 있습니다. 솔루션을 선택할 때는 일부 솔루션이 여전히 실험 단계인 반면, 다른 솔루션은 수년간 성숙하여 견고함이 입증되었다는 점을 유의하십시오.

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