MTC, 로봇 미지 물체 피킹 자율화 혁신 달성

제조 기술 센터(MTC) 자동화 전문가들, CAD 데이터나 설계된 그립 없이 미지 물체 피킹 로봇 기술 혁신

제조 기술 센터(The Manufacturing Technology Centre, MTC) 자동화 전문가들의 최신 혁신으로, 로봇이 CAD 데이터나 설계된 그립 없이 물체를 다룰 수 있게 되어 로봇 솔루션 배포가 더 빨라집니다.

"이 프로젝트는 로봇 공학을 제조 분야에서 변혁할 잠재력이 있는 학문적 발전을 채택하려는 MTC의 결의를 보여줍니다. 이 기술의 새로운 물체 피킹 전이성은 MTC가 고객 부품으로 빠르게 테스트하고 구현 전략을 조언할 수 있게 합니다." MTC 로봇 수석 연구 엔지니어 마크 롭슨(Mark Robson)이 코멘트했습니다.

프로젝트

빈 피킹(bin picking)은 단일 물체를 비정형 벌크 입력에서 분리해야 하는 산업에서 흔한 핸들링 작업입니다.

전통적 방식에서는 공장이 CAD 데이터와 고가 센서를 사용해 개별 부품을 정확히 식별하고, 다양한 사전 엔지니어링된 그립을 테스트해 실행 가능성을 검증합니다.

시간과 비용을 줄이기 위해 MTC는 빈 피킹을 위한 '최첨단(state of the art)' 기술을 시연했습니다. 이 기술은 진공 컵을 놓을 최적 위치를 찾는 훈련된 모델을 사용하며, 시뮬레이션 데이터로 훈련해 노동 집약적 수작업 데이터 수집과 라벨링 필요성을 줄입니다.

"MTC 로봇 엔지니어들은 사전 결정된 프로그래밍이 덜 실행 가능한 운영 자동화를 위한 비용 효율적 지능형 솔루션 창출에서 설계와 개발이 탈물질화(dematerialised)될 수 있음을 입증하고 있습니다." MTC 기술 매니저 알레한드라 마타모로스 박사(Dr. Alejandra Matamoros)가 덧붙였습니다.

결과

프로젝트 기술은 금속 부품, 과일, 화장품 용기 등 다양한 물체로 MTC에서 테스트되었습니다.

수작업 라벨 데이터와 시뮬레이션 데이터로 각각 훈련했을 때 92%와 94% 성공률을 보였습니다.

"순수 시뮬레이션 데이터로 훈련된 모델 성능은 특정 유스케이스 데이터 수집 부담 감소에 좋은 솔루션임을 보여줍니다." MTC는 말했습니다. "훈련 데이터에 없던 물체에서도 뛰어난 성능을 보여 이 방법이 모든 물체에 잘 일반화됨을 입증했습니다."

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