단계별 가이드:ABB Robotics 추가 기능을 사용하여 Bin Picking Studio 배포

2025년 12월 11일, 우리는 ABB Robotics와 협력하여 '3D Vision-Guided Robotics로 복잡한 자동화 마스터하기'라는 독점 웹 세미나를 진행했습니다. 

목표는 고급 3D 비전 시스템과 로봇 셀 사이의 전통적인 벽을 무너뜨리는 산업 자동화의 큰 도약을 보여주는 것이었습니다.

수년 동안 제조업체들은 복잡성을 제거하고 배포를 가속화하는 비전 유도 로봇 공학에 대한 통합 접근 방식을 요청해 왔습니다. 우리는 Locator Studio와 Bin Picking Studio를 ABB Robotics One 생태계와 OmniCore 컨트롤러에 직접 통합하여 이러한 요청에 응답했습니다. 

아래 가이드에서는 이 통합의 기술적 세부 사항을 안내합니다. 하드웨어 연결부터 최종 블록 프로그래밍 마법사까지. 

ABB용 새로운 Photoneo 추가 기능을 사용하여 첫 번째 AI 빈 피킹 애플리케이션을 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 하드웨어 연결 필수사항

안정적인 애플리케이션의 기초는 물리적 설정에서 시작됩니다. 먼저, 장면에 적합한 스캐너를 선택하세요. 정적 환경에는 PhoXi 3D 스캐너를 사용하고, 응용 프로그램이 동적 장면을 포함하거나 로봇 바로 앞 영역을 메시해야 하는 경우 MotionCam-3D를 사용하세요.

다음으로 Locator 또는 Bin Picking Studio 라이센스가 있는 산업용 PC를 연결합니다. 이 PC에는 6개의 특정 이더넷 포트가 있습니다. 로봇 통신을 위해서는 포트 1을, 인터넷 연결을 위해서는 포트 2를 연결해야 합니다. 포트 3~6은 스캔 장치용으로 예약되어 있습니다.

2. 추가 기능 설치

설치는 로봇 컨트롤러에서 직접 처리되는 빠른 7분 프로세스입니다. Photoneo 웹사이트에서 설치 패키지를 USB 스틱으로 다운로드하고 ABB FlexPendant에 삽입합니다. 

메인 메뉴에서 컨트롤러 소프트웨어로 이동하여 새 추가 기능 설치를 선택한 후 Photoneo 패키지를 선택하세요.

여기서 가장 중요한 단계는 실제 구성에 맞는 올바른 템플릿을 선택하는 것입니다. 

손-눈 구성(왼쪽), 외부 구성(오른쪽)

카메라가 스탠드에 장착된 경우 외부 설정을 선택합니다(단일 장치의 경우 "기본" 선택, 여러 장치의 경우 "다중 비전" 선택). 카메라가 로봇 플랜지에 장착된 경우 Hand-Eye 설정을 선택합니다. 손 눈의 경우 로봇이 스캔을 위해 멈춰야 하는지("Multi-view Static") 이동 중에 스캔해야 하는지("Multi-view Dynamic") 지정할 수 있습니다.

설치 과정은 간단하며 약 7분 정도 소요됩니다. 커피를 한잔하기에 충분한 시간입니다.

1. 다운로드 및 저장: Photoneo 웹사이트에서 설치 패키지를 다운로드하여 USB 스틱에 저장하세요.
2. USB 삽입: 스틱을 ABB FlexPendant의 USB 포트에 연결하세요.
3. 추가 기능 선택: 메인 ABB 메뉴 -> 컨트롤러 소프트웨어로 이동합니다. -> 새 추가 기능 설치 .
4. 설치: Photoneo 추가 기능을 선택하고 "다음"을 클릭하세요.
5. 템플릿 선택: 이것은 매우 중요합니다. 실제 설정과 일치하는 템플릿을 선택하세요:

3. 네트워크 구성

설치 후에는 ABB 메인 메뉴에 새로운 Photoneo 아이콘이 나타납니다. 이를 열면 공개 네트워크와 비공개 네트워크 사이를 전환할 수 있는 네트워크 설정이 표시됩니다.

시스템에는 시각적 컨트롤러 및 로봇 시스템에 대한 사전 정의된 주소가 함께 제공됩니다(일반적으로 관리 포트 또는 DSQC 1100 I/O 카드를 통해). 

사용자 정의 IP 주소를 입력해야 하는 경우 시스템은 이를 즉시 검증하며 깜박이는 녹색 "저장" 버튼은 성공을 나타냅니다. 

개인 네트워크의 경우 "Photoneo 서버로 리디렉션" 기능을 사용하면 단일 인터페이스에서 로봇과 Photoneo 소프트웨어를 모두 제어할 수 있습니다.

설치가 완료되면 새로운 Photoneo 아이콘을 엽니다. ABB 메인 메뉴에서 세 가지 섹션이 표시됩니다:

• 수동(왼쪽): 빠르게 실행하는 데 도움이 되는 가이드입니다.
• 네트워크 설정(중간):
  • 공용 또는 비공개 네트워크를 선택할 수 있습니다.
  • 주소는 시각적 컨트롤러 및 로봇 시스템에 대해 사전 정의되어 있습니다(관리 포트 또는 DSQC 1100 I/O 카드에 대한 연결 예상).
  • IP를 변경하면 시스템에서 이를 검증합니다. 성공하면 '저장' 버튼이 녹색으로 깜박입니다.

Photoneo 서버로 리디렉션(오른쪽): 한 곳에서 로봇 기능과 Photoneo 소프트웨어를 완벽하게 제어할 수 있는 강력한 개인 네트워크 기능입니다.

4. BPS(빈 피킹 스튜디오) 설정

네트워크가 활성화된 상태에서 Bin Picking Studio로 이동하여 애플리케이션 로직을 정의합니다. 

고유한 ID를 사용하여 새 솔루션을 생성한 다음 하드웨어를 정의합니다. 로봇 모델을 선택하고 그리퍼의 CAD 모델(1MB 미만 STL)을 업로드하고 도구 중심점(TCP)을 설정합니다. 또한 접근 벡터 및 선형 경로를 포함하여 파악 방법을 여기에서 정의합니다.

빈 피킹 스튜디오의 로봇 선택

다음으로 비전과 환경을 구성합니다. 비전 시스템을 추가하고 객체 감지를 위한 신경망을 선택하세요. 

환경 탭에서 작업 셀의 STL 모델을 가져와 충돌 객체를 정의하고 테스트 스캔을 트리거하여 포인트 클라우드가 디지털 로봇 모델과 정렬되는지 확인할 수 있습니다. 

마지막으로 설정에서 선택 우선순위를 세부적으로 조정하고 "자동 스냅샷"을 활성화하여 선택 실패 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

다음은 간단한 단계별 개요입니다.

A단계:프로젝트 및 하드웨어

• 새로운 솔루션: 고유 ID로 프로젝트 만들기 (이 특정 솔루션을 호출하기 위해 로봇 프로그램에서 사용됨).
• 로봇: 로봇의 이름, 도달 범위, 페이로드를 선택하세요.
• 그리퍼: CAD 모델(1MB 미만의 STL 파일)을 업로드하고 도구 중심점(TCP)을 정의하고 불변성을 설정합니다.
• 잡는 방법: 경로 단계(예:접근, 선형 경로, 위치 공차)를 정의합니다. 여기에서 미리 정의된 로봇 루틴을 실행할 수 있습니다.

B단계:비전 및 환경

• 비전 시스템: 최대 4개의 시스템을 추가합니다. 교정 유형, 센서 ID 및 스캔 프로필을 구성합니다.
• 현지화: 객체 감지 및 초기 파지점 배치를 위한 신경망을 선택하세요.
• 환경:
  • 장면: 충돌 개체를 설정합니다(작업 셀의 간단한 모양 또는 가져온 STL).
  • 로봇: 로봇을 조그하고, 현재 위치를 확인하고, 축 제한을 설정하세요.
  • 비전: 스캔을 실행하여 포인트 클라우드가 로봇 모델과 일치하는지 확인하세요.
• 설정: 선택 우선순위, 각도 제한 및 충돌 매개변수를 미세 조정합니다. 팁:문제 해결에 도움이 되도록 실패한 작업에 대해 '자동 스냅샷'을 켜세요.

C단계:배포

• 제작 모드: 작동 준비가 완료되었습니다. 로봇의 요청을 직접 수락합니다.

• 시뮬레이션 모드: 실제 또는 시뮬레이션 데이터를 사용하여 로봇 움직임을 시뮬레이션합니다. 관절 한계와 그리퍼 디자인을 테스트하는 데 적합합니다.

5. 로봇 프로그램 및 교정

이제 애플리케이션에 맞게 로봇의 프로그램을 수정하세요.

시스템을 실행하기 전에 로봇의 내부 프로그램을 조정해야 합니다. 먼저 RobotStudio에서 특히 개인 네트워크의 "빠른 소켓"에 대해 방화벽을 활성화하고 컨트롤러를 다시 시작하세요.

그런 다음 로봇에게 특정 물리적 위치를 가르쳐야 합니다. 올바른 작업 개체 및 도구를 사용하여 로봇을 조그하여 홈, 빈 따기 시작 및 끝 따기 위치를 정의합니다. 

또한 그리퍼의 열기/닫기 신호를 AttachGripper 및 DetachGripExcerptper 루틴에 매핑해야 합니다.

보정을 위해 작업 공간에 적절한 도구(외부 설정용 공 또는 손 눈용 마커 패턴)를 배치합니다. 

마커 패턴

CalibPositions 루틴에는 9개의 목표 위치가 포함되어 있습니다. 비전 시스템이 모든 포즈에서 충돌 없이 마커를 명확하게 볼 수 있도록 이러한 대상을 조정하십시오. 보정 루틴을 실행하고 최종 결과가 2mm 미만인지 확인하세요.

1. 방화벽(중요):
   • RobotStudio에서 방화벽을 활성화합니다.
   • 빠른 소켓을 위한 방화벽 활성화 개인 네트워크에서.
   • 로봇 컨트롤러를 다시 시작합니다.
2. IP 구성: Photoneo 웹 앱에서 로봇 및 시각적 컨트롤러에 대한 올바른 IP 주소를 입력하세요.
3. 도구 및 로드 데이터: 이를 수동으로 입력하거나 LoadIdentify를 실행하세요. 서비스 루틴.
4. 학습 대상: 올바른 작업 개체 및 도구를 사용하여 로봇을 조그하여 다음을 가르칩니다.
   • 홈 위치.
   • 통 따기 위치를 시작합니다.
   • 선택 위치를 종료합니다.
5. 신호 논리: 그리퍼 신호(열기/닫기)를 AttachGripper 및 DetachGripper 루틴에 매핑하세요.

보정 루틴

1. 준비: 교정 도구(Hand-Eye용 마커 패턴, 외부용 Ball)를 작업 영역에 놓습니다.
2. 직위 교육: CalibPositions 루틴에는 9개의 목표가 있습니다. 비전 시스템이 모든 포즈에서 충돌 없이 마커를 볼 수 있도록 조정하세요.
3. 보정 실행: 로봇에서 Photoneo 보정 루틴을 실행합니다.

확인 결과: 2mm 미만의 결과를 목표로 하세요. .

6. 마법사:블록 프로그래밍

깊은 프로그래밍 기술이 필요하지 않습니다. 

마지막 단계는 복잡한 코딩이 필요 없는 블록 프로그래밍 마법사를 사용하여 애플리케이션 로직을 구축하는 것입니다. HE(Hand-Eye) 또는 X(Extrinsic)라고 표시된 블록이 표시됩니다.

표준 작업 흐름은 초기화 블록(IP 및 홈 위치 포함)으로 시작하고 이어서 지속적인 실행을 위해 TRUE로 설정된 While 루프가 이어집니다. 루프 내에서 현지화를 수행하기 위한 스캔 블록, 부품을 잡기 위한 픽 블록, 부품을 해제하기 위한 배치 블록 등 필요한 작업을 간단히 쌓을 수 있습니다. 

Place 블록에는 하차 지점에서 100mm 위의 안전한 위치를 자동으로 계산하는 "접근" 매개변수도 포함되어 있습니다. 블록이 정렬되면 "적용"을 클릭하여 애플리케이션을 배포하세요.

마법사를 사용하면 HE라고 표시된 간단한 블록을 사용하여 애플리케이션 논리를 구축할 수 있습니다. (손-눈) 또는 X (외부).

샘플 논리 흐름:

1. 초기화 블록: 비전 컨트롤러 IP, 비전 시스템 ID, 홈, 시작, 종료 위치를 입력하세요.
2. While 루프: 연속 작동을 위해서는 인수를 TRUE로 설정하세요.
3. 스캔 차단:
   • 스캔 포즈: 기존 직책을 사용하거나 새 직책을 만드세요.
   • 비전 ID: 현지화를 수행할 시스템을 선택합니다.
   • 대기 시간: 스캔하기 전에 로봇이 안정적인지 확인하기 위한 선택적 매개변수입니다.
4. 블록 선택: 개체가 성공적으로 선택되었는지 확인합니다.
5. 장소 차단: 하차 위치를 정의합니다.
   • 접근 매개변수: 접근 및 해제를 위해 물체 위 100mm 위치를 자동으로 생성합니다.

마지막 단계: 적용을 클릭하세요. .

이제 Photoneo 및 Omnicore 플랫폼을 사용하여 최초의 AI 기반 빈 피킹 애플리케이션을 실행할 준비가 되었습니다. 실제 성공 사례와 함께 그 힘과 이점에 대해 모두 알아보려면 오늘 웨비나를 다시 시청하세요!