빈 피킹(bin picking), 즉 무작위 자세로 빈(bin)에 있는 객체를 로봇이 픽업하는 작업은 가장 일반적인 로봇 작업 중 하나이면서 동시에 가장 큰 기술적 과제를 안고 있는 작업이기도 합니다. 로봇은 빈 안의 각 부품을 위치 파악하고, 환경이나 다른 부품과 충돌하지 않고 이동하여 픽업한 후, 정렬된 위치로 안전하게 이동시킬 수 있는 탁월한 비전과 로봇 인텔리전스를 갖추어야 합니다. 로봇 셀에 3D 비전 시스템을 장착하는 두 가지 방식이 있으며, 각각 장점이 있고 특정 애플리케이션에 더 적합합니다. A. 외부 캘리브레이션(E

지난 수십 년간 여성의 노동 시장 참여가 크게 진전되었음에도 불구하고, STEM 분야(과학, 기술, 공학, 수학)에서는 여전히 여성과 남성 사이에 큰 격차가 존재합니다. 이러한 추세에는 여러 이유가 있습니다. 많은 여성이 이 과목들을 흥미롭지 않고 매력적이지 않으며, 인문학 등 다른 과목보다 단순히 더 어렵다고 느낍니다. 여성의 STEM 과목에 대한 관심이 증가하고 있지만, 그 변화의 속도는 매우 점진적이고 느립니다. Photoneo의 상황은 이 점에서 더 긍정적입니다. 우리 IT 팀의 중요한 일원인 여러 여성 동료들이 IT 분야에

현재 대부분의 머신 텐딩 작업은 작업자가 수동으로 수행합니다. 그러나 머신 텐딩 작업은 반복적인 경우가 많고 숙련된 인력을 구하기가 점점 어려워지면서, 생산 시설에서는 로봇을 활용해 인력 부족을 해소하고 공정을 가속화할 수 있습니다. 자동화된 머신 텐딩이 어떻게 작동하며 어떤 적용 분야가 있는지 자세히 알아보기 전에, 먼저 기본적인 정의부터 살펴보겠습니다. 핵심적으로 머신 텐딩은 기계에 부품이나 원자재를 적재 및 하역하는 작업을 의미합니다. 따라서 자동화된 머신 텐딩에서는 로봇 머신 텐딩 시스템을 사용해 기계(일반적으로 CNC 기계

로보틱스에서 핸드아이 시스템(hand-eye system)은 비전 시스템이 로봇 암에 직접 부착된 설정, 일반적으로 가장 마지막 조인트 뒤에 부착된 것을 의미합니다. 즉, 비전 시스템이 로봇 암과 함께 움직입니다. 이 접근법은 로보틱스에서 비교적 새로운 것으로, 보통 작업 볼륨 위 고정된 위치에 비전 시스템을 장착하는 전통적인 고정 마운트 방식의 대안을 제시합니다. 핸드아이 접근법이 많은 애플리케이션에 이점을 줄 수 있지만, 그 잠재력은 지금까지 표준 비전 시스템에 의해 크게 제한되어 왔습니다. Photoneo는 이러한 비전 기반

전문가 팀이 수개월의 노력을 투자해 자동 빈 피킹을 완전히 새로운 차원으로 끌어올렸습니다. 불가능을 가능으로 만든 최고 수준의 시장 선도 기술로 스마트 자동화의 미래에 진입할 준비가 되셨습니까? 새로운 기능, 업그레이드, 개선이 적용된 Bin Picking Studio 1.4.0을 소개합니다. 충돌 검사 충돌 검사 알고리즘이 완전히 재작성되어 다음과 같은 새로운 능력이 추가되었습니다: BPS가 이제 잡은 부품과의 충돌을 계산 빈 내 다른 로컬라이즈된 객체와의 충돌 검사 - 로컬라이제이션이 씬에서 완전히 보이지 않는 객체도 감

환경 빌더(Environment Builder) 로봇 환경을 조정해야 하는데 도와줄 CAD 엔지니어가 없어 난감했던 적이 있으신가요? 이제 Bin Picking Studio에서 간단한 충돌 객체를 직접 그려서 모두 혼자서 해결할 수 있습니다! 어떻게? 다음 글에서 여러분을 위해 포괄적이면서도 이해하기 쉬운 가이드를 준비했습니다. Bin Picking Studio 1.4.0에는 새로운 사용자 친화적 도구 환경 빌더가 탑재되었습니다. 이 도구로 작업 셀의 3D 모델을 구축하고, 로봇의 작업 공간을 정의하며, 이동 능력을 테스트할 수 있

PhoXi Control 애플리케이션 버전 1.2 출시 후, Photoneo는 Photoneo Localization SDK 1.3 개발에 매진하여 최근 개선 사항의 이점을 최종 사용자와 Bin Picking Studio 1.4에 제공했습니다. 새로운 Localization SDK 버전으로 어떤 이점을 얻을 수 있을까요? 일반적인 안정화 및 속도 개선 외에도 다음과 같은 기능을 기대할 수 있습니다: 로컬라이제이션 볼륨 정의 로컬라이제이션 과정에서 스캔된 전체 영역에서 객체를 검색합니다. PhoXi 3D 스캐너가 찾고자 하는 객체

3D 머신 비전, 로보틱스 등 기술 발전 덕분에 로봇이 모든 산업 공정 영역으로 진입하고 있습니다. 코로나19 팬데믹은 빠르고 정확한 주문 이행과 효율적 공급망을 위한 자동화 적용의 절실한 필요성을 일깨웠습니다. 물류 공정의 한 특정 측면인 디팔레타이제이션(depalletization)은 스마트 자동화 구현으로 더 높은 생산성 수준을 달성할 수 있습니다. 디팔레타이제이션이란? 디팔레타이제이션은 박스가 실린 팔레트를 한 개씩 내리는 과정입니다. 로봇 그리퍼가 팔레트 전체 층을 한 번에 집는 고전적인 디레이어라이제이션(delayer

무작위로 배치된 불규칙한 형태의 유연하고 변형되기 쉬우며 주름진 객체, 따라서 위치 파악이 어려운 객체? 이젠 과거의 문제가 되었습니다. 「우리는 우리의 경험, 지식, 기술을 활용해 AI 기반 솔루션의 성능을 한층 더 끌어올려 백(bag)을 감지하고 픽업하도록 가르치기로 결정했습니다.」           빈 피킹(bin picking) - 즉 CAD 모델을 기반으로 빈(bin) 안에 무작위로 배치된 객체를 로봇이 감지하고 픽업하는 것 - 은 까다로운 산업 환경에서도 흔히 다루는 애플리케

대량의 소포와 봉투를 수작업으로 개별화(singulation)한 후 분류하여 컨베이어 벨트에 올리는 작업은 블랙프라이데이나 크리스마스 같은 성수기에는 특히 큰 부담이 됩니다. 이 과정을 자동화하면 생산성 향상, 비용 및 시간 절감, 작업자 부상 감소를 동시에 달성할 수 있습니다. 인공지능 기반의 로봇 개별화 및 분류 시스템은 급증하는 이커머스 수요에 대응하려는 물류 기업들에게 필수적인 솔루션으로 자리 잡고 있습니다. 수작업 개별화, 이제는 과거의 유물인가? 연중 소포 물량은 큰 변동을 보이며, 일반적으로 블랙프라이데이와 크리스마스

이달 초 포토네오(Photoneo)가 다수 중요 업그레이드 적용한 신형 포시 3D 스캐너(PhoXi 3D Scanner) 출시. 왜 이런 변경했고 고객 산업 애플리케이션에 어떻게 도움 될까? 포토네오 3D 센싱 디렉터 마르첼 스베츠(Marcel Svec)와 R&D 헤드 스보라드 스톨츠(Svorad Stolc)가 답합니다. 열악한 산업 조건서 안정적 성능 스마트 자동화 수요 증가로 3D 비전이 비전 가이드 로보틱스 핵심 파트로 지속 새 시장 확대. 로봇 가이드, 빈 피킹, 고급 객체 핸들링, 디팔레타이징, 경로 보정, 조립, 품질

브라니슬라브 풀리스(Branislav Pulis) & 안드레아 푸플레로바(Andrea Pufflerova) 공저 글로벌 팬데믹이 전 세계 비즈니스 강타. 일부 생산·제조 시설은 제한적 운영 유지, 일부는 중단, 일부는 영구 폐쇄. 자동화에 미친 비즈니스 임팩트는? 기업들이 팬데믹 전보다 3D 비전 기반 자동화 솔루션을 더 찾나, 덜 찾나? 경제 회복과 비즈니스 정상화 위해 어떤 조치 취할 수 있나? 포토네오 VP 세일즈&마케팅 브라니슬라브 풀리스가 현재 상황과 자동화 영향에 인사이트 제공. A.P.: 코로나19 발발이 기업과 프로

Market Research Engine에 따르면 산업용 사물인터넷(IIoT) 시장이 향후 5년간 연평균 8% 이상 성장할 전망. IIoT는 전 세계 공장에 새로운 생산성·효율 차원을 가져올 차세대 프론티어이자, 스마트 매뉴팩처링 핵심 요소, 경쟁 우위 추구 기업 필수 조건입니다. IIoT는 홀로 존재하지 않습니다—로보틱스, AI, 머신 비전, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석 시스템 등 최첨단 기술 상호작용에 의존합니다. 이 글은 IIoT 형성과 그 문맥 내 자동화 가능 애플리케이션 정의에 머신 비전과 최신 발전이 갖는 중요성 중심으

수년간 3D 비전 최대 과제는 현실 세계를 있는 그대로—움직이는 상태로 포착하는 로봇 눈 개발이었습니다. 기존 3D 센싱 기술들은 이 과제에 고전했습니다. 고속 이동 물체 스캔하면서 동시에 고객 요구 고해상도·고정밀 3D 이미지 데이터를 만족하는 기술이 없었습니다. 이 딜레마를 끝낸 게 새로운 패럴렐 스트럭처드 라이트(Parallel Structured Light) 기술입니다. 품질과 속도 사이 딜레마를 종식시켰습니다. 우리는 마침내 3D 비전의 미래에 도착했습니다. 센서 비즈니스 유닛 프로덕트 디렉터 마르첼 스베츠(Marcel

요즘 제조 현장에서 다양한 로봇 보는 건 흔합니다. 로봇이 수많은 비즈니스의 제조 공정을 광범위하게 쉽게 만듭니다. 로보틱스 특정 영역 중 하나가 픽앤플레이스(pick and place) 로봇. 한 영역에서 물체를 집어 다른 정해진 위치에 놓습니다. 제품 제조 공정을 크게 앞당깁니다. 이 글에서 픽앤플레이스 로봇 작동 방식을 다룹니다. 픽앤플레이스 로봇이란? 창고·공장에서 찾아지는 가장 흔한 산업용 로봇 유형 중 하나로, 다음 작업 자동화에 쓰입니다. 상자에서 물건 꺼내기 상자에 넣기 물건을 한 곳에서 다른 곳이나 특정 보관 위

…빈 피킹 솔루션이 인기 얻는 이유 오늘날 빈 피킹 솔루션은 머신 비전 기술과 소프트웨어를 장착한 로봇으로 구성됩니다. 컨테이너 안 물품 중 피킹 가능한 면을 감지해 해당 아이템을 집습니다. 빈 피킹 기술을 워크플로에 추가한 의사결정자들은 전체 산출률 상승과 오류 감소를 경험합니다. 기업 리더들이 로봇 빈 피킹 옵션에 점점 더 관심 갖는 이유를 들여다봅니다. 빈 피킹 솔루션을 가장 많이 쓰는 산업은? 오늘날 벤더들이 제공하는 빈 피킹 솔루션 다수가 고도로 다재다능해 고객 맞춤화가 가능합니다. 하지만 특정 섹터가 특히 빈 피킹 기술

오늘날 자동화 프로젝트는 갈수록 고도화되고 있습니다. 3D 비전은 그 대표적 개선 사례입니다. 프로젝트를 새 차원으로 끌어올리는 데 3D 비전이 왜 그토록 핵심적인지, 수년간 기술이 어떻게 발전해 과거 한계를 극복하고 현재·미래 애플리케이션의 다재다능함을 높여왔는지 살펴봅니다. 3D 비전이 자동화를 개선하는 방식 이 기술은 물체 위치와 상관없이 물체를 감지하게 합니다. 물체가 쌓여 있든, 빈(bin)에 담겨 있든, 다른 배열이든, 이 솔루션들은 산업 자동화를 점점 더 넓은 시나리오에 적용 가능하게 합니다. 많은 시스템이 두 개 렌

3D 스캐닝 정밀도는 특정 색상과 소재에 취약합니다. 검정, 고무질, 광택 표면이 대표적. 그래도 훌륭한 결과를 낼 수 있습니다. 딜리버리 스페셜리스트 이반 자트쿨리아크(Ivan Zatkuliak)가 그 비법을 전합니다. 많은 고객이 까다로운 표면 물체 핸들링 자동화가 필요합니다. 로봇은 3D 비전으로 물체를 인식하고 X, Y, Z 좌표로 정확한 위치를 알아야 비로소 정밀 내비게이션과 피킹이 가능합니다. 도전은 스캔하기 어려운 물체—검정, 고무질, 광택 소재를 3D 비전 시스템이 스캔할 때 발생합니다. 이런 소재가 3D 스캐닝 프

기술과 IT의 급속한 발전이 모든 업종 기업에 무한한 가능성과 기회를 열었습니다. 로보틱스는 풍부한 이점 덕분에 규모·업종 불문 모든 기업이 활용합니다. 로봇이 기업의 수요 증대 대응을 돕는 7가지 핵심 이유를 소개합니다. #1 비용 절감 최우선적으로 로봇은 운영비와 자본비 모두를 줄여줍니다. 로봇 배치로 작업 자동화하면 수동 조작보다 비용이 크게 낮아집니다. 직접비·간접비 절감으로 시장 경쟁력도 올라갑니다. 예: 로봇은 최소 조명·난방이 필요 없어 에너지 비용 절감. 특정 작업 자동화로 직원이 창의성·의사결정이 필요한 더 시급·

3D 비전은 현대 자동화의 심장으로, 산업 공정을 수많은 방식으로 개선하고 우리 삶을 더 편하게 만듭니다. 제품 분류, 품질 검사 결함 검출, 인간이 할 수 없는 속도와 효율로 다양한 작업 완수. 비전 가이드 로봇은 위험 작업과 중량물 핸들링을 맡아 안전성을 높이고 부상 위험을 없앱니다. 3D 센싱 기술은 오늘날 우리가 누리는 이 모든 이점을 제공하기까지 먼 길을 왔습니다—그리고 여전히 진화 중입니다. 최초 사진에서 디지털 이미징으로, 2D에서 3D로, 정적 물체 3D 스캐닝에서 동적 장면 포착으로. 다음은 무엇일까요? 포토네오