Canon의 3D머신 비전 ‘RV 시리즈’ 독자적인 3차원 인식 기술로 보다 정확하고 빠르게… 이성운 기자입력 2017-05-31 15:19:34

인간은 정보를 받아들일 때 80% 이상을 시각에 의존한다고 한다. 인간에게 눈은 보다 정확하고 빠르게 움직일 수 있게 도와주는 기관이다. 로봇에게도 이러한 눈 역할을 하는 장치가 있다. 바로 비전(Vision)이다. 비전은 로봇의 다양한 작업을 가능하게 하며, 보다 정확하고 빠른 움직임을 지원한다. 때문에 최근 많은 산업용 로봇들이 비전을 장착하고 있다. 이러한 시장 상황에 발 맞춰 유명 카메라 기업 캐논 또한 비전 시장에 뛰어 들었다. 이에 본지는 캐논의 3D머신 비전 시스템을 소개한다.

 

▲캐논의 ‘RV 시리즈’

 

캐논은 오랜 세월 카메라 제조를 통해 축적된 기술을 바탕으로 3D머신 비전 시스템인 RV 시리즈를 발매하면서 머신비전 시장에 뛰어 들었다.

혼재된 부품의 위치를 빠르고 정확하게 인식할 수 있는 RV 시리즈는 현재까지 누적판매 대수 100대 이상을 기록하며, 다수의 제조업 공정에 적용되고 있다. 이러한 캐논 RV 시리즈의 특징은 다음과 같다.

 

 

1. RV 시리즈의 제품 구성과 특징

RV 시리즈는 물체의 패턴을 투영해 화상데이터를 취득하는 3D Sensing 기능을 가진 3D머신 비전 Head부와 PC 상에서 동작하는 3D인식 소프트웨어로 구성되어 있다.

더불어 RV 시리즈에는 계측범위가 각기 다른 세 가지 모델이 있으며, 대상 부품의 크기에 따라 적합한 모델을 선택할 수 있다.

 

▲<그림1> 3D 머신 비전 시스템 RV500 설치 사례

 

<그림1>은 계측범위 540×540×200㎜의 모델인 RV500을 로봇과 함께 설치한 사례이다. <그림1>과 같이 캐논의 3D 비전 시스템은 부품을 적재한 팔레트 상부에 설치해 사용한다. 로봇으로부터 부품의 위치 및 자세에 대한 확인 요청을 받으면, 3D머신 비전에서 계측한 인식결과를 로봇으로 송신하고, 그 결과값을 토대로 로봇이 픽업 동작을 실행하는 방식이다.

 

▲RV 시리즈의 계측범위에 따른 적합 모델

 

2. 기본적인 데이터 처리 과정

RV 시리즈가 혼재된 부품을 인식하고 처리하는 과정은 <그림2>에 나타나 있다. RV 시리즈의 기본적인 처리 과정은 다음의 네 가지 처리 프로세스를 따른다.

 

① 여러 종류의 패턴을 투영함으로써, 적재된 부품들의 거리값 데이터 계측

② 혼재된 부품 중, 작업에 필요한 부품 검출

③ 3D CAD를 이용해 부품의 정밀한 3차원 위치 및 자세 검출

④ 로봇핸드가 부품을 파지(把持)하는 과정에서 주변의 간섭 요인이 없는지 판정

 

▲<그림2> 기본적인 처리 과정

 

현재 시판되고 있는 3D 비전제품들 중에는 ①과정의 3차원 거리값 계측 기능만 갖추고 있고, ②과정 이후의 인식 처리에 대해서는 개별시스템을 추가로 구축하거나, 지원하지 않는 제품들이 많다.

거리값은 2D 비전에서 사물의 명암(明暗) 차이를 통해 데이터를 얻는 단계와 상응하는 것으로, 거리값을 토대로 부품을 인식할 수 있는 기능이야말로 3D 비전에서 가장 중요한 기능이라고 할 수 있다.

캐논의 RV 시리즈는 ②와 ③과정을 함께 활용해 부품을 인식하는 기능, 또한 ④과정의 주변 간섭에 따른 로봇의 파지 가부를 판정하는 기능을 제공함으로써, 비전에 관한 특별한 지식이나 스킬 없이도 시스템을 운영하는 것이 가능하다.

 

3. 부품 인식을 위한 캐논의 독자적인 기술

RV 시리즈의 기본적인 데이터 처리 과정 중, ②와 ③과정이 부품을 인식하는 기본 공정이며, 캐논은 이 두 가지 인식 처리 공정을 다양한 대상에 범용적으로 활용할 수 있는 독자적인 방식을 개발해, 제품에 담아냈다.

우선 ②과정은 혼재된 상태에서 부품이 어디에 있는지 대략적인 위치·자세와 함께 부품을 검출하는 기능이다.

이 과정에서 부품의 3차원 자세를 수천가지 종류의 Class로 분류하고, 부품이 있는 위치를 찾는 것과 동시에 어느 Class에 해당되는 지를 고속으로 연산하는 방식을 개발해 채택하고 있다. 또한 부품의 3차원 자세를 수많은 Class로 분류하기 위해서는 전방위적인 시점에서 부품의 자세들을 사전에 CG 형상을 생성해 학습하는 방식을 사용하고 있다.

③의 공정은 정확한 부품 위치를 구하기 위한 프로세스로 3D CAD을 계측한 데이터에 매칭하는 것으로 실현된다. ②에서 얻은 개략적인 위치·자세를 초기값으로 두고, 거리값 데이터와 명암 차이에서 얻은 부품의 모서리값 데이터를 동시에 이용하는 독자적인 매칭 방식을 실시한다. 이 두 가지 처리 공정에 부품을 인식하기 위한 프로그래밍은 불필요하며, 3D CAD파일과 간단한 사전 촬영만으로 제품 셋업이 가능하다.

 

 

4. 간단한 인식 설정과 상세 변경 가능

앞서 설명한 바와 같이 캐논 RV 시리즈는 부품을 인식하기 위한 프로그래밍은 불필요하며, 3D CAD을 기반으로 한 각종 GUI(Graphical User Interface)에 의한 설정만으로 부품의 인식설정이 가능하다. <그림3>은 인식 설정을 테스트하는 GUI 화면의 하나로, 부품 인식 테스트를 실행하는 화면이다.

 

▲<그림3> 부품 인식 테스트 화면

 

<그림3>에 표시된 바와 같이 이용하고자 하는 기능을 선택할 필요는 있으나, 기본적으로 선택에 따른 설정은 자동적으로 이루어진다. 이때 인식과정에서 내부적으로 필요한 각종 Parameter(한도)도 자동으로 설정되도록 설계되어 있다. 이러한 설정의 편리함은 실제로 로봇과 함께 시스템을 구축하는 다수의 유저로부터 높은 평가를 받고 있다.

 

5. Setup 용이성과 Maintenance Free

<그림1>의 설치 예와 같이 캐논의 3D머신 비전 Head는 패턴을 투영하는 프로젝터와 카메라가 일체화된 구조이다. 따라서 팔레트 상부에 설치하는 것만으로 더 이상 어려운 조정은 필요하지 않다. 또한 가볍고 작은 사이즈로 생산라인의 이동이나 변경에도 이동 부하가 적으며, 방진·방수 및 Maintenance Free(보수 불필요)이므로 설치 후 관리도 간편하다.

끝으로 본 제품은 부품공급 공정의 자동화를 검토하는 고객을 위한 Bin Picking System Solution으로써, 효율적인 생산성 향상을 실현한다.

 

캐논쎄미콘덕터엔지니어링코리아(주) www.canon-se.co.kr

이성운 기자
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