3D 비전이란? 산업용 지능형 로봇 솔루션에 비전 기술이 필요한 이유
사람은 세상을 인식하는 정보의 80% 이상을 ‘시각’을 통해 얻는다고 합니다. 시각은 단순히 ‘보는 것’을 넘어, 상황을 판단하고 행동을 결정하게 만드는 핵심 감각입니다.
로봇에게도 마찬가지입니다. 비전 기술의 결합은 로봇의 단순 반복 작업을 넘어, ‘무엇을, 어떻게 처리할지’ 스스로 인식하고 판단할 수 있게 하는 시작점과 같습니다. 곧, 시각의 유무는 로봇의 활용 범위를 결정짓는 기준선인 것 입니다.
이번 글에서는 지능형 로봇 자동화 솔루션의 핵심 기술 중 하나인 3D 비전 기술을 소개하고, 이 기술이 어떻게 로봇 솔루션과 결합하여 작동되는지 알아보도록 하겠습니다.
스마트 공장 자동화 솔루션 핵심 : ‘유연성’ 과 기존 자동화의 한계
오늘날 스마트 공장이 주목 받는 이유는 단순한 ‘자동화’ 때문만은 아닙니다. 더 적은 인력으로 더 많은 생산을 해낼 수 있는 효율성뿐 아니라, 변화하는 제품과 공정에 빠르게 대응할 수 있는 ‘유연성(Flexibility)’이 매우 중요합니다.
그러나 현실의 물류/제조 현장을 자동화하는 일은 생각보다 복잡합니다. 제품의 크기, 모양, 색상, 처리 방식이 끊임없이 바뀌고, 한 라인에서 수십 종의 제품이 동시에 생산되기 때문입니다. 이런 환경에서 고정형 로봇은 사전에 입력된 위치와 경로의 작업 수준만 처리가 가능했고, 미리 설정되지 않은 조건은 경로를 다시 수정해야 하는 한계가 존재했습니다.
한계를 극복하는 핵심 기술 : 로봇 비전 기술 (2D/3D)
이러한 한계를 극복하기 위해 필요한 기술은 바로 ‘비전(Vision)’ 기술입니다.
비전 기술은 기존에 엔지니어가 로봇의 움직임을 일일이 프로그래밍 해야 했던 ‘티칭(Teaching)’ 작업 없이도, 로봇이 시각 센서를 통해 환경이나 사물을 스스로 인식할 수 있도록 하기 때문입니다.
비전 기술은 통상적으로 2D와 3D 비전으로 분류됩니다. 두 개의 기능적인 차이를 간단하게 비교해보면,
구분 | 2D 비전 | 3D 비전 |
|---|---|---|
인식 방식 | 평면 이미지 (X, Y) | 입체 공간 인식 (X, Y, Z) |
주요 정보 | 색상, 형태, 패턴 | 거리, 깊이, 각도, 부피 |
장점 | 빠른 처리 속도, 저비용, 단순 공정에 적합 | 불규칙 환경 대응, 고정밀 인식, AI 결합 용이 |
한계 | 거리·높이 정보 부재 | 상대적으로 높은 비용 및 연산 부하 |
2D 비전: 평면(x-y) 상의 정보만 인식하여 ‘물체가 어디에 있고 어느 방향을 향하고 있는가’까지 알 수 있지만, 높이나 깊이(거리)는 인식할 수 없습니다.
3D 비전: 입체(x-y-z) 공간의 정보를 함께 분석합니다. 물체의 위치(x,y,z)뿐 아니라, 실제 공간 속에서의 기울기와 자세(roll, pitch, yaw)까지 파악하는 것이 핵심입니다. 이는 공간 속에서 사물을 정확히 이해하고 다룰 수 있게 만듭니다.
스마트 공장에서 3D 비전 기술이 중요한 이유는 현장에 적용되는 6축 수직 다관절 로봇과 시너지를 내기 때문입니다. 6축 로봇은 공간 상에서 전 방향으로 움직일 수 있으므로, 3D 비전 기술을 통해 물체 자세(roll, pitch, yaw)까지 판단하여 작업을 할 수 있도록 돕는 것 입니다.
3D 비전, 어떻게 깊이를 볼까?
3D 비전 시스템은 단순히 카메라로 촬영하는 것을 넘어, 깊이 정보를 얻기 위해 특별한 센싱 방식을 사용합니다. 대표적인 세 가지 기술은 다음과 같습니다.
방식 | 원리 | 장점 |
|---|---|---|
ToF | 레이저 빛이 물체에 맞고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산. | 빠른 속도, 넓은 범위 측정에 유리, 외부 조명 영향 적음. |
구조광 | 특정 패턴(예: 격자무늬)의 빛을 투사하고, 물체의 굴곡에 의해 변형된 패턴을 분석하여 깊이를 계산. | 매우 높은 정밀도 제공, 복잡한 형태 분석에 유리. |
스트레오 비전 | 인간의 눈처럼 두 대의 카메라를 사용하여 시차(Parallax)를 분석해 거리를 계산. | 시스템 구성이 비교적 단순, 실내외 환경에 모두 적용 가능. |
이러한 방식이 도입된 3D 비전 하드웨어들은 제조 현장의 요구 사항(속도, 정밀도, 환경 등)에 맞춰 선택되어 로봇의 ‘눈’ 역할을 수행합니다.
3D 비전 기술과 AI와의 융합
3D 비전 기술은 단순히 로봇이 '보는 것'을 넘어 '생각하는 것'으로 발전하고 있습니다. 그 이유는 바로 AI 기술과의 융합에 있는데요.
AI 및 딥러닝과의 결합을 통해 3D 비전으로 얻은 데이터(점군: Point Cloud)를 딥러닝으로 분석하여 인식 정확도를 극대화하고, 사전에 학습되지 않은 새로운 형태의 제품도 스스로 인식하고 적응이 가능해졌습니다.
인식뿐만 아니라, 비전 데이터를 바탕으로 로봇이 스스로 작업 환경을 모델링하고, 장애물을 회피하며 최적의 경로를 계획/수정할 수도 있습니다. 이는 로봇이 인간의 개입 없이도 생산 라인의 변화에 완벽하게 대응할 수 있게 만든다는 것을 의미합니다.
3D 비전 기술의 구체적인 활용 사례
3D 비전 기술은 스마트 공장 내 유연성을 극대화하며, 다음과 같은 지능형 로봇 솔루션에 적용되고 있습니다.
활용 분야 | 3D 비전의 역할 |
|---|---|
팔레타이징/ | 불규칙하게 쌓여 있는 대상체(박스, 토트 박스, 포대 등)의 정확한 위치와 자세(x,y,z, roll, pitch, yaw), 적재 패턴 등을 인식. |
다양한 피킹 | 불규칙하게 쌓여 있는 물체의 정확한 위치와 자세(x,y,z, roll, pitch, yaw) 인식. |
고정밀 조립/결합 | 위치 오차와 기울기를 보정하여 부품의 오차 없는 결합을 유도. |
고정밀 용접/본딩 등 | 위치 오차와 기울기를 보정하여 부품의 오차 없는 용접/본딩을 유도. |
3D 비전 기술은 스마트 공장의 유연성과 지능을 동시에 담보하는 핵심 인프라입니다. 이 기술의 발전은 로봇이 단순 반복 작업자를 넘어, 스스로 판단하고 행동하는 진정한 '지능형 로봇 솔루션'으로 도약하는 근간이 될 것입니다.
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기술 융합으로 완성되는 지능형 로봇 자동화
이번 글에서는 지능형 AI 로봇 솔루션의 핵심 기술 중 하나인 3D Vision 기술의 중요성을 살펴보았습니다.하지만 로봇이 실제 산업 현장에서 자율적으로 동작하기 위해서는 단일 기술만으로는 충분하지 않습니다.
정밀한 비전 인식(3D Vision), 좌표 정합을 위한 캘리브레이션(Calibration), AI 기반 의사결정(Deep Learning), 실시간 제어(Robot Control), 그리고 공정 연동(PLC Integration) 등 수많은 기술들이 유기적으로 융합되어야만 진정한 지능형 로봇 자동화(Intelligent Robotics Automation) 가 완성할 수 있습니다.
CMES는 이러한 복잡한 기술 스택을 하나의 통합 구조로 구현하여, AI 비전 기반 로봇의 양산형 자동화 솔루션을 현실화하고 있습니다.
로봇이 ‘보고, 생각하고, 움직이는’ 지능형 자동화의 시대. 이제 그 시작을 CMES와 함께 하세요.