빈 피킹에 머신 비전 시스템이 필수적인 이유

2025년 6월 17일

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머신 비전 시스템은 빈 피킹(Bin Picking) 접근 방식을 혁신했습니다. 혼란스러운 환경에서도 놀라운 정밀도로 물체를 식별하고 방향을 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 연구에 따르면 자동화된 시스템이 수동 시스템보다 정확도가 더 높습니다. 자동 위치 결정 시스템의 결정 계수(R²)는 2로, 수동 작동 시스템의 0.72보다 높습니다. 이는 시스템이 일관된 성능을 유지할 수 있음을 보여줍니다. 빈 피킹 머신 비전 시스템을 사용하면 오류를 크게 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있어 현대 자동화에 필수적인 도구입니다.

주요 요점

머신 비전 시스템 빈 피킹을 더 정확하고 빠르게 만듭니다.
3D 비전은 로봇이 깊이를 보고 특이한 모양의 물건을 잡는 데 도움이 됩니다.
빈 피킹 자동화 근로자의 부담을 줄여 작업을 더 안전하고 더 잘 수행할 수 있게 해줍니다.
로봇 팔에 머신 비전을 사용하면 작업 속도와 출력량이 향상됩니다.
첨단 비전 시스템은 기업이 미래의 변화에 대비하는 데 도움이 됩니다.

빈 피킹의 복잡성 이해

불규칙한 물체 모양을 처리하는 과제

빈 피킹(bin picking)에서 불규칙한 물체 모양은 상당한 난관으로 작용합니다. 물체는 크기, 질감, 그리고 기하학적 구조가 다양한 경우가 많습니다. 이로 인해 로봇 시스템이 효과적으로 물체를 파악하기 어렵습니다. 예를 들어, 얇거나 반사되는 물체는 센서를 교란시켜 감지 오류를 유발할 수 있습니다. 또한, 불규칙한 모양은 피킹 중 정렬 불량을 발생시킬 가능성을 높입니다. 구겨진 포장재나 비대칭 부품과 같은 물체를 다룰 때 이러한 문제를 발견할 수 있습니다. 첨단 비전 유도 로봇 기술과 3D 스캐닝 기술은 물체 인식 및 위치 파악을 향상시켜 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.

무작위 방향 다루기

통 속 물체는 예측 가능한 위치에 거의 머물지 않습니다. 평평하게 놓여 있거나, 똑바로 서 있거나, 다른 물체와 겹치기도 합니다. 이러한 무작위성은 물체를 식별하고 집어 올리는 작업을 복잡하게 만듭니다. 로봇 시스템은 물체를 잡기 전에 각 물체의 정확한 방향을 파악해야 합니다. 정확한 자세 추정 없이는 시스템이 고장날 위험이 있습니다. 다관점 스캐닝은 사각지대를 없애는 해결책을 제시합니다. 여러 각도에서 스캔한 결과를 결합하면 물체의 방향을 감지하는 정확도를 높일 수 있습니다.

전통적인 방법이 왜 부족한가

기존의 방식은 수작업이나 기본적인 자동화에 크게 의존합니다. 이러한 접근 방식은 현대 빈 피킹(bin picking) 작업의 복잡성을 해결하는 데 어려움을 겪습니다. 작업자는 특히 빈이 비었을 때 손이 닿기 어려운 품목에 접근하는 데 어려움을 겪습니다. 또한 수작업은 충돌 및 오류 위험을 증가시킵니다. 기본적인 자동화는 불규칙한 모양과 무작위 방향에 필요한 적응력이 부족합니다. 반면, 머신 비전 시스템은 실시간 결함 감지 및 품질 관리를 통합합니다. 이를 통해 기계 적재 작업에서 낭비를 최대 25% 줄이고 오류율을 15% 개선할 수 있습니다. 아래 표는 빈 피킹의 주요 과제와 해결책을 보여줍니다.

챌린지 유형	상품 설명
접근하기 어려운 품목에 접근하기	다른 물건과 엉켜 있거나 구석에 놓여 있는 물건을 꺼내는 데 어려움이 있으며, 특히 쓰레기통이 비어 있는 경우에는 더욱 그렇습니다.
충돌 위험	쓰레기통에 남아 있는 물체와 접촉하지 않도록 그리퍼를 정밀하게 조작해야 합니다.
신뢰할 수 있는 객체 포즈 추정	얇고 반사성이 있거나 모양이 불규칙한 물체를 정확하게 식별하고 위치를 파악하는 데 어려움이 있습니다.
기술 솔루션	위의 과제를 해결하기 위해 비전 가이드 로봇과 3D 스캐닝을 통합합니다.
품질 관리 통합	실시간으로 결함을 감지하고 제거하여 폐기물과 폐기물을 최대 25%까지 줄일 수 있습니다.
오류율 개선	고급 시스템을 사용하면 기계 적재 작업에서 오류율을 최대 15%까지 줄일 수 있습니다.
다각적 스캐닝	여러 관점에서 스캔한 내용을 결합하여 사각지대를 없애고 현지화 정확도를 높입니다.

채택함으로써 고급 머신 비전 시스템, 이러한 한계를 극복하고 빈 피킹 작업의 효율성을 더욱 높일 수 있습니다.

빈 피킹에서 3D 비전 시스템의 역할

3D 비전 시스템이 객체 인식을 가능하게 하는 방법

A 3D 비전 시스템 깊이 인식과 공간 인식 기능을 제공하여 빈 피킹(bin picking)에서 객체 인식에 혁신을 가져옵니다. 기존의 2D 시스템과 달리, 객체의 높이, 너비, 깊이를 포착하여 복잡한 환경에서도 정확한 식별을 가능하게 합니다. 예를 들어, 3D 비전 시스템은 상자에서 부품을 꺼낼 때 다양한 Z축 높이에 적응할 수 있습니다. 이러한 유연성 덕분에 크기와 모양이 다양한 객체를 정확하게 감지하고 위치를 파악할 수 있습니다.

또한, 이러한 시스템은 고급 알고리즘을 사용하여 복잡한 물체의 기하학적 구조를 분석합니다. 불규칙한 모양, 반사 표면, 겹치는 물체를 인식하는 데 탁월합니다. 특수 엔드 이펙터는 정밀도를 더욱 향상시켜 로봇 팔이 물체를 더욱 정확하게 잡을 수 있도록 합니다. 더욱이, 3D 비전 시스템은 장시간 무인 작동이 가능하여 수동 방식보다 효율성을 크게 향상시킵니다.

정량적 데이터 또한 객체 인식 정확도의 향상을 뒷받침합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

방법	데이터 세트	개량
시각-언어 모델	웨이	+23 AP3D
시각-언어 모델	아르고버스 2	+7.9 AP3D
큐브 R-CNN	도시와 실내	이전 방법보다 성능이 뛰어납니다

이러한 발전은 3D 비전 시스템이 기존 기술의 한계를 극복하여 현대 자동화에 필수적인 도구가 되는 모습을 보여줍니다.

로봇 시스템과의 통합

3D 비전 시스템과 로봇 팔을 통합하면 빈 피킹(bin picking) 작업에 원활한 워크플로가 구축됩니다. 이 시스템은 물체의 위치, 방향, 깊이에 대한 실시간 데이터를 제공하여 로봇 팔이 정밀하게 움직일 수 있도록 합니다. 이러한 통합은 수동 작업에서 발생하는 추측 작업을 제거하고 프로세스의 전반적인 효율성을 향상시킵니다.

주요 지표는 이러한 통합의 효과를 보여줍니다.

메트릭	상품 설명
깊이 해상도	정확한 객체 식별에 중요한 심도 이미지에서 포착한 세부 정보 수준입니다.
정확성	로봇 피킹 및 배치 작업에 필수적인 정확한 거리를 측정하는 능력입니다.
시야	카메라의 깊이 센서가 덮는 영역으로, 로봇의 사용 가능한 작업 공간을 결정합니다.

예를 들어, 베어 로보틱스(Bear Robotics)는 Servi와 Servi+ 자율 서비스 로봇에 멀티 카메라 3D 비전 시스템을 구현했습니다. 이러한 혁신은 운영 효율성을 높이고 고객 경험을 향상시키며, 3D 비전 시스템과 로봇 팔을 결합할 수 있는 잠재력을 보여주었습니다.

성공적인 응용 프로그램의 예

실제 적용 사례는 빈 피킹(bin picking) 분야에서 3D 비전 시스템의 혁신적인 효과를 보여줍니다. SYSTEMATIX Inc.는 자동차 조립 라인을 위한 비전 가이드 로봇 솔루션을 개발했습니다. 이 시스템은 생산 정확도를 크게 향상시키고 사이클 시간을 단축했습니다. 스마트 카메라 기술을 활용하여 빈 피킹 작업을 자동화함으로써 3D 비전 시스템의 발전을 입증했습니다.

마찬가지로, 선전에 위치한 기술 회사인 장룬(Jiangrun)은 다양한 제조 분야에 AI와 3D 기술이 통합된 빈 피킹(bin picking) 시스템을 성공적으로 구축했습니다. 이 솔루션은 효율성을 높이고 비용을 절감하여 산업 현장에서 3D 비전 시스템의 실질적인 가치를 입증했습니다.

이러한 사례는 3D 비전 시스템이 빈 피킹 과정의 복잡한 과제를 어떻게 해결하고, 더 스마트하고 효율적인 자동화 프로세스의 길을 열어주는지 보여줍니다.

빈 피킹 머신 비전 시스템의 이점

이미지 출처 : unsplash

향상된 정확성과 속도

빈 피킹 머신 비전 시스템은 산업 운영의 정확도와 속도를 크게 향상시킵니다. 이 시스템은 정밀한 부품 식별 및 검사에 탁월하여 아주 작은 결함도 감지합니다. 예를 들어, 비전 기반 검사는 부품을 검증하고 계측 작업을 수행하여 제조 정확도를 향상시킵니다. 또한, 향상된 조명 기술 또한 시스템의 결함 감지 효율을 높여줍니다.

이러한 시스템은 최소한의 다운타임으로 다양한 작업에 적응할 수 있습니다. 새로운 검사 요건에 맞춰 시스템을 재구성하면 역동적인 생산 환경에서도 유연성을 확보할 수 있습니다. 벤치마크 테스트를 통해 성능을 검증하고, 필요에 가장 적합한 기술을 선택하는 데 도움을 드립니다.

이러한 시스템이 정확도와 속도를 어떻게 향상시키는지 자세히 살펴보겠습니다.

메트릭/예시	상품 설명
품질 검사 강화	계측 및 구성 요소 검증을 위한 비전 검사를 통해 제조 정확도가 향상됩니다.
개선된 조명을 위한 디자인	더 나은 조명 기술은 결함 탐지와 품질 관리를 강화합니다.
적응성 확보	비전 시스템은 다양한 검사 작업에 맞게 재구성할 수 있어 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다.
성능 검증	벤치마크 테스트는 특정 요구 사항에 가장 적합한 비전 기술을 식별하는 데 도움이 됩니다.

또한, 이 시스템은 부품 측정 및 검사 작업을 놀라운 효율성으로 자동화합니다. 분당 수천 건의 측정을 수행할 수 있어 처리량이 많은 생산 라인에 이상적입니다. 비접촉 측정은 공정 속도를 더욱 높여 100% 인라인 검사가 가능합니다. 소음을 제거하고 로봇에 안정적인 타겟팅을 제공함으로써 이 시스템은 처리 시간을 단축하고 생산성을 향상시킵니다.

향상된 근로자 안전 및 인체공학

작업 흐름에 빈 피킹 머신 비전 시스템을 통합하는 것은 다음과 같습니다. 효율성 향상 작업자 안전도 향상됩니다. 수동 빈 피킹은 반복적인 동작과 불편한 자세를 수반하는 경우가 많아 시간이 지남에 따라 근골격계 부상으로 이어질 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화하면 근로자의 신체적 부담을 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 근로자는 비판적 사고와 창의력을 요구하는 더 가치 있는 작업에 집중할 수 있습니다.

이 시스템은 또한 위험한 환경에서 사람의 개입 필요성을 줄여줍니다. 예를 들어, 자동화 셀에서는 비전 시스템을 갖춘 로봇이 자재 취급 및 검사와 같은 작업을 수행하여 작업자를 위험으로부터 보호합니다. 이를 통해 높은 생산성을 유지하면서도 더욱 안전한 작업 환경을 조성합니다.

더욱이 인체공학적 이점은 신체적 안전에만 국한되지 않습니다. 더 이상 단조로운 작업을 수행할 필요가 없어짐에 따라 근로자들은 피로와 스트레스를 덜 느끼게 됩니다. 이는 직원들의 만족도와 동기 부여를 높여 궁극적으로 전반적인 운영 효율성을 향상시킵니다.

자동화로 생산성 향상

빈 피킹 머신 비전 시스템은 자동화 셀 내 생산성 향상에 중추적인 역할을 합니다. 이 시스템은 산업용 로봇과 완벽하게 통합되어 자재 취급, 조립, 검사 등의 작업을 더욱 유연하고 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 3D 비전 시스템은 로봇이 다양한 물체의 모양과 방향에 적응할 수 있도록 하여 복잡한 빈 피킹 작업에 이상적입니다.

정량적 데이터는 이러한 시스템을 통해 달성된 생산성 향상을 강조합니다.

메트릭	가치관
신뢰성	99.5의 % - 99.98의 %
인간의 개입 시간	1시간 동안 13~24분

최대 99.98%의 높은 신뢰성을 자랑하는 이 시스템은 일관된 성능을 보장하여 잦은 조정 필요성을 줄여줍니다. 인력 개입을 최소화하여 숙련된 인력을 더욱 전략적인 업무에 집중시킬 수 있습니다. 이를 통해 운영 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 미래 지향적인 솔루션을 제공하여 장기적인 성공을 보장합니다.

반복적인 작업을 자동화하면 사이클 타임을 단축하고 처리량을 높일 수 있습니다. 비전 시스템과 로봇을 통합하면 병목 현상이 해소되어 자동화 셀의 효율이 극대화됩니다. 이는 비용 절감, 출력 품질 향상, 그리고 생산 공정의 간소화로 이어집니다.

머신 비전 시스템 구현의 과제 해결

비용 및 복잡성 관리

빈 피킹(bin picking)을 위한 머신 비전 시스템 구현은 비용이 많이 들고 복잡해 보일 수 있습니다. 하드웨어, 소프트웨어 및 통합 비용을 고려해야 합니다. 고품질 카메라, 센서, 프로세서는 일반적으로 가격이 높습니다. 또한, 이러한 구성 요소를 기존 워크플로에 통합하려면 전문 지식과 시간이 필요합니다.

비용을 관리하려면 투자 수익률이 가장 높은 특정 작업에 집중하여 작게 시작할 수 있습니다. 예를 들어, 반복적이거나 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 자동화하면 장기적으로 비용을 절감할 수 있습니다. 모듈식 시스템은 복잡성을 줄이는 데에도 도움이 됩니다. 이러한 시스템을 사용하면 필요에 따라 구성 요소를 추가할 수 있으므로 불필요한 초기 비용을 피할 수 있습니다.

경험이 풍부한 공급업체와 협력하면 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 맞춤형 솔루션과 지속적인 지원을 제공하여 더욱 원활한 구현을 보장합니다. 신중하게 계획하고 요구 사항의 우선순위를 정함으로써 비용과 복잡성의 균형을 효과적으로 맞출 수 있습니다.

효과적인 사용을 위한 교육

가장 진보된 머신 비전 시스템에도 숙련된 작업자가 필요합니다. 적절한 훈련, 팀이 시스템을 효율적으로 사용하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 교육을 통해 운영자는 카메라 보정, 데이터 해석 및 문제 해결 방법을 이해하게 됩니다.

팀원들이 자신감을 얻도록 돕기 위해 실습 워크숍과 온라인 튜토리얼을 제공할 수 있습니다. 다양한 작업에 맞게 시스템을 조정하는 방법을 가르치는 데 중점을 두세요. 예를 들어, 다양한 물체 크기와 모양에 맞게 비전 시스템을 조정하는 방법을 알아야 합니다. 정기적인 교육 업데이트를 통해 팀원들에게 새로운 기능과 모범 사례를 지속적으로 알려줄 수 있습니다.

운영자와 엔지니어 간의 협업을 장려하면 시스템 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 팀원들이 협력하면 문제를 더 신속하게 파악하고 해결하여 더욱 원활한 운영을 보장할 수 있습니다.

기술적 한계 극복

머신 비전 시스템은 특히 무작위 빈 피킹(bin picking)에서 기술적 어려움에 직면합니다. 부분적으로 덮여 있거나 여러 겹으로 쌓여 있는 부품을 인식하는 것은 어렵습니다. 열악한 조명 조건과 다양한 물체 방향은 복잡성을 가중시킵니다.

2D에서 3D 비전 시스템으로 전환하면 이러한 문제 중 상당수가 해결됩니다. 3D 시스템은 복잡한 물체의 방향을 처리하고 변화하는 조명 조건에 맞춰 조정됩니다. 고급 알고리즘과 여러 대의 카메라는 복잡한 환경에서도 정확도를 향상시킵니다. 예를 들어, 이러한 시스템은 쓰레기통의 다른 물체와 충돌하지 않고도 잡을 부품을 식별할 수 있습니다.

주요 과제는 다음과 같습니다.

가려지거나 겹치는 부분을 인식합니다.
충돌을 피하기 위한 로봇의 조종.
조명 조건이 좋지 않은 경우 대처 방법.

3D 비전 시스템과 견고한 알고리즘을 도입하면 이러한 한계를 극복할 수 있습니다. 이러한 발전 덕분에 비전 가이드 로봇은 산업용 빈 피킹(bin picking)을 위한 신뢰할 수 있는 솔루션이 될 것입니다.

자동화 및 인력 효율성 혁신

인력 역할 재정의

머신 비전 시스템을 활용한 자동화는 인력 역할에 대한 접근 방식을 혁신하고 있습니다. 이러한 시스템은 반복적이고 오류가 발생하기 쉬운 작업을 처리하여 더욱 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 실시간 모니터링은 수동 검사의 필요성을 없애고, 품질 관리 업무를 자동화된 프로세스를 감독하는 역할로 전환합니다.

세계 경제 포럼 2023년 미래 일자리 보고서 2027년까지 약 23%의 일자리가 변화할 것으로 예측됩니다. 69만 개의 새로운 일자리가 창출되는 반면, 83만 개의 일자리가 사라질 것으로 예상되며, 이는 자동화의 혁신적인 영향을 강조합니다.

맥킨지 글로벌 연구소는 또한 30년까지 미국에서 근무 시간의 최대 2030%가 자동화될 수 있다고 강조합니다. 이러한 변화는 데이터 기반 인사이트 관리나 생산 워크플로 최적화와 같은 업무를 담당하는 직무로 발전할 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 머신 비전 시스템은 위험한 작업을 자동화하여 안전성을 향상시키고, 위험한 환경에서의 인력 개입 필요성을 줄여줍니다.

직무만족도 제고

자동화는 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 직무 만족도도 높여줍니다. 단조로운 작업을 자동화함으로써 창의적이고 의미 있는 업무에 집중할 수 있습니다. 연구에 따르면 자동화에 투자한 기업들은 20년 동안 직무 만족도가 XNUMX% 향상되었다고 합니다.

직원 참여 점수가 25% 증가했습니다.
생산성이 40% 증가했습니다.

자동화가 반복적인 작업을 처리하는 환경에서 일하면 피로와 스트레스를 덜 받게 됩니다. 이는 더욱 만족스러운 업무 환경을 조성하여 더 가치 있는 활동에 기여할 수 있도록 합니다.

더욱 스마트한 자동화 프로세스 발전

머신 비전 시스템은 더욱 스마트한 자동화 프로세스를 주도하고 있습니다. AI 통합은 혁신을 가져왔습니다. 결함 감지제조업체는 이를 통해 의사 결정을 자동화하고 반복적인 작업을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 3D 빈 피킹 시스템의 발전으로 로봇은 더욱 유연하고 정밀하게 작업할 수 있게 되었습니다.

이러한 시스템은 프로그래밍 시간을 최적화하고 결함 식별의 정확도를 향상시킵니다. 결과적으로 생산 주기가 단축되고 결과물의 품질이 향상됩니다. 이러한 기술을 도입하면 운영에서 더욱 스마트하고 효율적인 자동화를 구현할 수 있습니다.

머신 비전 시스템은 빈 피킹(bin-picking) 작업에 혁신을 가져옵니다. 탁월한 정밀도를 제공하여 복잡한 작업을 손쉽게 처리할 수 있도록 지원합니다. 또한, 반복적인 프로세스를 자동화하고 오류를 줄여 효율성을 향상시킵니다.

팁: 머신 비전 기술을 도입하면 끊임없이 변화하는 업계에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다.

이러한 시스템은 기존 방식의 한계를 극복함으로써 더욱 스마트한 자동화를 실현할 수 있는 토대를 마련합니다. 또한 인력 역할을 최적화하여 전략적인 업무에 집중할 수 있도록 지원합니다. 이 기술을 도입하면 생산성과 적응력이 향상된 미래 지향적인 운영을 보장할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

자동화에서 빈 피킹이란 무엇인가요?

빈 피킹(Bin Picking)은 로봇을 사용하여 컨테이너나 통에서 물건을 집어 올리는 작업입니다. 분류 및 조립과 같은 작업을 자동화하여 제조 효율성을 향상시킵니다. 머신 비전 시스템은 물건이 무작위로 배치되거나 겹쳐져 있어도 로봇이 물체를 정확하게 식별하고 잡을 수 있도록 지원합니다.

머신 비전 시스템은 어떻게 빈 피킹을 개선하는가?

머신 비전 시스템은 정확한 물체 인식 및 방향 설정을 통해 빈 피킹(bin picking)을 향상시킵니다. 고급 카메라와 알고리즘을 사용하여 모양, 크기, 위치를 감지합니다. 이를 통해 오류를 줄이고 속도를 높여 프로세스의 효율성과 신뢰성을 높입니다.

머신 비전 시스템이 통 속의 이물질을 감지할 수 있나요?

네, 머신 비전 시스템은 이물질 감지 기능을 수행할 수 있습니다. 통에서 원치 않는 품목을 식별하여 올바른 부품만 선별되도록 보장합니다. 이 기능은 품질관리를 개선합니다 다운스트림 프로세스에서 발생하는 오류를 방지합니다.

빈 피킹에 있어서 3D 비전 시스템이 2D보다 더 나은가요?

3D 비전 시스템은 깊이 인식 기능을 제공하기 때문에 빈 피킹(bin picking)에 더 적합합니다. 물체의 높이, 너비, 깊이를 포착하여 로봇이 복잡한 모양과 방향을 처리할 수 있도록 합니다. 따라서 불규칙하거나 겹치는 물건을 피킹하는 것과 같은 까다로운 작업에 이상적입니다.