[전문가칼럼] 2D 검사처럼 쉽고 편리해진 3D 비전 검사

Mary Dean, 코그넥스 글로벌 콘텐츠 마케팅 매니저

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Mary Dean, 코그넥스 글로벌 콘텐츠 마케팅 매니저 |

제조 물품은 대부분 3차원으로 제작되기 때문에 3차원에서 작동할 수 있게 설계된 자동화 시스템을 사용하는 것이 조립, 품질 보증과 그 외 산업 업무에서 더 효과적일 것이라는 생각은 당연하다. 현재의 3D 머신비전 시스템은 일반적으로 로봇과 같은 자동화 기계를 안내하여 물품을 픽업한 뒤 결함이 있는지 검사하며 조립 프로세스의 일부로 물체를 측정하는 기본 작업을 수행한다.

3D 머신비전 설계자는 레이저 스캐닝, 스테레오스코픽(stereoscopic), ToF(time-of-flight) 솔루션을 포함한 여러 가지 옵션 중에서 선택하는데, 이 세 가지 솔루션 중 레이저 스캐닝이 가장 빠르고 정확하며 비용 효율적인 3D 데이터 수집 솔루션으로 알려져 있다.

레이저 스캐너는 레이저 프로파일러(laser profiler), 변위 센서(displacement sensor) 및 영역 스캔 시스템(area-scan system)의 세가지 주요 유형으로 나뉜다. 레이저 프로파일러는 개별 프로필을 연속 영상에 쌓아 표면 맵(surface map)을 생성한다.

변위 센서는 높이 맵(height map)보다 더 나은 정확도와 유용성을 위해 전체 객체의 실제 3D 포인트 클라우드 데이터(Point Cloud Data)를 생성한다. 3D 레이저 스캐닝 솔루션은 자동차(플래시 & 갭, 부품 검사, 로봇 안내), 소비자 제품(카운트, 포장, 검증), 식음료(검사, 계수, 분류, 포장), 전자제품(존재 유무, 품질 보증) 등 다양한 산업 분야에서 이용되고 있다.

3D비전 솔루션의 도입을 망설이는 3가지 이유

3D 비전 솔루션이 이렇게 장점이 많다면 왜 아직 많은 이들이 3D 비전 솔루션 선택을 망설이고 있을까? 3D 비전 솔루션이 갖는 몇 가지 과제 때문으로 보인다.

보통 3D 비전 솔루션을 사용하며 겪는 세 가지 난관으로 첫째, 6 자유도(degrees of freedom: 어떤 확률분포에 따르는 통계량에 포함되는 확률변수가운데서 속박된 조건을 제외하고 자유롭게 변화할 수 있는 개수)의 각 축을 중심으로 회전을 포함한 3D 측정의 필요성. 둘째, 진정한 3D 툴의 부족함. 셋째, 임베디드 프로세싱의 한계와 컴퓨팅 집약적인 3D 애플리케이션에 미치는 영향을 꼽을 수 있다.

대부분의 3D 비전 시스템은 3D 포인트 클라우드 스캔보다 높이 맵(height map)을 이용하기 때문에 객체 측정을 6 자유도로 하는 것은 힘든 일이다. 높이 맵을 사용하면 열 감지 카메라에서 온도가 열 영상으로 인코딩 되는 방식과 유사하게 높이 정보가 색상으로 인코딩 된다.

하지만 인간은 높이를 색으로 이해하지 못하기 때문에 이런 솔루션은 오히려 프로그래밍을 더 어렵게 만든다. 뿐만 아니라 대부분의 3D 애플리케이션은 회전, 기울기, 기울기 방향을 수용하기 위해 3D 비전 시스템이 필요로 하는 일정 수준의 움직임을 요구한다. 무엇보다도 포인트 클라우드 데이터를 사용하는 것에 비해 3D 표면 맵을 이용하면 데이터 측정 정확도가 부정확할 수 있다. 오직 포인트 클라우드 데이터만이 실제 형상 그대로를 표현하기 때문이다.

진정한 3D 비전 툴의 부재는 여전히 많은 3D 솔루션 개발자들이 2D 툴로 3D 애플리케이션 해결을 위해 시간을 소비하고 있음을 의미한다. 이로 인해 데이터의 정확성이 떨어지고 엔지니어링에 대한 투자가 증가하며 개발 및 런타임 운영 시간이 길어지는 불편함을 겪게 된다.

마지막으로, 3D 비전 솔루션은 많은 양의 데이터를 처리해야 하기 때문에 대부분의 3D 비전 솔루션이 값비싼 산업용 PC나 PC 처리 장치에 의존하고 있는 현실이다. 이러한 프로세서는 케이블 마모와 로봇 팔 끝의 무게를 제한할 필요성에 대한 추가적인 우려를 야기하는 로봇 장착 솔루션의 경우, 케이블 연결과 개조를 더욱 복잡하게 한다.

더 나은 3D 비전 솔루션 구축

3D 비전 솔루션에 대한 요구가 증가하고 있다는 점을 감안하여 코그넥스는 위의 주요 과제를 해결하는 데 주력해 왔다. 코그넥스의 3D 비전 솔루션 ‘인사이트 3D-L4000’은 특허 취득한 업계 최초의 스페클 없는 블루 레이저를 사용하여 높이 맵 대신 완전한 3D 포인트 클라우드 데이터를 생성하고 각 회전 및 기울기에 대한 자세한 정보를 제공한다.

또한 새로운 3D 솔루션은 3D 렌더링된 전체 포인트 클라우드를 운영자에게 제공하여 어떤 방향으로든 개체를 회전, 기울이기 및 회전할 수 있도록 한다. 이렇게 하면 부품의 형상과 디스플레이의 형상의 상관 관계를 쉽게 만들 수 있다.

코그넥스는 3D 포인트 클라우드에서 직접 작동하는 비전 툴을 개발하여 정확도를 높이고 수행할 수 있는 검사 유형을 확장했다. 이 경우, 검사가 3D로 이루어지기 때문에 사용자는 비전 도구가 실제 부품 또는 구성 요소에서 어떻게 작동하는지 즉시 경험할 수 있다.

또한 코그넥스의 3D-L4000은 Blob3D, PatMax 3D, Edge 3D, ExtractSphere 3D, ExtractCylinder 3D 등을 포함한 여러가지 전용 3D 알고리즘을 제공한다. 이 모든 툴은 코그넥스 인사이트의 특허받은 스프레드시트 기반 사용자 인터페이스를 통해 액세스할 수 있어 직관적인 프로그래밍 및 조작이 가능하다.

이렇듯 3D 검사 시스템을 사용하면 기업은 간단한 비접촉식 솔루션을 구축하여 간편하게 결함을 제거하고 리콜을 진행할 수 있다. 예를 들어 자동차 제조업체의 경우, 브레이크 패드 검사를 위해 3D 비전 시스템을 사용하여 갭 폭, 구부러진 모서리의 각도 및 리벳을 확인하여 마찰재가 올바르게 고정되었는지 확인할 수 있다. 뿐만 아니라 판독 날짜, 로트 코드, 적용된 라벨 확인과 같은 2D 검사도 같이 수행할 수 있다.

이제 더욱 쉽고 편리해진 3D 비전 검사를 통해 제조 공정의 혁신을 높여보자.

[인더스트리 솔루션 인사이트] 제조업 디지털 전환 여정에 알아야 할 기술들 (1편)

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[인더스트리 솔루션 인사이트] Machine Vision & Metrology 4월호

품질 검사에서 가장 활발하게 사용돼 왔던 머신비전 및 계측 기술. 4차산업혁명 시대 모든 산업에서 머신비전은 중요한 기술로 자리잡고 있다. 특히 딥러닝 등 AI 기술이 융합되면서 머신비전 및 계측 기술도 한 단계 진화하고 있다. 3D, 스마트카메라, 센서의 진화, 소형화, 임베디드 비전, 로봇 기반 비전, AI 융합 등은 머신비전 분야의 핫 키워드다. 머신비전앤메트롤로지는 4차 산업혁명 시대 필수 기술인 머신비전과 계측 기술에 대한 국내외 최신 산업 트렌드, 신제품과 신기술 등 다채로운 정보를 소개한다. NEWS 50년 이상 진화해 온 3차원 측정기(CCM), 다음 단계는 무엇일까? 세계 머신비전 시장, AI·자동화로 2028년 184억 달러 예상 SPECIAL REPORT 이스라비젼, 머신비전 품질관리로 배터리 제조 경쟁력 ↑ 뉴로클 이홍석 대표 "딥러닝으로 배터리 품질 검사 새 시대 연다" 코그넥스, AI 알고리즘 적용한 비전검사 솔루션으로 생산 효율성 ↑ 키사이트, 충전 혁신으로 전기차 대중화 당긴다 배터리 품질 끌어올리는 LMI 3D 검사 솔루션 배터리 제조 혁신하는 품질 검사 딥러닝 솔루션은? EXHIBITION REVIEW 배터리 품질 검사의 필수

[CLICK BOOK] ‘2024 디지털 전환 가이드북’ 발간...“DX 위한 필독서”

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전국 제조기업이 꼽은 상반기 투자 회복의 걸림돌은?

국내 제조기업, ‘상반기 투자회복 지연’ 34%…‘계획대로 진행중’ 61% 투자 회복의 가장 큰 걸림돌은 국제유가·원자재가 등 ‘높은 원자재가’ 대한상공회의소가 최근 국내 제조기업 2,230개사를 대상으로 실시한 투자 동향 조사 결과를 발표했다. 조사에 따르면, 응답 기업 중 61.1%는 올 상반기에 계획했던 투자를 예정대로 진행하고 있지만, 34.2%는 투자가 축소되거나 지연되고 있다고 응답했다. 특히 투자 축소의 주된 원인으로는 원자재 가격 상승과 생산비용 증가가 지목됐다. 국제유가는 올해 초 대비 19.4% 상승했고, 구리, 아연, 니켈 등 주요 원자재 가격도 큰 폭으로 인상됐다. 또한 고환율 및 경쟁국의 수요 증가가 원자재 가격 상승의 주요 원인으로 분석됐다. 이 외에도 수요 및 판매 부진, 고금리 지속, 경기 불확실성 등이 투자 지연의 다른 요인으로 꼽혔다. 업종별로 보면, 전기장비와 이차전지, 의료정밀, 화장품 업종은 투자 회복이 양호한 반면, 비금속광물과 철강 업종은 전방 산업의 위축과 원자재 가격 인상으로 투자가 지연되고 있다. 제조기업들은 투자 계획을 수립할 때 투자비용 대비 수익성을 가장 중요하게 고려하고 있으며, 이외에도 경쟁업체 간 시장

시스코, 美 사이버 보안 전시회서 AI 플랫폼 전략 선보여

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