네 개의 "눈”으로 더 많이 볼 수 있습니다!
3D 컨테이너 검사를 통한 압착 부품 자동 로딩, 언로딩
로봇은 단조로운 워크플로와 지루하고 반복적인 작업을 훌륭하게 수행합니다. 이미지 프로세싱과 결합하면 "눈을 가진" 신뢰할 수 있는 도움이 됩니다. 품질 보증 과정에서 부품을 점검하고, 조립 및 배치에 도움을 주며, 생산 공정의 오류 및 편차를 감지하여 전체 생산 라인의 효율성을 높입니다. 자동차 제조업체에서 압착 라인의 사이클 타임을 개선하기 위해 이를 활용하고 있습니다. 독일 Mannheim에 위치한 VMT Vision Machine Technic Bildverarbeitungssysteme GmbH는 컨테이너의 완전 자동 로딩, 언로딩을 위한 로봇 기반 3D 측정 시스템 FrameSense를 개발했습니다. 압착된 부품은 컨테이너에 안전하고 정확하게 삽입되거나 컨테이너에서 제거됩니다. IDS Imaging Development Systems GmbH의 Ensenso 3D 카메라 4대가 기본 데이터와 프로세스 자동화를 위한 플랫폼을 제공합니다.
어플리케이션
FrameSense의 자동화를 위해 설계된 실제 워크플로는 많은 제조 작업의 일부입니다. 컴포넌트가 프레스 기계에서 나와 컨베이어 벨트를 통해 컨테이너로 이동합니다. 그리고 쌓이게 됩니다. 컨테이너가 가득 차면 차량 조립과 같은 다음 생산 단계로 이송됩니다.
이전까지는 컨테이너를 적재하는 것은 사람의 일이었습니다. 이 하위 작업은 간단해 보이지만 생각보다 복잡합니다. 첫 번째 단계는 실제 삽입 프로세스와 더불어 부품에 적합한 여유 공간을 결정하는 것입니다. 이와 동시에, 인터로크와 같은 간섭 요인을 제거하고, "로드 박스"에 결함이 있는지에 대해 전반적인 검사를 수행해야 합니다. 이러한 기술적으로 어려운 작업을 비전 시스템을 갖춘 로봇이 수행합니다. 여러 제조사의 컨테이너는 종류가 다르며, 치수가 다른 경우가 있어 쉽지 않은 작업입니다.
3D 카메라 4대를 사용한 유형, 모양 및 위치 검사
완전 자동 로딩, 언로딩을 위해서는 로봇의 다중 벡터 보정을 위한 컨테이너의 여러 관련 기능의 위치를 결정해야 합니다. 이때, 각 컨테이너의 유형, 모양 및 위치 검사가 기본이 됩니다. 이것은 로딩 로봇의 안정적이고 충돌 없는 경로 안내를 보장하는 유일한 방법입니다. 이 모든 것이 기존 생산 공정에 통합되어야 합니다. 시간 지연 요소를 제거해야 하며, 부품의 위치는 밀리미터 단위까지 정확해야 합니다.
이를 해결하기 위해 VMT는 한 시스템에 4대의 3D 카메라를 사용합니다. 4개의 센서는 각각 전체 이미지 필드의 일부를 기록합니다. 이것은 각각 약 1.5 x 2 x 1.5m (D x W x H) 크기의 컨테이너 두 개로 구성될 수 있습니다. 카메라 두 대는 하나의 컨테이너에 초점을 맞춥니다. 이로써 두 가지 관점의 높은 품질의 3D 포인트 클라우드 데이터가 생성됩니다. 전체 4개 센서의 포인트 클라우드는 후속 평가를 위해 결합됩니다. 이 과정에서 컨테이너의 관련 기능 등록은 전체 포인트 클라우드의 ROI에서 이루어집니다. 등록은 6자유도에서 모델을 사용하여 기능의 정확한 위치를 지정하는 것입니다. 다른 ROI에서는 로딩 중 충돌을 초래할 수 있는 간섭 윤곽이 검색됩니다. 마지막으로 전체적인 그림을 저장된 참조 모델과 비교합니다. 이러한 방식으로, 완전히 자동화된 방식으로 컨테이너의 상태와 위치를 동시에 확인할 수 있습니다. 변형되거나 기울어진 컨테이너도 가능합니다. 이 모든 정보는 기록되며 모든 컨테이너의 상태를 추적할 수 있는 품질 관리 시스템에 사용됩니다. 측정 데이터의 보정, 통합, 후속 평가는 화면 시각화, 작동 요소 및 로봇 제어에 연결된 별도의 IPC(산업용 컴퓨터)에서 수행됩니다.
이미지 프로세싱 솔루션의 주요 결과는 다중 벡터 보정입니다. 이러한 방식으로, 로봇은 다음 적절한 위치에 부품을 삽입할 수 있도록 조정됩니다. 2차 결과는 간섭 가장자리 또는 컨테이너 안에 물체가 있어 채우는 데 방해될 때 발생하는 오류 메시지입니다. 일반적으로 상태가 좋지 않은 손상된 컨테이너는 데이터의 도움을 받아 감지 및 분류됩니다. 전체 이미지 프로세싱은 VMT가 개발한 이미지 프로세싱 소프트웨어 MSS(Multi Sensor Systems)에서 이루어집니다. FrameSense는 사용하기 쉽도록 설계되었으며, 현장에서 직접 다른 구성 요소로 변환할 수도 있습니다.
"카메라를 선택할 때 빠른 데이터 처리, 높은 프로젝터 성능과 해상도가 제일 중요한 기술 기준이었습니다. 고정식 하우징에 설치한 것도 장점입니다.”
견고한 3D 카메라 시스템
카메라 측면에서, VMT는 Ensenso 3D 카메라와 함께해 왔습니다. 처음에는 X36 모델을 장착했습니다. 현재 FrameSense에는 Ensenso C 버전이 장착되어 있습니다. 주된 변경 이유는 새로운 프로젝터 프로세스를 통한 더 나은 프로젝터 성능과 더 높은 녹화 속도였습니다. 또한, Ensenso C는 더 큰 부피 측정이 가능합니다. 이는 FrameSense에 있어 중요한 기준인데, 로봇이 채워질 컨테이너에 일정 거리까지만 도달할 수 있기 때문입니다. 프로젝트 및 기술 매니저 Andreas Redekop의 설명에 따르면, 따라서 Ensenso C의 사양은 VMT의 요구 사항과 정확히 일치합니다. "카메라를 선택할 때 빠른 데이터 처리, 높은 프로젝터 성능과 해상도가 제일 중요한 기술 기준이었습니다. 고정식 하우징에 설치한 것도 장점입니다.”
Ensenso C는 현재 자동화 및 로봇 산업의 과제를 해결합니다. 다른 Ensenso 모델과 비교했을 때, 이 모델은 3D 및 RGB 색상 정보를 모두 제공합니다. 따라서 사용자는 더욱 의미 있는 이미지 데이터를 얻을 수 있습니다. 이 견고한 3D 카메라 시스템의 하우징은 IP65/67 보호등급을 갖추고 있습니다. 5MP의 해상도를 제공하며, 현재 약 455mm 까지 기준선으로 사용할 수 있습니다. 이로써 큰 물체도 안정적으로 감지할 수 있습니다. 이 카메라는 빠르고 쉽게 사용할 수 있으며 의료 기술, 물류 또는 공장 자동화와 같은 대형 어플리케이션에 적합합니다.
전망
FrameSense를 통해 컨테이너를 자동으로 로딩, 언로딩하고 통합 3D 컨테이너 검사를 수행하여 수동 작업을 자동화할 수 있습니다. 이 시스템은 숙련된 근로자가 부족한 환경에서 자동차 산업의 프로세스 자동화에 중요한 기여하고 업계의 당면 과제를 해결할 것입니다. Ensenso C는 데이터 생성을 위한 중요한 기반을 제공하며, 많은 어플리케이션의 요구 사항을 초과 달성합니다. 제품 관리팀의 Lukas Neumann은 특히 여기에서 추가적인 가치를 봅니다. "높은 프로젝터 전력과 대형 센서 해상도는 물류 분야에서 특히 유리합니다. 여기서 고정밀 부품은 먼 거리에서 측정 부피를 크게하여 잡아야 합니다." 고전적인 물류의 스태킹 또는 빈 피킹 어플리케이션의 경우, 프로젝터 전력은 높지만 해상도는 낮고 빠른 녹화가 가능한 유사한 카메라를 상상할 수 있었습니다.
이제 추가 개발 및 자동화 솔루션은 "눈을 가진" 로봇과 함께할 것입니다.
고객사
VMT Vision Machine Technic Bildverarbeitungssysteme GmbH는 다양한 산업 분야에 개별 턴키 이미지 프로세싱 및 레이저 센서 시스템을 제공합니다. 시스템 솔루션은 전체 어플리케이션 스펙트럼을 포괄하는 자체 개발 제품 라인을 기반으로 합니다. Pepperl+Fuchs Group의 고성능 네트워크의 역량 센터인 VMT는 최고의 투자 보안과 결합된 최첨단 기술을 제공합니다.