작업안전성과 생산성을 제고시킨 신제품
(주)IHI는 산업용 로봇을 고기능화하여 복잡한 작업의 자동화·고속도화를 가능하게 하는 ‘삼차원 물체 인식 기술’을 개발하였다.
이번 개발에서는 ‘삼차원 물체 인식 기술’을 산업용 로봇의 적재 피킹 시스템(Picking System)에 도입하여 지금까지 사람에게 의지하였던 케이스 등에 적재상태로 들어있는 복잡한 형상의 부품을 꺼내는 작업의 자동화를 가능하게 하였다. 자동화 실현에 의해 작업하는 사람이 줄어들고 작업 실수가 없어지기 때문에 품질도 향상되는 것이다.
기존에 카메라로 대상물을 인식하는 방법에서는 주위 밝기에 의해 인식률이 바뀌는 등의 결점이 있었고, 새로운 대상물을 등록하기에도 실제의 것을 촬영해 볼 필요가 있는 등 시간이 걸렸다. 그리고 이차원 화상으로 인식하기 때문에 복잡한 형상의 것을 정밀도가 좋은 삼차원으로 계측하지 못하고 골판지 등 단순한 형상의 것이나 구멍, 직선 부분, 모양 등 특징이 뚜렷한 것을 취급하는 작업에서의 적용에 한정되어 있었다.
그리고 레이저에 의한 삼차원 계측은 주위 밝기에 영향을 받지 않고 정밀도가 좋게 삼차원 형상을 계측할 수 있지만 데이터양이 많아 인식 처리에는 복잡한 계산이 필요하다는 단점이 있었다. 또, 적재 피킹 시스템에서는 여러 개의 후보를 인식할 필요가 있기 때문에 인식 처리에 시간이 너무 걸려 생산 설비 등에서의 적용이 진행되고 있지 않았던 것이 사실이다.
IHI가 개발한 삼차원 물체 인식 기술은 레이저에 의한 삼차원 계측과 독자적인 인식 알고리즘(계산방법)을 이용함으로써 표면에 모양이 없고 윤곽이 확실치 않은 것이라도 형상을 인식할 수 있다.
독자적인 인식 알고리즘이란 삼차원 레이저 센서(거리 센서)로 계측한 삼차원의 계측점 군으로 구성되는 계측 결과와 3D-CAD 데이터(점 군 데이터로 변환한 것)를 거의 일치한다고 생각되는 위치·자세에 맞추어 각 점이 대응하는 점을 요구하는 방법을 기본 방식을 채용했다. 각 점의 조합 방법의 실현에 있어서는 도쿄(Tokyo) 대학 대학원 정보학 연구실로부터 조언을 받았는데, 같은 형상의 부품이 많이 있는 경우에 어디까지가 하나의 부품인지 단시간에 데이터를 자르는 기술을 개발한 것으로 복잡한 형상의 대상물이라도 고속이면서 정확하게 인식하는 것을 가능하게 하였다.
