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[Monthly Focus ①] 3D비전, 새로운 로봇 어플리케이션을 발굴하다 로봇 인식의 영역이 확장된다 정대상 기자입력 2019-06-25 14:42:15

로봇의 활동 영역은 비전을 통해 더욱 확대된다. 로봇의 눈이라고도 불리는 비전은 로봇이 더욱 똑똑하게, 보다 다양한 일을 할 수 있도록 도와준다. 그간 로봇 응용기술은 2D비전을 중심으로 다양한 산업 영역에서 발전돼 왔고, 일부 비전 전문가들은 이제 2D비전으로 대응할 수 있는 대부분의 작업에 대한 로봇 자동화가 개발된 것으로 판단했다. 그러나 최근, 스캐너 등 일부 하이엔드 측정 분야에서 주로 사용되던 3D기술이 비전에 접목되면서 로봇 업계는 새로운 로봇 응용기술을 발굴하기 위한 시작점에 섰다. 

사진. 인아엠씨티(주)
 

종래의 로봇은 정해진 영역 속에서 정렬된 제품의 형상을 인식해 픽 앤 플레이스 작업을 진행해 왔다. 과거의 로봇 응용기술 영역에서는 무작위로 겹쳐진 여러 물체를, 순차적으로 파지해 지정된 장소로 옮기는 빈피킹(Bin-picking) 작업은 로봇 자동화가 불가능한 영역이라고 생각했다. 그러나 몇 해 전부터 3D비전을 이용한 빈피킹 어플리케이션들이 시장에 속속 등장하고 있다. 3D비전이 미지의 영역에 대한 자동화의 단초를 로봇 업계에 제공한 것이다. 이러한 측면에서, 3D비전은 그간 자동화가 불가능하다고 생각했던 작업에 새로운 화두를 던지는 시작점으로 볼 수 있다.  

 

현장레벨로 확장되는 3D비전
3D비전은 분명 로봇 자동화가 불가능했던 종래의 산업 영역에 새로운 로봇 적용 가능성을 제시했다는 점에서 의미가 있는 기술이나, 높은 가격과 기술진입장벽으로 인해 시장 확장이 더딘 상황이다. 
그러나 최근 벨기에의 픽잇(PICK IT)이나 일본의 무진(MUJIN)과 같이 3D비전의 기술진입 장벽을 대폭 낮춘 플랫폼들이 등장하면서 다시 한 번 로봇업계에 3D비전 활용에 대한 관심을 고조시켰다. 최근 국내의 여러 엔드유저들이 테스트를 진행하고 있는 픽잇의 경우, 기술 난이도의 하향과 더불어 빈피킹 시스템 구축비용을 합리적인 선까지 내렸다는 점에서 더욱 이슈가 되고 있다. 한 3D비전 시스템 관계자는 “과거 3D비전 시스템의 경우 카메라 하나가 유럽계 다관절로봇보다 비싼 가격에 형성돼 있었다. 그러나 픽잇은 빈피킹 플랫폼 전체 구축비용이 고객의 입장에서 수용가능한 수준이다. 이 같은 플랫폼이 지속적으로 공급되고, 향후 시장이 확장되면 가격이 더욱 낮아질 여지가 있다.”라고 전했다. 

 

사진. 픽잇

 

로봇 빈피킹 시장의 잠재성
전 세계 비전-로봇 소프트웨어 시장은 2018년 1조 3천억 원에 이르렀으며, 2027년에는 4조 9천억 원 규모까지 성장할 것으로 예측된다. 예측 기간 동안 연평균 성장률은 15.4%에 달한다. 비전-로봇 가이던스 소프트웨어에 대한 요구는 다양한 산업 분야에 점차 확대되고 있으며, 향후 주요 시장을 주도할 것으로 예상된다. 또한 급속한 산업화로 인해 빠르게 인프라 개발이 이루어지며 전반적인 경제 성장에 긍정적인 영향을 미치고 있다.
비전-로봇 가이던스 소프트웨어 시장은 여러 산업군으로 나뉘어 있으며 시장경쟁력은 향후 몇 년 동안 계속 변화할 것으로 예상된다. 이 외에도 정부 기관에서는 이 시장의 성장을 더욱 가속화하기 위해 스마트팩토리 사업 등 다양한 정부 주도의 계획을 추진하고 있다.


특히 이 애플리케이션을 기반으로 팔레타이징 및 기계가공 부문이 비전-로봇 가이던스 시장을 주도하고 있으며, 랜덤 빈피킹 분야가 가장 높은 연평균성장률을 기록할 것으로 예상된다.
국내 자동화 산업에서는 아직까지 빈피킹에 대한 수요가 적은 반면, 유럽·미국 등 선진국에서는 로봇과 비전을 활용한 빈피킹 시장이 점차 증가하고 있다. 세계의 흐름에 맞춰 국내를 포함한 대부분의 로봇 회사에서 이 분야에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 로봇만으로 제어할 수 없는 불규칙한 상황을 해결하기 위해 3D비전과의 연동이 필수로 여겨지는 상황이다.

 

사진. VisioNerf

 

지속적인 연구 필요
빈피킹은 다양한 분야에서 수요가 발생되고 있다. 가령, 작업자의 근골격게 부담이 막중한 작업 중 하나인 택배 물류 상하차의 경우, 불특정한 택배 박스의 랜덤 팔레타이징/디팔레타이징에 3D비전과 로봇을 적용하는 연구가 지속되고 있는 상황이고, 이 밖에 규격화된 박스가 아닌 식품, 농산물 등의 핸들링 분야에서도 관심이 높다.
한편 3D비전은 끝이 예리한 제품이나 금속과 같이 표면반사광이 심한 제품, 유리나 투명코팅 제품 등의 경우, 난반사로 인한 데이터 손실 때문에 정확한 측정이 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 레이저 파장의 최적화나 조명에 대한 기술개발을 진행하고 있지만 여전히 어려운 숙제로 남아 있다. 또한 이전에 불가능했던 인식에 성공한 것에 그치지 않고 이를 활용해 새로운 자동화 영역을 개척할 수 있도록 관련 툴과 시스템 개발도 필요한 상황이다. 

정대상 기자
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