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12
2026.03
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어떻게 로봇이 모든 나사 홀의 위치를 빠르게 찾을 수 있을까요? [SENSOPART]
팁스비전입니다.
오늘은 로봇이 모든 나사 홀의 위치를 빠르게 찾을 수 있는지 알아보겠습니다.
아직도 로봇이 대상물을 찾고 있나요? VISOR® 는 이미 찾았습니다.
자동차 차체 부품부터 전자기기 하우징, 플라스틱 조립품에 이르기까지 자동화 나사 체결은 종종 동일한 문제가 발생합니다:
“로봇이 모든 나사 위치를 안정적으로 찾을 수 있을까요?”
SensoPart의 VISOR® Robotic을 사용하면 로봇이 나사 홀을 정밀하고 빠르게 감지할 수 있습니다:
부품이 변하거나 허용 오차가 변하더라도 밀리초 단위로 나사의 위치를 감지
동시에 여러 위치 식별
정확한 로봇 좌표를 직접 로봇에 전송
몇 번의 클릭 만으로 간편하게 설정 가능
새로운 Shape find 검출기는 설치 과정을 간소화하여 시간을 효율적으로 사용 가능합니다:
다양한 형태(원형, 사각형, 정사각형) 자동 감지
내장 필터를 사용하여 홀 지름과 같은 치수 인식
구현 가속화 및 효율성 향상
팁스비전(TIPSVISION)
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30
2025.09
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"가위, 바위, 보" 놀이가 가능한 로봇 - 3부
가위 바위 보 놀이 시리즈 를 추가 내용입니다.
최종 게임에 등장한 로봇
로봇 공학 인플루언서이자 블로거인 Sebastian Trella의 즉흥적인 아이디어가 야심찬 프로젝트로 발전했습니다. IDS NXT 카메라와 AI 기반 제스처 인식 기술을 활용하여 로봇이 인간과 실시간으로 “가위, 바위, 보”를 하는 것입니다.
1부에서는 기본 개발에 초점을 맞췄습니다. 즉, 지능형 이미지 프로세싱을 활용한 제스처 인식 구현과 이에 따른 신경망 훈련이었습니다. 이미지 분석 및 결과 전달은 추가 PC 없이 IDS NXT 카메라에서 직접 또는 카메라를 통해 처리되었습니다. 2부에서는 특별히 제작된 vision app을 사용하여 인식된 제스처를 추가로 처리하는 과정이 포함되었습니다. 이제 3부에서: 플레이 준비가 완료되었습니다! 시스템 완성 후 테스트하였으며, 이제 게임이 진행됩니다.
최종 조립: 구성 요소에서 시스템으로
이러한 상호작용 시스템에서 가장 큰 과제는 개별 구성 요소 자체보다는 거의 항상 부품 간의 상호작용에 있습니다. 이 경우에도 카메라, 로직, 로봇 팔은 각각 안정적으로 작동했습니다: IDS NXT 카메라는 손 신호를 정확하게 인식하고, 의사결정 로직은 규칙에 따라 반응하며, 로봇은 그에 상응하는 동작을 구현했습니다. 그러나 이러한 모든 구성 요소를 하나로 모으는 것, 특히 정확한 타이밍, 신호 전송 및 동기화는 어려운 일이었습니다. “이론상으로는 좋은 아이디어가 실제로는 다를 수 있다는 것”을 Sebastian Trella는 곧 깨달았습니다. “하지만 IDS NXT 플랫폼의 개방형 아키텍처와 뛰어난 통합 덕분에 이러한 과제를 극복할 수 있었습니다. 집중적인 테스트와 반복적인 개선을 통해 프로토타입은 제대로 작동하는 게임으로 탄생했습니다."
정밀 조정: 견고해진 제스처 인식
제스처 인식의 신뢰성이 훈련 데이터와 환경 조건에 크게 좌우된다는 것을 Sebastian Trella는 초기 단계에서 이미 경험하였습니다. “처음에는 제 손으로만 모델을 훈련시켰습니다. 그러나 '사진에 손이 없는 경우'를 고려하지 않았습니다. 이는 잘못된 평가로 이어졌습니다.” 하지만 IDS lighthouse 훈련 플랫폼을 통해 모델을 쉽게 확장할 수 있었습니다. 다양한 배경과 변화하는 조명 조건에서 다른 사람의 손을 포함한 새로운 이미지가 추가되었습니다. 다양한 피부 톤과 반지 착용과 같은 세부 사항도 훈련에 포함되었습니다. 훈련 데이터의 이러한 목표 지향적 다양화는 인식 성능을 크게 향상시켰습니다. 이제 AI는 누가 플레이하든, 어떤 환경에서든 안정적이고 신뢰할 수 있게 반응합니다. 동시에, Trella는 신경망의 일반적인 처리 방식과 훈련 과정에서 필요한 실용적 요구사항에 대한 이해가 단계별로 점차 깊어졌습니다.
실현: 로봇이 가위, 바위, 보를 하는 방법
로봇의 결정은 무작위로 이루어지며, 허세를 부리지 않고, 이전 게임으로부터 학습하지도 않습니다. 하지만 바로 그 점이 이 게임의 매력입니다: 인간 대 기계, 동등한 위치에서의 대결. 게임 라운드는 다섯 단계로 진행됩니다:
카메라로 사람의 손 캡처
AI 기반 제스처(가위, 바위, 보) 이미지 평가
로봇 통신 및 이동
결과 결정(로봇 승리, 인간 승리, 무승부)
로봇 통신 및 이동
전체 게임은 추가 PC 없이 지능형 IDS NXT 카메라의 vision app을 통해 직접 제어합니다. 플레이어가 표시한 제스처를 인식하고, 인공지능으로 평가한 후, 로봇에 디지털 IO 신호를 전송하여 반응을 유발합니다. 공정한 게임 진행을 위해 로봇의 제스처는 플레이어의 행동에 영향을 받지 않고 중립적이며 무작위로 결정됩니다. 카메라가 플레이어의 제스처를 분석하는 동안 로봇은 시작 신호를 기다립니다. 그때서야 로봇도 자신의 제스처를 공개합니다. 이후 카메라가 경기 결과를 분석하여 최종 판정을 보내면 로봇이 이를 표시합니다.
대기 시간과 신호 전송을 조정하는 것이 핵심 과제였습니다. Vision app은 단 몇 분의 1초 단위로 플레이어의 제스처를 분석할 수 있지만, 로봇은 같은 속도로 반응할 수 없습니다. 따라서 이러한 방식으로는 동시에 제스처를 표시하고 평가하는 것은 실현할 수 없었습니다. 그러나 프로세스의 목표 최적화를 통해 응답 시간이 크게 단축되었습니다. “이제 더 역동적이고 자연스러운 게임이 가능합니다. AI는 카메라 이미지에 표시된 플레이어의 손을 인식하고 표시된 제스처를 직접 평가합니다. 이 기능은 매우 안정적으로 작동하기 때문에 모니터에 재표시할 필요가 없습니다. 로봇은 이제 게임 정보 표시를 완전히 담당하게 되며, 전체 게임 흐름을 크게 가속화합니다,”라고 Trella가 설명합니다.
전망: 개선할 부분과 다음 단계는 무엇일까요?
제스처 인식의 높은 신뢰성은 흥미로운 전망을 열어줍니다. “추가적인 발전 방향으로는 산업 환경에서 간단한 손동작을 통해 구현되는 터치리스 기계 제어 등이 있을 수 있습니다,” Sebastian Trella는 반추하며 덧붙입니다: “물론, 프로젝트가 완료된 후에도 여전히 해결되지 않은 질문들이 남아 있습니다. 예를 들어, 로봇과 카메라 간의 통신을 더욱 ‘세련되게’ 만들 수 있는 방법은 무엇일까요? RS-232, REST 또는 OPC-UA와 같은 인터페이스를 활용한 대화형 방식을 통해 가능할까요? 다음 단계는 더욱 현실적인 게임 플레이를 위한 이동 가능한 로봇 손이 되지 않을까요?”
이제 '가위, 바위, 보' 프로젝트는 끝났지만, Sebastian Trella는 이미 AI를 활용한 인간과 기계의 상호작용에 대한 새로운 아이디어를 계획하고 있습니다. 이제: 로봇이 (AI를 사용하여) 인간과 함께 게임을 할 수 있다면, 그 외에 또 어떤 것을 할 수 있을까요?
참고사이트 : 인간과 놀이가 가능한 로봇 | AI | IDS NXT
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30
2025.09
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적층 제조에서의 고정밀 공정 모니터링과 오류 감지 [U3-3040CP-C-HQ Rev.2.2, U3-3990SE-M-GL Rev.1.2]
공정 모니터링에 대한 사례를 올려봅니다.
U3-3040CP-C-HQ Rev.2.2
U3-3990SE-M-GL Rev.1.2
층별 분석
금속의 파우더 베드 기반 레이저 용융(PBF-LB/M)은 적층 제조의 핵심 기술 중 하나로, 맞춤형 소재와 기능적 특성을 갖춘 복잡한 고성능 금속 부품을 생산을 가능하게 합니다. 이 기술은 항공우주 및 의료 기술부터 자동차 산업에 이르기까지 다양한 산업 분야에서 사용되고 있으며, 미래의 제조업을 위한 획기적인 기술로 평가받고 있습니다. 공정 모니터링 및 제어의 발전은 이 제조 공정의 품질, 재현성 및 효율성을 더욱 향상시키는 데 매우 중요합니다.
IDS 카메라 U3-3040CP-C-HQ Rev.2.2와 IDS 카메라 U3-3990SE-M-GL Rev.1.2를 사용한 적층 제조 테스트 설정
핵심 과제는 부품의 품질에 결정적인 영향을 미치는 층별 레이저 용융 공정을 정밀하게 분석하는 것입니다. 프로세스 안정성과 효율성 향상을 위한 연구의 일환으로, Aalen 대학교의 LaserApplicationCentre (LAZ)에 소속된 학생들과 연구진은 PBF-LB/M 공정에 대한 전역 동적 관찰을 수행하고 있습니다. 온도 피드백을 이용한 고속 공정 제어 환경에서, 적층 제조 과정 중 발생하는 스패터와 연기 형성, 고체화, 기계 부품의 안전한 이동에 대한 연구가 진행되고 있습니다. 또한, 재용융된 부품층 형상에 대한 고해상도 정적 분석과 분말층의 잠재적 결함을 정밀하게 감지하여 최종 부품 품질에 대한 근거 있는 결론을 도출합니다. 연구 프로젝트의 이미징 구성 요소는 IDS Imaging Development Systems의 고성능 USB3 산업용 카메라 두 대입니다.
필요한 이미지 정보를 제공하는 두 대의 IDS 산업용 카메라
두 가지 작업에는 서로 다른 카메라 모델이 필요합니다. LAZ 연구원 David Kolb는 "PBF-LB/M 공정의 스플래시나 연기 형성과 같은 전역적이고 역동적인 관찰에는 USB3 uEye CP 카메라 제품군의 모델을 사용합니다. 분말층과 재용융된 부품층 형상의 이상 현상을 정적 고해상도로 식별하는 데에는 USB3 uEye SE 카메라를 사용합니다."라고 설명합니다.
카메라 시스템 요구 사항
두 IDS 카메라 시스템의 요구 사항은 PBF-LB/M의 적용 영역에 따라 다릅니다.
"금속의 파우더 베드 기반 레이저 빔 용융은 부품이 층층이 생성되는 매우 동적인 적층 제조 공정이므로 다음 기능이 전역적이고 동적인 모니터링에 특히 중요했습니다. 카메라는 1000 x 1000 px 이상의 해상도와 100 fps 이상의 프레임률을 제공해야 하며, 최소 100 mm x 100 mm의 이미지 영역을 커버하고 동영상 녹화를 위한 트리거 포트를 갖추어야 합니다,"라고 David Kolb는 카메라 모델 선택 이유를 설명합니다. 선택된 U3-3040CP-C-HQ Rev.2.2 모델은 저조도 환경이나 빠르게 움직이는 물체를 촬영해야 하는 경우에도 탁월한 이미지 품질을 제공합니다. Sony Pregius 통합 글로벌 셔터 CMOS 센서 IMX273은 이미지 품질, 고감도 및 넓은 동적 범위에서 특히 우수한 평가를 받고 있습니다. 1.58 MP(1456 x 1088 px) 해상도로 251 fps의 프레임률을 구현하여 동적 공정의 상세한 동영상 및 이미지 분석에 이상적입니다.
IDS 카메라 U3-3040CP-C-HQ Rev.2.2와 IDS peak 소프트웨어의 다양한 색상 및 노출 설정을 통한 PBF-LB/M의 전체 공정 모니터링
동영상 시퀀스/이미지는 IDS U3-3040CP-C-HQ Rev.2.2 카메라와 IDS peak 소프트웨어로 녹화한 다양한 레이저 파라미터를 적용한 층별 PBF-LB/M 공정 과정을 보여줍니다. David Kolb는 “산업용 카메라의 설정 방식에 따라 PBF-LB/M 공정 중 재료 증발이나 분사물의 양과 방향 등 다양한 공정 특성을 관찰하고 정량화할 수 있습니다,”라고 애플리케이션에 대해 설명합니다.
동영상 시퀀스/이미지는 IDS U3-3040CP-C-HQ Rev.2.2 카메라와 IDS peak 소프트웨어로 녹화한 다양한 레이저 파라미터를 적용한 층별 PBF-LB/M 공정 과정을 보여줍니다. David Kolb는 “산업용 카메라의 설정 방식에 따라 PBF-LB/M 공정 중 재료 증발이나 분사물의 양과 방향 등 다양한 공정 특성을 관찰하고 정량화할 수 있습니다,”라고 애플리케이션에 대해 설명합니다.
“이로부터 얻은 지식은 적층 제조 공정의 레이저-재료 상호작용을 더 깊이 이해하는 데 중요한 정보를 제공하며, 재료나 부품의 기하학적 구조에 따라 제조 파라미터를 맞춤화할 수 있도록 합니다.”
— David Kolb, LAZ 연구 조교 —
건설 플랫폼 위에 FeSi6.5로 제작된 횡자속 기계의 적층 제조 연자성 고정자 하프쉘.
공정 파라미터를 결정하기 위해 큐브 모양의 부품을 적층 제조하고 USB 3 uEye CP 카메라를 사용하여 전역 제조 공정을 분석했습니다. 이를 통해 미래의 더욱 효율적인 전기 모터를 위한 새로운 유형의 연자성 부품을 가공이 어려운 6.5 wt.% 실리콘 함유 철-실리콘 합금(FeSi6.5)으로부터 생산할 수 있는 최적의 레이저 매개변수를 식별하는 것이 가능해졌습니다. 이를 기반으로 한 FeSi6.5로 제작된 고정자 하프쉘은 최적화된 3차원 자속 유도를 통해 횡자속 기계의 특수 요구 사항에 완벽하게 적응할 수 있습니다. PBF-LB/M은 소재의 높은 전기 저항과 설계의 자유도를 통해 와전류 손실을 줄이고, 전력 밀도를 높이며 냉각 구조와 같은 추가 기능을 통합할 수 있습니다. 복잡한 형상과 부서지기 쉬운 연자성 재료인 FeSi6.5는 기존 제조 공정으로는 생산 또는 가공이 거의 불가능하며, 적층 제조 기술을 사용해야 합니다.
분말 부품 형상 층의 정적 관찰용 IDS 카메라 U3-3990SE-M-GL Rev.1.2의 배치를 위한 테스트 장치 설계 조정.
반면에 분말층이나 부품층 형상을 정적으로, 고해상도로 관찰하려면 단일 이미지 기록을 위한 트리거 포트 외에도 다음과 같은 카메라 특성이 특히 필요합니다: 센서는 층의 결함을 식별하기 위해 40µm 미만의 기하학적 특징을 감지할 수 있어야 하며, 최소 100mm × 100mm의 이미지 영역과 가능한 한 정사각형(1:1)의 이미지 비율을 제공해야 합니다. 20.36 MP(4512 x 4512 px) 산업용 카메라 U3-3990SE Rev.1.2는 바로 이러한 기능을 제공합니다. IMX541센서는 Sony Pregius S 시리즈의 고성능 초고해상도 대형 포맷 1.1" CMOS 센서입니다. BSI 기술(뒷조명, Back Side Illuminated)을 통해 더 작은 픽셀(2.74µm)과 더 높은 해상도를 구현할 수 있으며, 양자 효율과 감도도 향상됩니다.
"사용자 친화적이고 유연하게 통합할 수 있는 IDS 카메라 덕분에 테스트 설정에 필요한 조정을 빠르고 쉽게 구현하여 USB 3 uEye SE 카메라를 정해진 각도로 특별히 배치할 수 있었습니다."라고 David Kolb는 설명합니다. 최종 조정이 완료되면 개별 분말 부품 형상 층을 수직에 가깝게 관찰하여 부품 품질과 잠재적인 제조 결함에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이러한 방식으로 적층 제조 부품의 특성에 대한 중요한 정보를 얻고 제조 공정을 최적화하는 데 구체적으로 사용할 수 있습니다.
전망
PBF-LB/M 분야 연구는 새로운 소재 합금의 개발 및 가공, 그리고 성능 향상형, 다중 소재 부품 형상 생산에 필수적입니다. 공정에 대한 심층적인 이해는 결함을 최소화하고 기존 생산 방식으로는 불가능했던 혁신적인 디자인을 실현하는 데 도움이 됩니다. IDS 카메라는 PBF-LB/M에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 신소재 합금 가공이나 복잡한 애플리케이션 맞춤 (다중 소재) 부품 생산 등 연구 개발 및 기술 이전(R&D&T)에 귀중한 기여를 합니다.
향후에는 인공 지능을 사용하여 PBF-LB/M의 동적 및 정적 관측을 자동으로 분석할 예정입니다. 목표는 스패터의 수와 궤적, 공정 오류의 발생 등 매우 동적인 레이저-재료 상호 작용을 더욱 정확하게 이해하고, 자원 효율성과 지속 가능성 측면에서 적층 제조 공정을 더욱 개선하는 것입니다.
참고사이트 : R&D | 적층 제조에서의 공정 모니터링 및 결함 감지 | IDS
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