이성호 대표 “생산라인의 비정형 분야, 로봇 자동화 완성”
[월간 비전시스템] 씨메스(CMES)의 3D 로봇 비전 소프트웨어 기술이 자동화 시장과 투자업계의 주목을 받고 있다. 세계적으로 로봇과 비전 시장은 각각 형성돼있지만 이 둘을 연결하는 ‘로봇 비전의 뇌’인 소프트웨어를 개발하는 기업은 많지 않다.이미 씨메스의 앞선 소프트웨어기술과 전략은 시장에서 인정받아왔다. 코오롱 인베스트먼트, 에이티넘 인베스트먼트로부터 대규모 투자를 받고 시리즈 B 투자까지 이어지는데 성공했다.
이성호 대표는 “전통적인 산업용 로봇은 로봇 엔지니어의 티칭에 의존한 자동화만 가능하다. 현재 가장 로봇이 활발하게 사용되고 있는 자동차 산업에서도 로봇 자동화율은 10% 수준에 머물러있다. 로봇이 사람이 해결하지 못한 공정을 해결하고 로봇 자동화율을 높이기 위해서는 비전과 로봇을 결합해야하는데, 씨메스는 이 핵심 기술을 모두 보유하고 있다.”고 말했다.
씨메스, 로봇 비전 소프트웨어 개발 전문기업
이 대표는 “씨메스의 역할은 판단능력이 없는 산업용 로봇과 협업로봇에 눈과 뇌를 만들어주는 것이다. 종전에는 사람이 로봇에 위치점을 알려주면 그 명령대로 반복적인 동작만 수행했다. 씨메스는 로봇에 3D비전을 통해 3차원의 눈을 달아주고 룰베이스 기반에 AI를 결합한 소프트웨어로 뇌를 생성해 고정밀 모션 플레닝을 실현했다”고 설명했다.
3차원 좌표계로 비전과 로봇을 결합하는 기술을 구현한 것은 국내에서 씨메스가 유일하다. 자동화 공장이 세계적으로 확대되면서 씨메스는 미래를 내다보는 전략으로 로봇 비전 소프웨어 개발에 집중해왔다.
앞선 소프트웨어 기술로 ‘진화된 로봇 자동화’ 실현
기존의 로봇 자동화는 엔지니어 의존도가 높아 티칭에 많은 노동력과 시간이 소모됐다. 정해진 움직임의 정형화(structured)된 자동화만 가능했다. 따라서 아직까지 로봇은 소품종 대량 생산라인 위주로 도입되고 있고 여전히 많은 공정을 사람이 직접 수행하고 있다.
이 대표는 “씨메스는 산업용 로봇이 아직 산업현장에서 사람을 충분히 대체할 만큼 스마트하지 않은 문제를 해결하는데 집중했다”며 “3D 비전 소프트웨어가 결합된 스마트 로봇은 Flexible 형상, 다양한 사이즈 등 복잡하고 유연한 고난이도 비정형 공정을 수행할 수 있다”고 말했다.
그는 차세대 스마트 로봇을 ‘산업용 로봇 + 3D Vision + Auto Teaching + AI’ 라고 정의했다. 이어 “진화된 로봇 자동화란 3D 비전과 로봇 솔루션으로 로봇 경로를 자동 생성하는 것”이라고 말했다. 이 3D소프트웨어 솔루션은 엔지니어의 티칭 소요시간을 비약적으로 줄일 수 있다. 비정형(unstructured) 공정 업무를 수행할 수 있기 때문에 다품종 대량생산의 다양한 상품을 생산할 수 있다. 이 대표는 “특히 로봇 암 활용이 어려웠던 산업까지 로봇을 통한 자동화가 가능하다”고 말했다.
씨메스는 지난해 미국 시애틀에 법인을 설립하고 글로벌 비즈니스를 본격화했다. 이성호 대표는 “로봇 Cell에 사용자가 원하는 AI 모델을 배포하는 서비스를 준비하고 있다.”며 “3D 로봇 소프트웨어 플랫폼으로 성장하는 것이 목표다. 매년 새로운 성장스토리를 만들고 있는 씨메스에 많은 기대와 관심을 바란다”고 말했다.
씨메스의 비정형 3차원 로봇 가이던스 대표 애플리케이션
▶ 비정형 팔레트에 자동차 부품 언로딩
수백 개의 이르는 자동차 부품 팔레트는 양산 라인의 최종단에 위치하며, 비정형이라는 이유로 자동화가 어려운 공정이었다. 매우 무거운 부품을 옮겨야 했기 때문에 작업자의 노동 강도 및 부상 위험이 높아 노사 모두 자동화 니즈가 높았다.
씨메스의 Unloading 솔루션 적용해 3D 로봇비전으로 비정형 팔레트에 정확하게 제품을 적재했다. 1일 3교대 인원을 감축했고 생산 라인당 연 1.5억 순이익이 발생했다. 이에 업무 처리량 15% 증가해 약 1년의 ROI를 달성했다.
▶ 국내 최대 물류 전문기업, 보이드 필 획기적 개선
씨메스의 3차원 로봇 비전을 기반으로 팔레타이징과 디팔레타이징 등을 고정밀로 구현해 물류센터의 자동화를 구현했다.
국내 최대 물류 기업은 2020년 5월 기준 하루 96억 5100만 박스를 처리하는 센터를 운영했다. 3D 로봇비전을 도입하면서 사람의 수동 대비 3배 빠르게 팔레타이징으로 3~4명의 인력을 대체했다.
▶ 나이키, 씨메스 3D 스캐너로 본드 공정 자동화
씨메스가 개발한 3D 스캐너를 통해 나이키는 다양한 사이즈의 신발 미드솔 안쪽 본드 분배 공정을 자동화하는데 성공했다. 종전에는 신발의 다양한 재질과 사이즈로 인해 100% 수작업으로 진행됐다.
씨메스의 스캐너는 미드솔의 3D 형상을 인식하고 3D Robot Path Planning Tool을 통해 자동으로 로봇 경로를 생성했다. 페인팅 대상 표면과 일정한 거리에서 분사 각도를 유지하도록 제어하여 성능을 유지시켰다.
그 결과 목표 생산량 1,800족 보다 더 많은 1,900족 생산했으며 4명의 작업자를 대체하여 인건비를 절감하고 제품의 품질을 컨트롤 할 수 있었다.
씨메스의 독보적인 자체 기술
• 로봇 정밀 자세 제어 기술
– 로봇의 방향과 자세에 따른 속도 변화량 및 가속도 분석
– continuous path mode에서 각 point별 curve 정도 등 파라미터 조정으로 정밀하게 path 추종
• 로봇 자체 정확도 캘리브레이션
– 6축 로봇의 경우 24개 파라미터가 있으며，파라미터 offset 값을 구하기 위해 3D 스캐너와 수학적 계산을 통해 offset 값을 구하는 알고리즘 구현
• 충돌 감지/ 회피기술
– 3차원 시뮬레이션을 통해 공정 환경을 구현하고 충돌 가능성 및 회피 경로 생성
• KUKA, ABB, FAN UC, Yaskawa, Universal Robot, Hyundai, Doosan 등에 적용
• 3D Scanning 기술
– 자체 개발 3D 센서로 고해상도 3D 이미지 획득 기술
• 고속, 고정밀 비전 프로세싱 기술
– 최고 수준의 연산 속도 구현하기 위해 자체 Library 개발
– 3D 이미지 프로세싱 코어는 매우 큰 데이터 처리가 필요해 100% 자체 기술로 구현
• 3D Vision to Robot Calibration 기술
– 비전 좌표계와 로봇 좌표계의 정밀한 캘리브레이션으로，비전 처리된 3차원 공간상의 위치를 로봇이 정확한 위치로 이동할 수 있도록 하는 기반 기술
• CMES, Photoneo, ZIVID, Azure Kinect 등 다양한 3D 스캐너와 호환 가능한 소프트웨어 기술로 각 공정별로 최적화된 센서 적용 가능
• 다양한 사물 인식
– 2차원，3차원 이미지를 이용한 다양한 사물의 고속，고정밀 물체 인식
– 다양한 형태의 BOX 형상 인식
• 로봇 패스 생성 최적화
– 강화학습을 통한 로봇의 모션 패스 생성 최적화
– 멀티로봇의 Job 분배 최적화
– 디지털 트윈을 위한 비전+토크센서의 AI 학습 및 자동 패스 생성
• 양산 site로부터 지속적인 Learning 통해 AI 성능 고도화
출처: https://www.motioncontrol.co.kr/expo/cyberexpo/vmegazine.html
