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산업용 로봇비전의 특징과 트렌드
비전이 곧 인텔리전스다
정형화 된 작업을 넘어, 이전에 사람만이 가능하다고 여겨지던 영역까지 도전하고 있는 산업용 로봇들. 이러한 도전을 가능케 한 배경에는 센서의 발달이 큰 몫을 하고 있다. 특히 비전 센서의 경우 산업현장에서 그 쓰임과 비중이 높은 만큼 비전 센서의 발전이 곧 산업용 로봇의 기능 발전으로 이어진다고 해도 과언은 아니다. 본 지면에서는 인텔리전스를 갖춘 산업용 로봇으로의 진화에 가장 큰 핵심 축을 담당하고 있는 로봇비전의 역할과 기능, 트렌드를 조망해 봄으로써 산업현장의 다음을 그려보고자 한다.
로봇비전 or 머신비전?
본래 비전이라 함은 인간의 자연적 시각을 의미한다. 하지만 흔히 자동화에서 비전이라 함은 카메라로 영상을 읽고 해독하여 결과를 내놓는 기기를 뜻한다. 흔히 산업 FA분야에 쓰이는 비전을 통틀어 머신비전(Machine Vision)이라고 한다. 머신비전은 영상을 처리함 에 있어, 영상처리 알고리즘이라는 극히 인공적인 알고리즘으로 처리하는 비전이라는 의미에서 앞에 머신이 붙었다. 보통 일반적으로 산업현장에서 고정되어 쓰이는 비전을 모두 머신비전이라 일컫는다.반면, 로봇비전은 반드시 로봇과 연동되어 쓰여야 한다는 전제를 갖는다.
로봇비전을 규정하는 방법에는 두 가지 견해가 있는데 우선 로봇비전을 머신비전의 범주에 포함시켜서 보는 시각이 있다. 머신비전은 인공적으로 비전을 구현하는 것을 뜻하기 때문에 알티피셜 비전(Artificial Vision)이라고도 하며, 이를 일본에서 머신비전이라는 단어로 정착시켰다. 이러한 연유로 머신비전의 범주에 로봇비전이 포함시켜야 한다는 견해가 있다. 두 번째로는 로봇비전을 로봇 핸드 끝부분에 부착 또는 로봇과 떨어져 있다고 하더라도 로봇의 동작을 결정하기 위한 입력 파라미터(Parameter)로 간주하여 머신비전과 다른 개념으로 나누는 견해가 있다. 즉, 비전의 카메라로 영상을 읽고 그 영상을 해독해서 결과를 내놓는 것은 머신비전과 로봇비전이 동일하지만, 로봇비전은 로봇이 필요로 하는 결과물을 로봇으로 보내준다는 점에서 머신비전과 차별성을 갖는다는 것이다.
로봇비전, 어떤 기능으로 어떻게 쓰이나
비전이 자동화 분야와 로봇 분야에 본격적으로 적용되기 시작한 것은 80년대, 품질관리 중요성이 커지면서이다. 어떠한 물건이 제대로 조립 되었는지, 표면은 제대로 가공이 되었는지 등 조립 및 가공, 외관 상태를 사람이 직접 유관으로 검사를 하던 것이, 차츰 인력이 고급화되고 품질이 중요시 되면서부터 머신비전으로 대체됐다.비전의 필요성이 단순히 검사(Inspection)에만 한정됐던 것은 아니다.
어떠한 물체를 항상 동일한 위치에서 집기 위해 기구가 움직여 가운데로 정렬해주면 로봇이 동일한 위치에 가서 픽앤플레이스 작업을 한다. 이를 얼라이먼트(Alignment, 정렬)라고 한다. 하지만 얼라이먼트 기구가 일단 정해지면 항상 그 위치만 고정해야 하는 단점이 있었다. 다른 위치에 고정하고 싶으면 기계를 교체해야 했다. 이 때문에 비전을 통해 물체를 보고 또 그 위치를 정확히 알며, 움직이는 전동 스테이지와 연동하는 얼라이먼트를 구축할 필요성이 생기게 됐다. 이 두 가지는 고전적으로 FA 분야에 있어왔고, 현재도 많이 쓰이고 있다.
검사와 얼라이먼트가 FA분야에 있어 비전의 고전적인 역할이었다면, 로봇비전이 필요로 하는 기능과 요구되는 역할에는 무엇이 있을까.
결론부터 이야기 하자면 로봇 비전은 앞서 언급한 두 가지를 그대로 수용해 검사와 얼라이먼트 모두에 쓰인다. 로봇에 눈을 달아 검사를 하거나 특정 부품을 정렬하기 위한 기능이 가장 오랫동안 연구 되어 왔고, 또한 시장 대부분을 차지하고 있다.
이 두 가지는 주로 로봇과 비전이 따로 분리된 상태, 즉 로봇과 비전이 일체형이 아니라 분리형으로 되어 검사와 얼라이먼트 작업을 실시하는 형태로 자동화 라인에 보급되어져 왔다. 가령 앞쪽에서 비전이 검사를 통해 어떤 물체가 양품과 불량인지를 판단하면 로봇이 양품이면 양품 트레이, 불량이면 불량 트레이에 옮기는 것이다. 얼라이먼트 경우, 어떤 물체를 특정 위치까지 가져 오는 작업에 쓰인다.
여기에서 진일보해 로봇비전에게는 원하는 위치로 가서 원하는 각도와 방향에서 볼 수 있는 애니뷰(Anyview) 기능도 요구되고 있다. NT리서치의 논스톱 외관 검사 로봇이 이러한 애니뷰 기능이 적용된 사례라고 할 수 있다.
로봇 끝에 비전이 부착이 되어 물체가 움직이면 로봇도 함께 따라 움직이는 트랙킹(Tracking)도 로봇비전에 요구되는 기능 중 하나이다. 예를 들어 경비로봇과 감시로봇처럼 특정 물체를 계속 추적하는 기능이라 할 수 있다. 최근 이슈가 된 바 있는 삼성테크윈의 감시 경비 로봇도 이러한 트랙킹 기능의 사례라고 할 수 있다.
애니뷰와 트래킹 기능은 연구 및 개발 역사가 20여년 가까이 되지만 상용화에 있어서는 아직 초기 단계라고 할 수 있다. 전 세계적으로도 상용화에 성공한 회사가 Adept, DENSO와 NT리서치, FANUC 등 몇 곳이 되지 않는다.
또 하나의 로봇비전이 필요로 하는 기능으로써 ‘컬러’를 들 수 있다.
컬러는 비전 기술 중에서도 까다로운 것으로 여겨지는 부분 중에 하나이다. 이는 로봇비전에 쓰이는 컬러 카메라가 내부적으로 각 센싱 픽셀이 Red, Green, Blue로 구분되어 빛 반사에 따라 같은 색이라도 가죽이나 스웨터와 같이 특정 표면에 따라 전혀 엉뚱한 색으로 인식하는 결과를 만들어 내기 때문이다. 아울러 종전에는 컬러가 그리 중요하지 않았다 점도 기술개발이 늦어진 이유 중 하나이다. 조립품을 컬러로 구분한다는 개념이 도입된 것이 5년에 불과하다. 가령 자동차 엔진만 보더라도 엔진이 모두 검은색으로 되어있는 것을 알 수 있다.
마지막 로봇비전에 필요한 기능으로써 꼽는 것이 ‘거리’ 감지 기능이다. 보통의 비전은 2차원으로 인식하기 때문에 거리의 개념이 없다. 그래서 카메라 2개를 이용, 삼각측정에 의해 거리를 파악하거나, 레이저 패턴을 쏘아 물체의 표면에서 왜곡된 정도를 통해 거리를 측정하는 광투사법이 3차원 거리 형상 정보를 알아내는데 쓰인다.
이렇게 나열된 로봇비전의 기능과 활용을 다시 한 문장으로 정의하자면.
▲제대로 된 제품인지 검사하면서 ▲원하는 위치로 정확히 가져다 줄 수 있도록 공간 속에서 위치를 정렬하고 ▲어떠한 방향으로도 볼 수 있으며, ▲목표하는 대상을 쫓아가면서 ▲컬러와 거리를 파악할 수 있는 비전으로 요약할 수 있다.
로봇비전의 기술 트렌드
진정한 의미의 로봇 비전, 핸드 인 아이(Hand in Eye) 시스템
앞서도 잠깐 언급 됐듯, 대부분의 로봇비전은 로봇과 비전이 따로 떨어져 있는, 즉 분리형으로 되어있는 형태가 현재 산업현장의 대부분이다. 로봇과 비전이 별도 시스템으로 떨어져 분리된 형태는 전체 시스템의 80% 정도를 차지하고 있다.
하지만 전문가들은 진정한 의미의 로봇 비전을 로봇과 비전이 결합되어 있는 형태라고 입을 모은다. 이 중 가장 대표적인 형태가 핸드인아이(Hand in Eye) 시스템이다.
이름에서도 알 수 있듯, 로봇 팔에 카메라 장착하여 로봇이 움직일 때 카메라도 같이 움직일 수 있도록 한 것이다. 비전이 보는 위치를 자유롭게 정할 수 있다는 구동상의 특징 때문에 초창기에는 로봇비전이라 부르지 않고 액티브 비전(Active Vision), 혹은 능동시각이라고도 불렀다.
핸드인아이 시스템은 비교적 최신의 기술이라고 할 수 있는데, 이는 그동안 비전 기술이 비전을 고정시켜 놓고 쓰는 검사와 정렬 부문에 치중되어 있었기 때문이다. 하지만 앞서 언급한 애니뷰와 트랙킹 기술이 차츰 시장에서 요구됨에 따라 로봇과 비전을 함께 붙여 사용하는 핸드인아이 시스템이 차츰 부각되기 시작했다.
핸드인아이 시스템은 과거 로봇비전이 ‘See and Move’ 즉, 본 후에 움직인다는 개념에서, 애니뷰와 트래킹이 두 가지가 동시에 일어나는 ‘See Move’ 개념으로 나아가는데 큰 역할을 했다.
디지털 카메라, 로봇비전으로 연결될 수 있을까
최근 디지털 카메라 기술이 발전하면서 NTSC 아날로그 신호로 획득하여 디지털로 바꾸는 과정 대신 디지털 카메라를 로봇비전용으로 접목하여 영상 획득까지도 디지털로 가고자 하는 것이 화두이다.
디지털은 아날로그보다 작업이 적다는 장점이 있으나 로봇 말단에 부착되었을 때 선이 길어진다는 단점을 갖고 있다. 보통 디지털은 선의 길이가 3~4m 이상 길어지면 신호가 불안해지기 때문이다. 로봇의 크기가 커지는 경우 선의 길이가 10m 이상 소요된다는 점을 상기하면 분명 단점으로 작용할 수 있는 부분이다. 이 때문에 리피터(Repeater)와 같은 신호 증폭기가 대안으로 제시되고 있다.
초고해상도 역시 중요한 키워드이다. 아직 FA 분야에 쓰이는 비전의 해상도는 30만 화소 정도로 낮은 편이다. 이는 처리해야할 양이 많아지고 영상 처리 루프가 커지는데 반해 영상 처리를 복잡하게 하는 어플리케이션이 없었기 때문이다. 앞으로 품질 관리 기준이 까다로워지면서 1mm까지도 검사하려 하기 때문에 렌즈를 포함한 초고해상도 역시 화두로 떠오르고 있는 추세이다.
컬러에 있어서는 어떻게 잘 획득할 것인가가 가장 중요한데, 이는 조명기술과 연결되어진다. 왜곡을 줄이면서 컬러를 깨끗하게 획득할 것인가가 가장 큰 이슈이다.
영상시대에 떠오르는 화두, 모션 언더스탠딩
종전 산업용 계산기로써 계산 기능을 수행하던 GPU는, 요즘 멀티미디어로 연결시켜서 영상처리를 한다. 때문에 ‘GPU를 어떻게 활용할 것인가’는 영상처리에 있어 최근의 가장 큰 이슈 중 하나이다.
예전에는 전처리, 앳지 윤곽, 면적 등 기하학적 파라미터를 추출하는데 주력했으나, 최근에는 ‘어떻게 모션을 언더스탠딩 할 것인가’가 중요하다. 가령 축구 하는 장면을 찍었는데 이것이 축구하는 장면이라는 것을 어떻게 파악할 것인가에 대한 것이다. 예를 들어 남자가 누워있다고 할 때 많은 영상 중 누워있는 남자를 검색해내는 것이 중요한 이슈다. 이를 통해 CCTV에 누군가 다가오면 그 사람이 집 주인이라는 것을 알아내는 등의 어플리케이션에 사용할 수 있다. 이는 종전의 표준영상을 비교하는 수준의 기술만으로는 어렵다. 증명사진으로 사람을 비교한다는것이 어렵기 때문이다. 현재는 영상 획득, 처리, 전송에 있어 각각에 회사마다 특징 있는 제품을 만들어 내고 있는 추세이다. 그래서 카메라 회사, 렌즈회사, 조명회사, 영상처리 라이브러리 판매 회사, 또 비전을 갖고 시스템 통합하는 회사들이 모두 이런 트렌드로 제품을 만들어 내고 있다.
다양한 애플리케이션으로도 적용이 가능한데 가령 바이오 전문 분야에서 정자와 난자를 카운팅 하는 것만도 세계시장 규모가 850억원 수준이다.
한편, 블루오션인 보안시장에서는 트래킹 기술이 키워드로 떠오르고 있다.
영상, 획득도 중요하지만 보내는 것도 중요하다
어떤 디지털 인터페이스의 카메라 보다 우수한 품질을 자랑하며 국내 시장에 꾸준히 보급되고 있는 ‘GigE(기가비트 이더넷) 카메라’ 때문에 함께 발전하고 있는 것이 ‘전송’이다. 전송에 있어서는 ‘어떻게 안정적으로 빨리 전송할 것인가’가 가장 큰 화두이다.
더불어 여러 카메라를 두고 환경을 감시할 경우 전송 받은 영상을 어떻게 모아서 메인 PC로 전달할 것인가에 대한 비전 네트워크도 그 중요성이 커지고 있다.
난 무조건 하나만 잘해, 스마트 비전
비전에 대한 용도를 다용도에서 단용도로 줄여나가는 것 역시 최근 비전의 트렌드이다.
동그라미 하나가 있다고 가정했을 때 과거의 비전은 동그라미 안의 면적, 장축 단축 길이, 원둘레 등을 모두 검사하려 했다. 하지만 최근에는 면적만 측정하는 에어리어 센서, 점의 수만을 세는 카운팅 센서 등 한 가지 기능에만 충실한 비전 제품들이 출시되고 있다. 이를 스마트 비전이라고 한다. 사람들이 흔히 특수 센서라고 생각하는 제품들이 주로 이러한 범주에 포함된다.
이런 식으로 앞으로 비전의 용도는 크게 두 가지 방향으로 나눌 수 있다.
길이, 면적, 카운팅, 계수 등 기능을 특화시킨 단용도 제품이 그 첫 번째다. 비전이라고 생각하기 어렵지만 알고 보면 카메라와 프로세서가 있다는 점에서 비전이라고 할 수 있다.
다른 하나는 모션 언더스탠딩 등 비전의 계산파워가 범용화 되고 PC와 연동이 되어 PC 프로그램 연속 선상에서 프로그램 할 수 있는 비전이 나올 것으로 예상된다.
이러한 식으로 제네럴 프로세서(General Processor)와 스페셜 프로세서(Special Processor)가 벡터는 다르지만 같이 발전할 것이라 전문가들은 예상한다.
로봇비전 시장 트렌드
로봇비전, 이제는 필수다
지금껏 산업용 로봇을 주도해왔던 시장이라면 단연 자동차 생산라인을 들 수 있다. 이 중에서도 자동차 차체 만드는 용접이 로봇 수요를 지배해왔는데, 대부분의 로봇업체들은 이러한 시장이 포화상태라고 말한다.
로봇을 추가로 계속 설치하는 것이 어려워진 상태에서 로봇메이커들은 새로운 수요를 창출해야했다. 자동차 산업 안에서는 주로 검사, 조립, 난이도 높은 연마 등 인텔리전트 기능을 필요로 하는, 지금껏 사람을 대체하기 어렵다고 본 부분들이다.
또한 상대적으로 수요가 적었던 자동차 외의 산업에도 진출하려다 보니 가장 부각된 부분이 비전이었다. 로봇이 단순히 들어서 옮기거나, 작업을 하는 툴을 드는 것만으로는 IT, 전자, 에너지 산업에서 수요를 만들어낼 수 없었기 때문이다.
실례로 대표적 전자업체인 삼성, 엘지 등의 대기업에서는 로봇 도입 검토 시 로봇비전 내장을 당연한 것으로 간주하고 있다고 한다.
한편, 혼류의 수준이 2~3개 수준이었던 과거 작업라인에 비해 다품종 소량 생산이라는 생산트렌드에 맞춰 많으면 10개까지도 증가한 것도 최근 로봇비전의 중요성이 높아진 이유로 꼽힌다. 로봇이 정해진 동작을 하는 것 보다는 로봇이 내용을 읽어 동작하게 하는 것이 사용자 입장에서는 훨씬 편리하기 때문이다. 로봇이 비전으로 라인에 들어오는 제품을 판별해 내면 정보를 또 다시 확인하는 역할도 할 수 있기 때문에 시스템의 안정성 또한 높아지는 효과도 있다.
로봇비전으로 눈을 돌리는 로봇전문기업들
최근 로봇비전 시장의 가장 큰 흐름이라면 로봇전문기업들이 로봇비전 개발에 직접 나서고 있다는 것이다.
로봇기업들이 말하는 로봇기업이 로봇비전을 다룰 때에 가장 큰 장점은 비전으로부터 필요로 하는 정보를 원하는 대로 얻을 수 있다는 것이다.
로봇비전이라고 하면 로봇을 위해 존재하는 비전(Vision for Robot), 또는 비전의 결과물로 로봇을 움직이게 하는 로봇 지령체로 정의할 수 있다. 결국 비전은 로봇이 움직이기 위한 행위 주관으로써, 모든 비전의 출력은 로봇에 대한 어떤 동작을, 어떤 자세를, 어떤 속도로 시키는가에 대한 로봇 입력 파라미터로 연결돼 있다고 할 수 있다.
하지만 로봇 비전의 개념이 ‘See and Move’에서 하나의 루트로 유기적으로 돌아가는 ‘See Move’로 변화함에 따라 단순히 x, y, z 좌표값만으로는 로봇을 움직이기에 부족해졌다. 이는 로봇과 비전이 분리된 형태에서 결합된 형태로 변화함에 따라 로봇업체들이 요구하는 파라미터가 많아졌기 때문이다. 이러한 부분에서 로봇업체와 비전 업체가 협력이 되지 않자, 점차 로우레벨 정보까지도 필요로 하는 로봇업체들이 직접 비전사업으로 영역을 확장하기 시작한 것이다.여기에는 비전기술의 일반화라는 배경도 작용한다.
과거 비전기술은 매우 전문적인 영역에 속해, 각 비전 회사들은 자신들만의 비전 라이브러리를 비밀스러운 노하우로써 갖고 있었다. 하지만 최근 들어 오픈 된 비전 라이브러리를 쉽게 구할 수 있게 되자 어느 정도의 기반 지식을 갖춘 사람이면 한 달 정도면 웬만한 비전기술은 구현할 수 있는 단계가 됐다. 비전기술 자체가 일반화 된 것이다. 비전기술은 일반화 되고 로봇기술은 전문화 되었다는 것은 로봇회사가 일반적 라이브러리를 갖고도 비전기술을 상당 부분 구현할 수 있다는 것을 함께 의미한다.
고객들의 생각도 변했다. 과거 비전 전문회사에 맡기던 것을 로봇업체에 턴키로 맡기게 되자, 책임소재가 명확해져 고장 시 로봇의 문제인지 비전의 문제인지 애매했던 부분도 한 업체에서 해결해줘 고객입장에서는 유리했던 것이다. 아울러 고객이 로봇 행동이라는 최종 레이아웃풋에 주로 관심을 갖다 보니 로봇회사와 이야기를 풀어나가는 것이 더 수월했고, 턴키로 수주를 맡은 로봇기업들은 비전 회사에 아웃소싱하는 상황이 상당히 오래 지속됐다. 이러한 상황에서 비전기술이 일반화, 모듈화 되고, 구하기도 쉬워지자 로봇회사가 로봇용 비전을 직접 개발한 것이다.
하지만 로봇비전이라는 분야 자체가 새로운 분야이기 때문에 로봇과 비전이 결합하는 것에 대해서는 연구소 수준에서 많은 연구가 진행되어 왔음에도 상품성과 안전성에 대해서는 아직까지는 의문이라는 것이 전문가들의 견해다.
한국, 로봇비전 시장의 잠재력 크다
현재 로봇비전 업계에서의 가장 큰 트렌드는 로봇비전을 통한 품질검사라고 할 수 있다. 특히 전문가들은 국내 산업구조의 특성 상 로봇비전을 통한 검사가 발달할 수밖에 없음을 지적하고 있다.
이러한 몇 가지 근거로써 전문가들은 한국이 고도의 품질을 보장해야하는 산업적 환경에 처해있음을 언급한다.
첫째, 수출 의존도가 높은 산업구조를 들 수 있다. 일단 해외에서 판매된 물건이 하자가 생길 경우 사후관리에 드는 기회비용이 국내에 비해 더욱 크기 때문이다. 이러한 이유로 비전을 통해 이뤄지는 외관검사, 품질검사 등의 중요성이 크다. 둘째로 비슷한 부품들이 많고, 사람도 실수할 여지가 많은 첨단 제품을 다루고 있다는 점이다. LCD나 휴대폰의 경우에는 확대경으로 비전 검사를 실시하는데 8마이크론 수준의 글자를 모든 제품 칩 넘버까지 다 검사하는 어려움이 있다. 하지만 이런 환경에도 불구하고 로봇비전을 통한 검사 공정이 정착하지 못하는 이유로써 우선 높지 않은 품질 의식이 꼽힌다. 문제가 생겨도 나중에 교환해주면 된다는 생각이 기업들 사이에서 팽배해 있기 때문이다. 또한 비전에 대한 애플리케이션 기술이 발달할 수 있는 조건을 갖추고 있음에도 아날로그 시스템,
즉 사람에 의해 품질 관리 시스템이 정착되어 있어 저항이 큰 것도 또 하나의 이유로 들 수 있다. 특히 중소기업들은 비전 검사보다는 인력을 이용한 유관검사가 훨씬 비용면에서 저렴하다고 생각하는 경향이 강하다.
기술적으로도 한계를 갖고 있다. 애플리케이션 기술은 높은 수준이나 비전용 카메라에 들어가는 조명, 렌즈, 영상처리 알고리즘 등의 요소기술이 부족하다보니 원하는 수준의 로봇비전 사양을 구축하는데 어려움이 있다.
한 로봇업계 관계자는 현재의 로봇비전 시장에 대해 여러 배경기술의 토대가 완성된 지금부터가 시작이라고 보고 있었다. 로봇비전의 영역들이 점차 확대되어가는 길목에 서 있는 지금, 기회와 위기를 함께 갖고 있는 한국 로봇비전 시장의 향후 귀추가 주목된다.
