공정 개요

본 솔루션은 메크마인드(Mech-Mind)의 고정밀 산업용 3D 카메라 Mech-Eye PRO M-GL과 AI 기반 비전 알고리즘을 결합한 소형 베어링 링 빈피킹 자동화 시스템입니다.

깊은 빈(Bin)이나 파렛트에 무작위로 쌓여 있는 베어링 링을 3D 비전으로 인식하고, 산업용 로봇이 이를 하나씩 피킹하여 다음 가공 또는 조립 공정으로 이송하는 전체 과정을 자동화하는 것이 핵심입니다.

베어링 링은 크기가 작고 금속 표면의 반사가 강하며, 여러 개가 겹쳐 쌓이는 경우가 많아 기존 비전 시스템으로는 정확한 인식과 분리가 어려운 부품입니다.

메크마인드 AI 3D 비전 솔루션은 이러한 환경에서도 부품의 위치와 자세를 인식하고, 로봇이 안정적으로 집을 수 있는 피킹 포인트를 계산해 빈피킹 자동화를 지원합니다.

프로젝트 배경

자동차 부품 산업에서 베어링 링과 같은 소형 금속 부품은 대량으로 취급되며, 보통 빈이나 상자 안에 무작위로 적재됩니다.

하지만 부품이 서로 겹쳐 있거나 반사가 심한 표면을 가지고 있으면 기존 2D 비전이나 일반적인 3D 비전만으로는 개별 부품의 위치와 자세를 안정적으로 파악하기 어렵습니다.

또한 깊은 빈 내부에서는 상자 벽면의 반사와 그림자, 부품 간 겹침으로 인해 로봇의 피킹 실패나 충돌 위험이 발생할 수 있습니다.

이러한 문제는 생산 속도 저하, 작업자 개입 증가, 자동화 설비의 안정성 저하로 이어질 수 있습니다.

이번 솔루션은 이러한 한계를 해결하기 위해 반사성 금속 부품의 정밀 인식, 무작위 겹침 부품의 개별 피킹, 공간 인지 기반 가용성 확보, 다품종 부품 대응을 목표로 기획되었습니다.