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RESULT FIRST · 두 현장의 결과부터

빈피킹 자동화를 검토하다 보면 3D 비전 카메라 견적은 받았는데 정작 우리 부품이 인식되는지 확신이 안 서는 순간이 와요. 금속처럼 반짝이거나 플라스틱처럼 빛이 통과하는 부품이라면 더 그렇죠. PoC까지 갔다가 "이 소재는 어렵습니다"라는 답을 듣고 멈춘 현장도 적지 않습니다.

이 글은 그 지점에서 시작해요. 먼저 3D 비전 카메라 빈피킹이 흔히 막히는 세 지점을 짚고, 캠브리안 AI 3D 비전 카메라가 기존 방식과 무엇이 다른지 4가지로 정리합니다. 그다음 마로솔에 등록된 도입사례 2건으로 그 차별점이 실제 현장에서 어떻게 작동했는지 확인하고, 마지막으로 우리 공정에는 어떤 비전 카메라가 맞을지 판단하는 기준을 드릴게요.

01  3D 비전 카메라 빈피킹이 막히는 세 지점

빈피킹은 무작위로 쌓인 부품의 위치와 자세를 카메라가 읽고 로봇이 집어 올리는 공정이에요. 원리는 단순한데 현장에서는 세 가지 이유로 자주 멈춥니다.

세 문제의 공통 원인은 대부분의 3D 비전 카메라가 빛을 쏘고 그 반사를 읽는 방식이라는 데 있어요. 쏜 빛이 왜곡되면 데이터가 무너지고, 주변 빛이 바뀌면 기준이 흔들리고, 실물 기준으로 학습하니 품종마다 다시 시작해야 하죠. 캠브리안은 이 출발점 자체를 바꿨습니다.

02  캠브리안 AI 3D 비전 카메라의 차별점 4가지

캠브리안 로보틱스(Cambrian Robotics)의 Cambrian Vision은 협동로봇과 산업용 로봇을 위한 AI 기반 3D 비전 카메라 시스템이에요. 빈피킹, 머신텐딩, 정렬, 픽앤플레이스, 케이블·커넥터 삽입까지 로봇이 부품을 집고 놓는 공정을 맡습니다. 기존 3D 비전 카메라와 갈라지는 지점을 네 가지로 나눠 볼게요.

차별점 1외부 조명도 구조광도 필요 없어요

캠브리안 비전 카메라는 패시브 스테레오 방식이에요. 사람이 두 눈으로 거리를 가늠하듯 두 개의 렌즈가 찍은 이미지 차이로 깊이를 계산합니다. 빛을 쏘는 프로젝터가 없으니 전용 조명 설비를 설치하고 유지보수할 이유가 사라져요.

현장에서는 조도가 바뀌어도 인식 기준이 흔들리지 않는다는 뜻이에요. 교대 시간대별로 인식률이 달라지던 문제가 여기서 풀립니다. → 사례 1에서 확인

차별점 2사람 눈에 보이면 로봇도 봅니다

금속·크롬 같은 반사 재질, 유리·투명 플라스틱 같은 투명 재질, 검은 고무 같은 빛흡수 재질까지 인식해요. 구조광 패턴이 왜곡되어 데이터가 비던 소재를 AI가 이미지 자체에서 형상을 읽어 6D 포즈(X·Y·Z 위치와 Rx·Ry·Rz 회전)로 뽑아냅니다.

3D 비전 카메라 검토가 "이 소재는 어렵습니다"에서 멈췄던 현장이라면 이 항목이 핵심이에요. → 사례 1·2에서 확인

차별점 3실물 없이 CAD 데이터만으로 약 1일 학습

부품 CAD 파일을 주면 AI 모델이 하루 정도 학습한 뒤 바로 인식을 시작해요. 실물 샘플을 놓고 현장에서 촬영하거나 티칭하는 과정이 없습니다. 새 품종이 추가될 때도 CAD를 바꾸고 다시 학습하면 끝이에요.

다품종 현장에서 전환 시간이 줄어드는 이유가 여기 있어요. 양산 전 설계 단계의 부품도 CAD만 있으면 미리 검토할 수 있습니다. → 사례 1·2에서 확인

차별점 40.2초 6D 포즈, 1mm 이하 정밀도

일반 인식 기준 약 170ms, 0.2초 안에 부품의 위치와 자세를 로봇에 전달해요. 위치 정밀도는 단일 인식 1mm 이하이고 멀티 디텍션(3회 이상)을 적용하면 X/Y 0.4mm까지 올라갑니다.

공급 단계가 라인 전체 속도를 잡아먹지 않는다는 의미예요. 짧은 사이클 타임이 필요한 고속 공정에서도 병목이 되지 않습니다. → 두 사례 모두 200ms 미만

방식 비교 · 구조광·레이저 vs AI 패시브 스테레오

표의 마지막 줄이 중요해요. 구조광·레이저 방식이 뒤처진다는 얘기가 아니라 잘하는 영역이 다르다는 뜻이에요. 무늬가 없는 단색 평면이나 미크론 단위 측정이 필요한 공정이라면 구조광 계열 3D 비전 카메라가 더 맞을 수 있습니다. 이 판단은 글 마지막에서 다시 다룰게요.

03  카메라 3종과 필수 구성

부품 크기와 작업 거리에 따라 세 가지 카메라 중 하나를 고르고, 거리별 AI 모델과 조합해요. 로봇 끝단에 장착하는 방식과 고정 장착 모두 가능하고 연결은 USB·GigE입니다.

04  사례 1 · 카오 오다와라 공장, 반투명 화장품 용기 빈피킹

검증 항목 · 차별점 1 · 2 · 3

일본 카오(Kao)의 오다와라 공장은 차세대 다이나믹 셀 생산 시스템을 도입하면서 라인의 첫 단계인 용기 공급 공정에서 막혔어요. 화장품 용기는 빛을 통과시키거나 강하게 반사하는 소재가 대부분이라 구조광·레이저 방식 3D 비전 카메라로는 위치와 자세를 안정적으로 읽기 어려웠거든요. 게다가 벌크로 쌓인 용기는 높이와 기울기가 제각각이고, 교대 시간대마다 작업장 조도가 달라져 인식 안정성이 흔들리는 문제까지 겹쳤습니다.

시스템은 캠브리안 비전 카메라가 6D 포즈를 읽으면 로봇이 용기를 집고, Gimatic 그리퍼가 90도로 정밀 배치한 뒤 PlanarMotor 자기부상 반송이 다음 공정으로 옮기는 흐름이에요. 캠브리안의 일본 총판 DMP가 통합했고 카오와 DMP가 공식 공개한 사례입니다.

결과는 앞서 본 숫자 그대로예요. 24시간 가동으로 생산능력은 기존 8시간 대비 약 9배 수준, 제품 전환 시간은 약 60% 단축, 운영 인력은 작업자 1명이에요. 카오는 이 결과를 바탕으로 글로벌 생산 거점으로 확대하는 것을 검토하고 있습니다.

카오 화장품 용기 빈피킹 도입사례 자세히 보기 →

05  사례 2 · 반투명 파이펫 팁, ABB 6축 로봇으로 볼 피더를 없앤 3D 빈피킹

검증 항목 · 차별점 2 · 3 · 4 + 로봇 장착 구성

바이오·의료 실험실에서 쓰는 파이펫 팁은 비전 시스템이 가장 까다로워하는 부품이에요. 얇고 반투명한 플라스틱이라 빛의 난반사와 투과가 심하고, 속이 빈 원뿔 형태라 바구니 안에서 서로 깊게 얽힙니다. 기존에는 진동 볼 피더로 공급했는데 마찰로 인한 미세 스크래치와 파티클, 잦은 걸림, 품종이 바뀔 때마다 하드웨어를 통째로 바꿔야 하는 제약이 따라왔어요.

작업은 네 단계로 돌아요. 로봇이 바구니 위 지정 뷰포인트로 이동해 내부를 인식하고, 안전하게 뽑을 수 있는 대상을 골라 바구니 벽면과 충돌하지 않는 진입 경로를 계산해요. 가늘고 긴 진공 흡착 툴로 타겟을 집어 올린 뒤 컨베이어 위 지정 위치와 방향에 내려놓습니다.

효과는 세 갈래예요. 부피가 큰 진동 피더가 빠지면서 설치 면적이 줄었고, 피더 교체 작업이 사라지면서 다품종 전환 세팅이 수 분 내외로 짧아졌고, 잼을 손으로 풀어주던 작업자가 바구니만 교체하면 되니 한 명이 여러 셀을 운영할 수 있게 됐습니다. 도입 기업은 다른 형상의 부품 공급 공정에도 확대를 검토하고 있어요.

파이펫 팁 3D 빈피킹 도입사례 자세히 보기 →

정리 · 앞의 주장은 뒤의 현장에서 이렇게 확인됐어요

06  그렇다면 우리 공정에는 어떤 비전 카메라가 맞을까

여기까지 읽으셨다면 캠브리안이 잘하는 영역은 분명해졌을 거예요. 그런데 모든 빈피킹 공정에 같은 답이 나오지는 않아요. 아래 세 질문에 답해 보면 방향이 보입니다.

세 질문 모두 앞쪽에 해당한다면 캠브리안 비전 카메라부터 검토하는 게 맞아요. 반대로 금속 부품의 고정밀 피킹이나 측정이 섞인 공정이라면 다른 방식이 더 맞을 수 있고, 마로솔에는 그 선택지도 사례와 함께 준비되어 있습니다. 키엔스 3D 비전 카메라로 알루미늄 부품을 피킹한 사례가 그 예예요.

자주 묻는 질문

07  마로솔에서 하는 일 · 제품 추천부터 견적·설계·컨설팅까지

마로솔에는 캠브리안뿐 아니라 키엔스, 메크마인드, 코그넥스처럼 현장에서 실력과 스펙이 검증된 비전 카메라가 함께 입점되어 있어요. 그래서 마로솔에 문의하실 때는 어떤 제품이 필요한지 미리 정하실 필요가 없습니다.

어떤 부품을, 어떤 공정에서, 어떻게 자동화하고 싶은지만 말씀해 주세요. 부품 조건에 맞는 비전 카메라 추천, 견적, 로봇과 그리퍼를 포함한 설계, 도입 컨설팅까지 마로솔이 이어서 진행해요. 캠브리안이 맞는 공정이면 캠브리안을, 다른 방식이 맞는 공정이면 그 제품을 사례와 함께 제안합니다.

※ 제품 사양은 Cambrian Robotics 공식 자료 기준이며 실제 성능은 환경과 사용 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 도입 효과 수치는 각 도입 기업이 공개한 자료를 기준으로 정리했습니다.