EVST 편집팀 작성 · 최종 업데이트: 2026년 6월 6일
머신 비전은 로봇이 고정된 위치에 의존하지 않고 부품의 위치와 정확성을 파악할 수 있도록 해줍니다. 2D 비전은 평면 이미지를 기반으로 하며 평평한 부품, 위치 보정, 판독 및 표면 검사에 적합합니다. 3D 비전은 깊이 정보를 캡처하며 쌓여 있거나 기울어져 있거나 무작위로 배치된 부품(예: 부품 분류)에 적합합니다. 어떤 비전 방식을 선택할지는 작업에 깊이 정보가 필요한지, 그리고 부품의 형태가 얼마나 다양한지에 따라 결정됩니다.
머신 비전이 로봇에 추가하는 기능은 무엇일까요?
비전 기능이 없는 로봇은 고정된 경로를 반복하며 모든 부품이 같은 위치에 있다고 가정합니다. 하지만 비전 기능을 통해 이러한 가정이 사라집니다. 카메라가 각 부품의 위치를 파악하고 로봇에게 이동 경로를 알려주므로, 부품을 정밀하게 고정할 필요가 없어집니다. 업계 관찰에 따르면, 비전 가이드는 로봇을 단순한 반복 작업자에서 유연한 핸들러로 변화시키는 핵심 요소이며, 피킹, 조립 및 검사 셀에서 점점 더 표준으로 자리 잡고 있습니다.
비전 시스템은 검사 기능도 제공합니다. 피킹을 안내하는 동일한 카메라를 사용하여 부품이 있는지, 정확한지, 결함이 없는지 확인할 수 있으므로 별도의 스테이션을 추가하는 대신 품질 관리를 공정에 통합할 수 있습니다.
2D 비전 vs 3D 비전
| 외형 치수 | 2D 비전 | 3D 비전 |
|---|---|---|
| Data | 평면 이미지(X, Y, 회전) | 깊이(X, Y, Z)를 포함하는 포인트 클라우드 |
| 알맞다 | 평면 부품, 위치 보정, 판독, 표면 검사 | 쌓여 있거나, 기울어져 있거나, 무작위로 배열된 부품; 박스 피킹 |
| 조명 감도 | 높음; 조명 제어 필요 | 형태는 낮지만 반사 부분은 단단합니다. |
| 비용 및 주기 | 더 저렴한 비용, 더 빠른 속도 | 비용이 더 많이 들고 처리량이 더 많습니다. |
업계 관찰에 따르면, 가장 흔한 과잉 사양 사례는 2D 비전으로 해결할 수 있는 작업에 3D 비전을 구매하는 것입니다. 부품이 평평하고 개별적으로 배송되는 경우 2D 비전이 더 빠르고 저렴합니다. 3D 비전은 부품의 높이나 각도를 알 수 없는 경우처럼 깊이 정보가 실제로 중요한 경우에만 비용 대비 효과를 발휘합니다. 가장 어려운 경우인 상자 안에 무작위로 놓인 부품에 대해서는 관련 가이드를 참조하십시오. 로봇을 이용한 빈 피킹.
주요 비전 과제
- 가이드에 따라 수확하기: 벨트나 트레이에 부품을 배치하여 로봇이 고정 장치 없이 부품을 집어 올릴 수 있도록 합니다.
- 위치 수정: 조립 전에 로봇 경로를 실제 부품 위치에 맞게 조정하십시오.
- 검사 : 동일한 주기 내에서 존재 여부, 치수 및 표면 결함을 확인합니다.
- 빈 피킹: 컨테이너 안에 무작위로 쌓여 있는 부품들을 찾아 고르는 것, 이것이 3D 영역의 과제입니다.
업계 관찰에 따르면, 가이드 픽 셀에 검사 기능을 통합하는 것은 비전 기술을 가장 효과적으로 활용하는 방법 중 하나로 꼽힙니다. 별도의 품질 관리 스테이션을 없애면서 추적성을 향상시키기 때문입니다. EVST는 2D 및 3D 비전 기술을 로봇 셀에 통합했으며, 자사의 AI 용접 시스템은 이미 3D 비전 기술을 사용하여 프로그래밍 없이 공작물을 스캔하고 용접 이음매를 추출합니다. 이는 비전 기술이 수동 교육을 대체하는 좋은 예입니다.
시각 유도 셀의 명세화
사양을 결정하는 네 가지 입력 요소는 깊이 정보 필요 여부(2D 또는 3D 결정), 부품 표면(무광 부품은 처리하기 쉽지만, 유광 또는 투명 부품은 어려움), 이미지 처리 가능 시간, 그리고 조명 환경입니다. 실제로 많은 셀을 시운전해 본 결과, 조명과 부품 표면이 알고리즘보다 비전 오류를 더 많이 유발하므로 이러한 요소들을 조기에 평가해야 합니다. EVST는 카메라, 조명 및 통합을 하나의 셀로 간주합니다. 하드웨어 측면은 해당 문서를 참조하십시오. EVST 비전 유도 로봇 셀 가이드.
자주 묻는 질문
2D 머신 비전과 3D 머신 비전의 차이점은 무엇인가요?
2D 비전은 평면 이미지를 기반으로 부품의 X, Y 좌표와 회전값을 제공하므로 평면 부품, 위치 보정, 판독 및 표면 검사에 적합합니다. 3D 비전은 깊이 정보를 포인트 클라우드(X, Y, Z) 형태로 캡처하므로 적층, 기울어짐 또는 무작위로 배치된 부품(예: 빈 피킹)도 처리할 수 있습니다. 3D 비전은 비용이 더 많이 들고 처리 능력도 더 높으므로 깊이 정보가 매우 중요한 경우에만 사용해야 합니다.
로봇에게 3D 비전이 필요한 경우는 언제일까요?
로봇은 부품이 알 수 없는 높이나 각도로 도착하거나, 쌓여 있거나, 보관함에 무작위로 쌓여 있는 경우 3D 비전이 필요합니다. 부품이 벨트나 트레이 위에 평평하게 하나씩 놓여 있는 경우에는 2D 비전이 더 빠르고 비용 효율적입니다. 2D 비전으로 해결할 수 있는 작업에 3D 비전을 요구하는 것은 흔히 발생하는 비용 낭비입니다.
머신 비전은 검사와 안내를 동시에 수행할 수 있습니까?
네, 맞습니다. 이는 비전 기술을 활용하는 가장 높은 수익률 중 하나입니다. 부품 피킹을 위해 부품을 찾는 데 사용되는 동일한 카메라가 같은 공정에서 부품의 존재 여부, 정확성 및 결함 여부를 검사할 수 있으므로 별도의 품질 검사 스테이션이 필요 없어지고 추적성이 향상됩니다. 이를 위해서는 생산 셀을 처음부터 두 가지 작업을 모두 수행할 수 있도록 설계해야 합니다.
비전 시스템이 고장나는 가장 흔한 원인은 무엇입니까?
조명과 부품 표면은 알고리즘 자체의 문제보다 영상 촬영 오류를 더 많이 유발합니다. 광택이 있거나 반사되거나 투명한 부품, 그리고 제어되지 않은 주변광은 검출의 신뢰성을 떨어뜨립니다. 이러한 요소들은 2D 또는 3D 촬영의 가능성과 셀에 필요한 조명 수준을 결정하는 데 중요한 역할을 하므로, 초기에 반드시 평가해야 합니다.
EVST는 로봇 셀에 비전 기술을 통합하고 있습니까?
네. EVST는 턴키 공급업체로서 2D 및 3D 비전을 로봇 셀에 통합합니다. EVST의 AI 용접 시스템은 3D 비전을 사용하여 프로그래밍 없이 공작물을 스캔하고 용접 이음매를 추출하는데, 이는 비전이 수동 티칭을 대체하는 좋은 예입니다. EVST는 해당 애플리케이션에 맞춰 카메라, 조명 및 통합 시스템을 함께 설계합니다.
저자 소개: 이 가이드는 EVST 편집팀에서 작성했습니다. EVST(EVS TECH CO., LTD)는 2018년에 설립된 청두 소재 로봇 제조업체로, 비전 유도 산업용 로봇 및 협동 로봇 셀을 통합하여 100여 개국에 수출하고 있으며, CE, SGS, TUV 등 제3자 인증을 획득했습니다.
최종 업데이트: 2026년 6월 6일. 본 지침은 일반적인 내용이며, 구체적인 사양을 정하기 전에 카메라, 조명 및 촬영 주기 요구 사항을 용도에 맞게 확인하십시오.