EVST 편집팀 작성 · 최종 업데이트: 2026년 6월 6일
로봇을 이용한 부품 분류 작업은 고정 장치 없이 컨테이너에 무작위로 쌓여 있는 부품들을 로봇이 하나씩 꺼내는 작업입니다. 이를 위해서는 3D 비전 기술을 활용하여 쌓여 있는 부품들의 위치와 방향을 파악하고, 충돌 없는 파지 경로를 계획하는 소프트웨어와 컨테이너 내부까지 닿을 수 있는 로봇 및 그리퍼가 필요합니다. 이는 자동화하기 가장 어려운 작업 중 하나이며, 2026년에는 인공지능과 3D 비전 기술이 가장 빠르게 발전할 분야이기도 합니다.
빈 피킹이 어려운 이유
대부분의 자동화 시스템은 부품이 정해진 위치에 도착한다는 가정을 기반으로 합니다. 하지만 빈 피킹(Bin picking)은 이러한 가정을 뒤집습니다. 부품들이 겹치고, 기울어지고, 서로 묻혀 있는 등 매 사이클마다 상황이 다릅니다. 로봇은 이러한 복잡한 환경 속에서 집어 올릴 수 있는 부품을 찾아내고, 빈 벽이나 다른 부품과 충돌하지 않는 파지 방식을 선택하여 집어 올린 후, 다음 작업 스테이션을 위해 부품의 방향을 다시 조정해야 합니다. 업계 관찰에 따르면, 로봇 팔 자체의 성능보다는 3D 비전 시스템이 복잡한 환경에서 부품을 식별하는 능력과 소프트웨어가 사이클 타임을 맞추기 위해 충분히 빠르고 정확한 파지 방식을 계획하는 능력이 오히려 제약 요인이 되는 경우가 많습니다.
빈 피킹 셀의 네 가지 요소
| 요소 | 직위별 |
|---|---|
| 3D 비전 | 보관함의 포인트 클라우드를 생성하고 집어 올릴 수 있는 부품을 찾습니다. |
| 계획 수립 소프트웨어 | 로봇과 그리퍼 간의 충돌 방지 파지 방식을 선택합니다. |
| 기계 인간 | 계획된 자세로 쓰레기통에 손을 뻗는다 |
| 그리퍼 | 부품에 적합한 진공, 자석 또는 손가락형 그리퍼 |
업계 관찰에 따르면 그리퍼 선택은 비전만큼이나 중요합니다. 진공 컵 그리퍼는 평평하거나 매끄러운 부품에는 적합하지만 다공성이거나 불규칙한 부품에는 어려움을 겪는 반면, 핑거 그리퍼는 쌓인 부품 사이를 잡을 수 있지만 더 넓은 공간이 필요합니다. 그리퍼와 부품을 적절히 선택하는 것은 효율적인 부품 선별 작업의 절반을 차지합니다.
AI가 상품 선별 작업을 어떻게 변화시키는가
기존의 부품 분류 방식은 스캔한 각 부품을 알려진 CAD 모델과 대조합니다. 이 방식은 한 가지 부품 유형에는 효과적이지만, 부품이 다양하거나 알려지지 않은 경우에는 제대로 작동하지 않습니다. 바로 이 지점에서 인공지능(AI)이 혁신을 가져오고 있습니다. 학습된 모델은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 부품에도 적용 가능하여, 다양한 종류의 부품이나 새로운 부품을 분류할 수 있습니다. 업계 관찰에 따르면, 이는 제조 분야에서 AI가 가져올 가장 확실한 단기적 이점 중 하나입니다. 이전에는 무작위로 섞인 부품이 담긴 분류함 자동화가 매우 어려웠기 때문입니다. 더 광범위한 변화에 대해서는 저희 비교 분석 자료를 참조하십시오. 인공지능 기반 로봇과 기존 산업용 로봇 비교.
실제로 2026년 빈 피킹은 다양한 양상을 보입니다. 단일 부품으로 구성된 빈은 3D 비전 및 CAD 매칭을 통해 안정적으로 처리할 수 있지만, 혼합 부품 또는 미확인 부품으로 구성된 빈은 AI 기반 파지 기술이 새롭게 등장하고 발전 단계에 있는 영역입니다. 따라서 적절한 접근 방식은 처리해야 할 부품의 다양성에 따라 달라집니다.
빈 피킹이 효과를 발휘할 때
- 부품은 상자나 토트백에 낱개로 담겨 배송됩니다. 오늘날에는 수작업으로 분류하거나 고정해야 하는 것들입니다.
- 기계 또는 조립체의 상류 개별 부품을 제시하는 것이 병목 현상입니다.
- 부품의 표현 방식이 작업이 여전히 수동으로 이루어지는 이유인 경우.
빈 피킹이 항상 정답은 아닙니다. 부품을 개별적으로 저렴하게 공급받을 수 있다면 2D 기반 피킹이 더 빠르고 안정적입니다. 결국 빈의 무작위성을 제거하는 데 드는 비용 대비 효과가 있는지 여부가 관건입니다. 이 모든 과정에서 비전 기술이 어떻게 활용되는지는 저희 자료를 참고하세요. 머신 비전 가이드EVST는 3D 비전 빈 피킹 셀을 통합하고 해당 애플리케이션이 이를 도입할 준비가 되었는지 여부를 조언할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
로봇 빈 피킹이란 무엇인가요?
로봇 빈 피킹은 고정 장치 없이 용기 안에 무작위로 쌓여 있는 부품을 로봇이 하나씩 꺼내는 작업입니다. 3D 비전 기술을 활용하여 어수선한 환경 속에서 부품의 위치를 파악하고, 소프트웨어로 충돌 없는 파지 경로를 계획하며, 로봇과 그리퍼를 사용하여 용기 안으로 손을 뻗어 부품을 꺼냅니다. 이는 제조 공정에서 자동화하기 가장 어려운 작업 중 하나입니다.
쓰레기통에서 물건을 찾는 게 왜 이렇게 어려울까요?
매 사이클마다 상황이 다르기 때문에, 부품들이 겹치고, 기울어지고, 서로 묻히는 경우가 많습니다. 따라서 로봇은 복잡한 환경 속에서 집어 올릴 수 있는 부품을 찾아내고, 적재함 벽이나 다른 부품들을 피하면서 파지 계획을 세워 사이클 시간을 맞춰야 합니다. 일반적으로 로봇 팔 자체의 한계가 아니라, 복잡한 환경에서 부품을 식별하는 3D 비전 기술과 파지 계획 소프트웨어의 한계가 이러한 제약 요인이 됩니다.
인공지능은 상품 분류 작업에서 어떤 역할을 할까요?
기존의 부품 분류 방식은 스캔한 부품을 알려진 CAD 모델과 비교하여 분류하기 때문에, 부품이 다양하거나 알려지지 않은 경우에는 제대로 작동하지 않습니다. 반면, AI 기반 파지 기술은 명시적으로 프로그래밍되지 않은 부품까지도 분류할 수 있어, 혼합되거나 새로운 부품이 담긴 상자에서 부품을 집어 올릴 수 있습니다. 이는 제조 분야에서 AI를 적용했을 때 단기적으로 가장 확실한 이점 중 하나이지만, 2026년에도 여전히 성숙 단계에 머물러 있습니다.
빈 피킹에 사용되는 그리퍼는 무엇입니까?
부품 종류에 따라 다릅니다. 진공 컵은 평평하거나 매끄러운 부품에 적합하지만 다공성 또는 불규칙한 부품에는 어려움을 겪습니다. 핑거 그리퍼는 쌓인 부품 사이를 잡을 수 있지만 더 넓은 공간이 필요합니다. 자석 그리퍼는 철제 부품에 적합합니다. 작업 셀에서 그리퍼와 부품을 매칭하는 것은 비전 시스템을 선택하는 것만큼이나 중요합니다.
언제 빈 피킹을 사용하지 말아야 할까요?
부품을 벨트나 트레이 등에 담아 개별적으로 저렴하게 공급할 수 있다면, 2D 가이드 피킹이 빈 피킹보다 빠르고 안정적입니다. 빈 피킹은 빈의 무작위성 제거가 병목 현상이고, 상류에서 개별 부품 분리가 비현실적이거나 비용이 많이 드는 경우에 효과적입니다. 최종 결정은 로봇이 아닌 부품의 공급 방식에 달려 있습니다.
저자 소개: 이 가이드는 EVST 편집팀에서 작성했습니다. EVST(EVS TECH CO., LTD)는 2018년에 설립된 청두 소재 로봇 제조업체로, 3D 비전 로봇 셀과 산업용 및 협동 로봇을 통합하여 CE, SGS, TUV 등 제3자 인증을 획득하고 100여 개국에 제품을 수출하고 있습니다.
최종 업데이트: 2026년 6월 6일. 이 내용은 빠르게 변화하는 분야에 대한 일반적인 개요입니다. 구매를 결정하기 전에 비전, 그리퍼 및 사이클의 실현 가능성을 부품에 대해 확인하십시오.