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사례 | 3D 비전이 아연괴 디팔레타이징 적층 문제 해결

배터리 제조 및 비철금속 용해의 전단 공정에서 아연괴 디팔레타이징 및 투입은 생산 라인의 연속 운전을 보장하는 핵심 공정입니다. 기존 수작업 디팔레타이징은 노동 강도가 높고 작업 환경 온도가 높으며, 중량 아연괴와 고주파 장비가 공존하는 복잡한 작업 조건에서 장기 운전 효율과 안정성에 명확한 한계가 있습니다.

최근 트랜스퍼 테크놀로지는 국내 대형 배터리 제조 기업을 위해 3D 비전 아연괴 지능형 디팔레타이징 시스템을 구축했습니다. 용해로 투입 공정의 특수 작업 조건에 대응하여 고주파 전자기 간섭, 불규칙한 자재 적층 등의 업계 문제를 해결하고 아연괴 완전 자동 디팔레타이징 및 정밀 투입을 실현했습니다.

1. 핵심 과제

해당 공정은 용해로 투입 공정과 연결되며, 지게차가 전체 팔레트의 아연괴를 카메라 시야 아래로 운반하면 3D 비전이 갠트리 로봇을 안내하여 개별적으로 집어서 전환 테이블로 옮깁니다. 현장 작업 조건은 복잡하며 핵심 어려움은 세 가지 차원에 집중됩니다:

  • 자재 상태 불안정: 두 가지 규격의 아연괴를 포함하며, 공급 자재는 종종 적층, 측면 걸침, 기울어짐 등 불규칙한 적재 상태로 제공되어 고정 위치 프로그래밍에 의한 집기가 불가능합니다.
  • 강한 전자기 간섭 환경: 공정이 고주파로 장비에 인접해 있어 복잡한 전자기 환경이 비전 통신 및 이미징에 간섭을 일으킬 수 있으며, 이는 비전 도입의 핵심 기술 장애물입니다.
  • 정밀도와 택트 타임의 이중 요구: 갠트리 로봇 진공 흡착 방식이 사용되며, 안정적인 정밀 위치 및 방향 출력으로 집기 성공률을 보장하고 용해로 투입의 생산 능력 속도에 맞춰야 합니다.

2. 솔루션

트랜스퍼 테크놀로지는 3D 스마트 카메라와 비전 소프트웨어의 통합 솔루션을 채택하여 현장 작업 조건에 맞게 특별히 적응 및 최적화했습니다.

지능형 알고리즘으로 복잡한 팔레트 패턴 적응

비전 시스템은 아연괴의 앞면/뒷면 인식 기능을 갖추어 각 자재의 정밀한 위치 및 방향 정보를 출력합니다. 적층, 걸침 등 불규칙한 공급 자재에 대해 내장된 상층 우선 집기 전략이 최적 집기 순서를 자동으로 계획하여 로봇이 상층 아연괴를 우선 집도록 유도함으로써 충돌과 집기 실패를 논리적으로 방지합니다.

전체 팔레트의 아연괴 디팔레타이징이 완료되면 시스템이 자동으로 완료 신호를 출력하여 전단 지게차 자재 보충과 후단 투입 프로세스를 연동함으로써 공정 전 과정의 자동화 연결을 실현합니다.

이중 규격 자재 기본 지원

솔루션은 현장의 두 가지 크기 아연괴를 기본적으로 지원하며, 하드웨어 개조 없이 인식 전환이 가능합니다. 또한 확장 기능이 예비되어 있어 향후 새로운 아연괴 모델이 추가될 경우 샘플 훈련을 통해 빠르게 적응할 수 있어 생산 라인 업그레이드 비용을 절감합니다.

간섭 방지 설계로 통신 안정성 보장

고주파로의 전자기 간섭에 대해 솔루션은 하드웨어 배선과 신호 전송 두 측면에서 특별 최적화를 수행하여 차폐 보호와 전용 통신 링크를 사용함으로써 비전 데이터 전송의 완전성과 손실 없음을 보장하고 전자기 환경으로 인한 운전 위험을 근본적으로 회피합니다.

3. 기술 하이라이트

솔루션 도입 후 현장 운전 검증을 통해 모든 성능 지표가 안정적으로 기준을 충족했습니다:

  • 인식 정밀도: 비전 자체 인식 오차 ±1mm, 유도 집기 종합 정밀도 ±4mm로 흡착 집기의 정렬 요구를 충분히 만족합니다.
  • 운전 택트 타임: 단일 아연괴 촬영 + 인식 + 데이터 출력 택트 타임 4초로 용해로 투입의 생산 능력 속도에 안정적으로 대응합니다.
  • 집기 성공률: 비전 인식 성공률 99.9%로 기울어짐, 걸침 등 복잡한 적층 상태에도 안정적으로 대응할 수 있습니다.

이 지능형 디팔레타이징 시스템의 도입으로 작업자는 고온, 고중량의 투입 공정에서 해방되었으며, 수작업으로 인한 택트 타임 변동이 제거되어 용해 공정의 연속적이고 안정적인 운전이 보장되었습니다.

더 중요한 것은 이 프로젝트가 자재 적층 불규칙 등 복잡한 작업 조건에서 3D 비전의 도입 가능성을 검증했다는 점입니다. 야금, 배터리 제조 등 유사한 문제점을 가진 업종의 경우, 현장 검증된 이 솔루션을 빠르게 복제 및 적응시켜 중량 자재 디팔레타이징 시나리오에 신뢰할 수 있는 비전 인식 솔루션을 제공할 수 있습니다.

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