제조업과 물류 창고의 자동화 업그레이드 과정에서 상자 디팔레타이징은 자재 흐름의 핵심 공정입니다. 유연 생산 모델의 보편화에 따라 동일한 디팔레타이징 스테이션은 다양한 상자 규격과 다양한 팔레트 패턴을 수용해야 하며, 비정상적인 상자의 식별 및 분류도 수행해야 합니다. 컨베이어 벨트 위치 결정이나 기계식 리미트 스위치에만 의존하는 전통적인 방식은 복잡하고 변화무쌍한 현장 요구에 적응하기 어려워졌습니다. 3D 비전 유도 기술이 업계의 주류 솔루션으로 부상했지만, 실제 적용에서는 비전 위치 정밀도, 작업 주기, 현장 환경 적응성이 프로젝트의 안정적인 운영에 핵심적인 과제로 남아 있습니다.
- 1.프로젝트 과제
해당 스테이션의 투입 자재는 표준화된 상자로, 상자당 무게는 약 20kg입니다. 상자는 팔레트 위에 2열 4행으로 빽빽이 적층되어 있으며, 두 층으로 구성됩니다. 생산 라인에는 두 가지 유형의 어려움이 있습니다: 1. 팔레트 패턴이 복잡하고 고정되지 않음 만재 투입: 상부 층의 상자 수는 1~5개로 다양하며, 총 9~13개입니다. 잔여 투입: 일부를 집어낸 후 다시 창고로 반입된 팔레트로, 단일 층 또는 상부 층에 소수의 상자만 남아 있으며, 수량 범위는 1~8개입니다. 2. "제로박스"는 별도로 분류해야 함 일부 상자는 내부가 가득 차지 않아 상부 표면에 흰색 라벨("제로박스" 표시)이 부착되어 있습니다. 제로박스는 로봇이 집어서 테일박스 플랫폼에 놓아야 하며, 하역 팔레트에 적재해서는 안 됩니다. 제로박스의 위치는 해당 층의 마지막으로 고정되어 있지만, 라벨은 각도와 위치에 편차가 있어 기존의 템플릿 매칭으로는 안정적인 인식이 어렵습니다.
또한, 상자 간에 간격이 없고 표면에 포장 스트랩과 인쇄 패턴이 있어 3D 카메라의 포인트 클라우드 완전성과 인식 알고리즘에 높은 요구 사항이 적용됩니다.
- 1.솔루션
위의 어려움을 해결하기 위해 프로젝트는 3D 산업용 카메라와 산업용 로봇을 결합한 비전 유도 디팔레타이징 솔루션을 채택했으며, 현장에는 Epic Eye Log L 3D 산업용 카메라가 디팔레타이징 위치 상단에 고정 설치되었습니다.
시스템 흐름은 다음과 같습니다: 수동 지게차가 상자 팔레트를 디팔레타이징 위치로 운반하고, 도착 신호를 트리거합니다. 로봇이 제로박스 감지 신호를 보내고, 3D 카메라가 촬영 및 스캔하여 제로박스 존재 여부를 확인합니다. 카메라가 촬영하고, 알고리즘이 상자 배열 및 제로박스 라벨 위치를 인식하여 그립 포인트 자세와 그립 수량(한 번에 1개 또는 2개)을 출력합니다. 로봇이 비전 결과에 따라 집어서 상자를 하역 팔레트에 적재하고, 제로박스는 테일박스 플랫폼에 놓습니다. 팔레트가 빌 때까지 또는 지정된 수량에 도달할 때까지 반복합니다. 하역 요구량이 투입 총 수량보다 적으면 제로박스를 원래 팔레트에 다시 적재하여 창고로 반환합니다.
- 1.적용 장점
정밀도와 사이클 타임 모두 초과 달성 측정된 인식 정밀도는 ±1mm, 그립 정밀도는 ±1mm이며, 촬영 및 알고리즘 처리 시간은 단 3초로 후속 사이클 타임 여유를 보장합니다.
제로박스 인식의 안정성과 신뢰성 딥러닝 훈련을 통해 시스템은 다양한 조명 및 기울기 각도에서 흰색 라벨을 인식하는 성공률이 ≥99.9%입니다. 제로박스는 집힌 후 정확하게 테일박스 플랫폼에 배치되어 정상 적재에 혼입되는 것을 방지합니다.
잔여 팔레트 및 복잡한 배열에 대한 적응성 카메라는 매 촬영 후 열별로 상자 수(1개 또는 2개)를 계산하여 자동으로 그립 포인트를 계획합니다. 잔여 팔레트 시나리오에서는 수동 재교육 없이 비전 시스템이 남은 상자의 위치와 자세를 직접 출력합니다.
- 1.실현 가치
제로박스/잔여 팔레트 호환: 수동 분류가 필요 없어 현장 작업자의 노동 강도를 줄입니다. 효율성 향상: 수동 디팔레타이징을 대체하여 효율성이 크게 향상되고 사이클 타임이 안정적으로 제어되어 기존 솔루션의 효율성 병목을 해결하고 대규모 생산 요구에 적응합니다. 유연한 생산 전환: 새로운 상자 모델이 추가될 때 딥러닝 훈련을 통해 하드웨어 교체 없이 대응 가능합니다. 산업 자동화가 유연성 및 지능화 방향으로 심화 발전하는 추세 속에서 3D 산업용 카메라는 디팔레타이징, 분류, 상하차 등 핵심 분야에서 지속적으로深耕하며, 높은 정밀도, 높은 안정성, 강력한 유연성의 기술적 장점으로 제조업 자동화 업그레이드의 핵심 동력이 될 것입니다.