피지컬 AI로 향하는 눈 달린 코봇, 테크맨로봇 “코봇의 진화는 '플랫폼화'에 있어”

 

제조 현장에서 협동 로봇(코봇)을 바라보는 기준이 변화하고 있다. 한동안 시장은 가반하중, 반복정밀도, 속도 등 로봇 팔(Robot Arm) 자체의 제원에 주목해 왔다. 하지만 실제 생산 라인과 물류 현장이 요구하는 자동화 수준은 그보다 훨씬 복합적이다.

 

로봇의 자율 인식, 이동 플랫폼과의 결합, 비정형 물체의 안정적 파지, 검사 병목 해소, 현장 운용 편의성까지 통합적으로 고려해야 한다. 코봇의 경쟁력이 눈·손·이동성·검사·소프트웨어 등 요소를 어떻게 하나의 작업 구역으로 통합하느냐에서 결정되고 있다는 의미다.

 

최민범 테크맨로봇코리아 과장이 짚은 방향도 이 흐름과 궤를 같이한다. 대만 코봇 솔루션 업체 테크맨로봇은 자사를 단순한 코봇 업체로 한정하지 않았다. 회사가 반복해 강조한 출발점은 비전(Vision) 내장형 구조였는데, 그 토대 위에서 인공지능(AI)·랜드마크(Landmark)·검사·자율주행로봇(AMR) 그리고 피지컬 AI(Physical AI)까지 단일 흐름으로 연결하고 있다.

 

시각 기능이 기본으로 탑재된 코봇을 엔진으로 삼고, 이를 모바일 공정, 검사 자동화, 손끝 유연성, 향후 구동형 피지컬 AI로 확장하겠다는 구상이다.

 

부가 기능 넘어, 플랫폼 정체성 된 ‘비전 통합형’ 설계

 

 

최 과장은 자사 시스템의 차별점을 설명하며 “사업 초기부터 비전 내장형 구조를 채택해 시장에 진입했다”고 밝혔다. 최초의 코봇 시리즈부터 비전이 통합된 형태로 출발했기에 그 위에서 위치 결정(Positioning), 랜드마크, 자동 광학 검사(AOI), QR 코드 및 바코드 판독 등 기능을 원활하게 확장할 수 있었다는 설명이다.

 

그는 이어 “AI 기능을 통해 조립 검사나 품질 검사 영역에서도 로봇을 효율적으로 활용할 수 있다는 점이 최근 들어 주목받는 경쟁력”이라고 덧붙였다. 이 설명의 핵심은 단순히 카메라가 장착돼 있다는 설계보다 고차원이다. 비전이 로봇의 부가 기능이 아닌, 플랫폼의 성격 자체를 규정하는 요소라는 점에 있다.

 

최 과장 설명에 따르면 가변적 작업 위치, 다양한 검사 항목, 유동적 공정 기준점이 공존하는 환경일수록 로봇의 기초 시각 지능 탑재 여부가 전체 공정의 확장성을 결정짓는 핵심 엔진이 된다.

 

테크맨로봇은 이 지점을 자사 정체성의 대표점으로 삼고 있다. 실제로 내장형 비전의 적용 범위는 위치 결정, 조립 라인 추적, 바코드·QR 코드 판독, 문자 인식(OCR), 거리·각도 측정, 개수 측정, 이미지 분류, 물체 탐지, 이상 감지, 인스턴스 분할까지 폭넓게 제시된다. 외부 비전을 사후에 추가하는 방식이 아니라, 로봇 설계 단계부터 시각 기능을 갖추고 있어야 이후의 기능 확장이 자연스러운 프로세스로 이어진다는 판단이다.

 

최민범 과장은 가격 경쟁력과 도입 편의성 역시 동일한 엔진 위에 있다고 설명했다. 그는 “비전 일체형으로 가격을 책정하므로 인건비, 설치 비용, 구축 시간 등에서 이점을 얻을 수 있다”고 밝혔다. 별도의 비전 장비를 추가하고 재설정하는 복잡한 프로세스보다, 설계 단계부터 비전이 통합된 구조가 현장의 총소유비용(TCO)과 구현 시간을 단축하는 데 유리하다는 의미다.

 

자동화 도입의 기준이 인력, 시간, 유지보수 부담을 포함한 TCO 관점으로 이동하는 시장 흐름에서 이러한 제안은 실질적인 설득력을 갖는다는 평가다.

 

사측은 AI 기능 역시 단순한 부가 기능으로 배치하지 않는다. 과장은 “자사 AI 검사 기술의 토대는 이미지 딥러닝(Deep-learning) 방식이고, 현재 다섯 가지 기능을 통해 정밀 검사를 수행할 수 있다”고 설명했다. 분류, 객체 감지, 이상 감지, 영역 분할(Segmentation), 복합 기능으로 구성된 이 엔진은 매년 지속적으로 확장되는 프로세스를 밟고 있다.

 

여기에 그는 “피지컬 AI에서 인간의 눈 역할을 하는 것이 비전 카메라”라며, 그동안 축적된 AI 레퍼런스가 비전을 통한 고도화된 학습 시뮬레이션의 토대가 됐음을 강조했다. 이는 비전, 검사, AI 기능을 플랫폼 위에 지속적으로 적층해 시장에 대응하겠다는 전략으로 풀이된다.

 

AMMR 시장을 겨냥한 테크맨의 포석...피지컬 AI로 가는 징검다리 전술은?

 

 

Q. 비전 내장형 구조가 실제 현장에서 가장 먼저 힘을 발휘하는 지점이 있어보인다.

A. 무인운반차(AGV)·AMR 등 모바일 로봇 기반 공정에 집중하고 있다. 특히 이차전지·반도체·자동차 분야에서 AMR 위에 로봇 팔(Robot Arm)이 접목되는 자율이동조작로봇(AMMR)에 많이 적용된다. 기존에는 작업자가 직접 움직이면서 하던 이송 공정을 AMMR 등 모바일 로봇 플랫폼이 수행하는 방식으로 전환하는 트렌드가 뚜렷하다. 자사 기술은 그러한 환경에서 강점이 있다고 보고 있다.

 

Q. 고정형 작업 공간(Cell) 중심의 코봇과 비교했을 때, AMR 공정에서 내세우는 차별점이 궁금한데.

A. 핵심은 랜드마크 기능이다. AMR이 이동하면 오차가 생길 수밖에 없다. 우리는 코봇에 내장 비전 기술을 통해 랜드마크를 찍어서 기준점을 다시 잡을 수 있다. 작업해야 하는 위치에 기준점이 부착돼 있으면, 카메라로 그걸 찍고 그 기준으로 다시 위치를 맞추는 방식을 취한다. 한 번 포착하면 다시 세팅할 필요가 없고, 그 상태로 계속 작업을 수행할 수 있다. 이것이 자사 기술이 AMR 공정에서 특화된 접근법이라고 강조하는 부분이다. 이 같은 구조는 ‘TM 랜드마크(TM Landmark)’ 기능과도 맞닿아 있다. 좌표계를 로봇 베이스가 아니라 랜드마크 기준으로 다시 구축해 이동 뒤에도 작업 좌표를 업데이트하도록 설계됐고, 특히 AGV·AMR 결합 운용에 적합한 방식이다.

 

Q. 특정 AMR에만 맞는 구조인지. 보다 넓게 확장 가능한가.

A. AMR 한 종류에만 최적화된 구조는 아니다. 결국 통신만 열리면 되는 부분이라서, 연동만 가능하면 어떤 AMR이든 탑재 가능하다. 자사는 로봇 한 대를 따로 보는 게 아니라, 모바일 플랫폼과 결합된 형태 전체로 접근하고 있다.

 

Q. 이런 구조가 결국 피지컬 AI와도 이어진다고 보고 있는 것 같은데.

A. 피지컬 AI 측면에서도 결국 사람의 눈 역할을 하는 것은 비전 카메라라고 생각한다. 지금까지 비전·AI 기능을 지속 고도화해 왔고, 검사·인식 영역의 레퍼런스도 확보했다. 이 같은 경쟁력이 추후 피지컬 AI 분야 학습 과정에서 토대를 제공할 것이라 보고 있다. 이처럼 트렌드에 따라 돌연 타 영역으로 이동하기 보다, 지금까지 쌓아 온 비전 기반 기술을 다음 단계로 연결하는 것에 주력할 방침이다.

 

Q. 지난해 자사 휴머노이드 플랫폼 ‘TM Xplore I’를 공개했다. 이족 보행형보다 구동형 플랫폼에 먼저 무게를 두겠다고 했는데.

A. 현재 시점에서 두 다리 형태보다 구동형, 그러니까 바퀴(Wheel) 기반 플랫폼이 더 현실적이라고 본다. 실제 산업 현장에서 다양한 사례를 축적하고, 실제 현장 적용 경험을 쌓는 데는 그 방식이 더 유리할 것이라는 판단에서다. 인간형 로봇이라는 상징적인 형태를 보여주는 것보다, 현장에서 바로 활용 가능한 플랫폼 구조를 먼저 만들고 실질적인 성과를 내는 게 더 중요하기 때문이다.

 

 

Q. 미래에 그리고 있는 로보틱스 현장 확장 방향성을 정리한다면.

A. 출발은 비전 내장형 코봇이지만, 거기서 끝나는 건 아니다. 비전으로 기준점을 읽고, 모바일 플랫폼과 결합해서 공정 사이를 이동하고, 필요한 위치에서 다시 좌표를 맞추고, 이후 검사·피킹 등 실제 작업까지 이어지는 흐름. 이렇게 전체를 하나의 자동화 단위로 통합하는 것이 우리의 청사진이다. 피지컬 AI 활용 방안도 그 연장선이 될 것이다.

 

고속 검사와 정밀 파지의 공존은 가능한가? 유연한 로보틱스 기술 조합이 온다

 

테크맨로봇이 제시한 코봇 응용 범위는 그리퍼(Gripper) 융합, 비정형 피킹, 검사 자동화로 이어졌다. 특히 국내 그리퍼 기술 업체 테솔로와의 파트너십 활동을 전개하고 있다. 각종 테솔로 그리퍼와 자사 코봇의 결합을 통해, 로봇 팔 종단장치(EOAT) 기반 작업 능력을 어디까지 넓힐 수 있는지를 입증하고 있다.

 

최민범 과장은 해당 시스템에 대해 “테솔로 그리퍼 시리즈와 자사 코봇 시리즈 ‘TM AI 코봇(TM AI Cobot)’를 연동해 다양한 현장 공정으로의 확장 가능성을 점치고 있다”고 설명했다. 그러면서 위치 인식 장치(Tracker)와 동작 인식 장갑(Data Glove)을 착용한 사용자가 해당 솔루션을 원격 조작(Teleoperation)하는 과정을 대표 모델로 강조했다.

 

이어 그는 “지금은 그리퍼와 로봇 핸드(Robot Hand)를 기반으로 텔레오퍼레이션하는 것이 주요하지만, 향후 코봇 역할을 피지컬 AI 기반 휴머노이드 로봇 팔로 치환해 연결하는 방향도 고민하고 있다”고 전했다.

 

비정형 작업 대응력도 양사가 강조하는 융합 기술력이다. 3차원(3D) 카메라로 받침대(Tray) 안 비정형 다물체를 스캔한 뒤, 형상·자세에 맞는 파지 전략을 선택해 물체를 집어 올리는 3D 빈피킹(Bin-picking) 과정이 이것이다. 다양한 물체가 섞여 있는 환경에서도 대상물의 상태에 맞춰 대응하도록 설계된 점이 특징이다.

 

최 과장은 이를 두고 “비정형 물체도 대응하도록 구현하는 공정을 지향한다”고 설명했다. 스마트 피킹(Smart Picking) 역시 같은 흐름에 놓였다. 그는 “다양한 크기의 물건에 그리퍼가 대응할 수 있다는 것이 솔루션의 경쟁력”이라고 말했다. 이들 기술은 정형화된 반복 작업부터 형상과 배치가 일정하지 않은 물체까지 유연하게 다룰 수 있다는 점이 강조된다.

 

품질검사 자동화 영역에서 ‘TM 플라잉 트리거(TM Flying Trigger)’의 기술력을 앞세운 전략은 최민범 과장이 공정 지능화를 위해 내놓은 히든카드다. 최 과장은 “대상물 촬영 시점마다 단계별로 끊어 가던 기존 방식은 시간적 손실이 불가피했지만, 이 시스템은 움직임을 멈추지 않고도 연속적인 촬영·검사를 수행할 수 있다”고 설명했다.

 

 

이어 “20개 포인트를 테스트할 때 일반 2차원(2D) 카메라 대비 생산 주기(Takt Time)을 약 40% 줄일 수 있다”며 “실제 검사 공정에서 병목을 줄이는 점이 가장 크게 주목받는 점”이라고 말했다. 검사 자동화가 정밀도뿐 아니라 생산 속도와도 직결된다는 점을 감안하면, 이 기술은 현실적인 대안으로 충분하다는 뜻이다.

 

최민범 과장은 해당 솔루션의 AI 기능 적용 사례도 구체적으로 풀었다. 주기억장치(RAM) 슬롯의 조립 정상 여부는 분류 검사로 판정하고, 축전기(Capacitor) 수량 확인은 객체 감지 기능으로 수행하는 방식이라는 것.

 

여기에 조립 검사, 품질 검사, 양산품 최종 검사 등 2D 기반 검사 영역으로의 확장 가능성도 함께 제시했다. 그는 “반도체 검사 역시 적용 가능성을 열어뒀지만, 추가 검증이 필요하다”며 “현재 적용 가능한 범위와 다음 단계 목표를 함께 구상하고 있다”고 덧붙였다.

 

이 같은 데모들은 지난 4일 열린 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Automation World 2026, AW 2026)’ 현장에서 확인할 수 있었다. 최 과장은 “코봇이 실제 현장에서 피킹과 검사 그리고 다양한 응용 공정으로 어떻게 확장될 수 있는지를 보여주고자 했다”고 말했다.

 

▲ 테크맨로봇의 비전 코봇과 테솔로 그리퍼가 함께 솔루션 형태로 접목돼 각종 공정을 구현하고 있다. (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자)

 

“로봇 모델이라는 과거의 시각을 버려라”...시각 지능 솔루션 그 자체를 지향하는 배경

 

앞선 여러 기술적 고도화 노력에도 불구하고 현장 운용이 난해하다면 기술 도입은 지체될 수밖에 없다. 테크맨로봇이 ‘TM플로우(TMflow)’를 거듭 강조한 이유도 여기에 있다. 최 과장은 “TM플로우는 사용자 화면(UI) 및 사용자 경험(UX)이 직관적이며, 드래그앤드롭(Drag & Drop) 방식으로 작업 아이콘(Node)를 구성할 수 있다”며 “이 과정에서 초보 사용자도 이틀간의 교육으로 기본적인 로봇 훈련(Teaching)과 수정이 가능하다”며 사용자 친화적인 활용적 가치를 앞세웠다.

 

또한 로봇 본체의 버튼을 활용한 직접 교시(Direct Teaching) 방식도 함께 언급됐다. 여기에 스크립트 노드와 개발자 인터페이스를 통한 확장 구조도 특징이다. 현장 작업자에게는 빠른 티칭과 수정 편의성을, 개발자에게는 맞춤화(Customized)와 연동 여지를 함께 열어둔 셈이다.이는 고부가가치 기능을 지향하면서도 현장 내 운용 편의성을 동시에 확보하려는 전략이다.

 

테크맨로봇이 기술을 통합해 시장에 제시하는 방식은 명확하다. 비전 내장형 구조로 셋업 부담을 완화하고, AMR 결합을 통해 공정 간 이동성을 확보하는 전략. 여기에 고도화된 그리퍼를 통해 비정형 작업에 대응하는 것. 검사 자동화로 텍타임을 최적화하고, 사용자 친화적 소프트웨어로 도입 장벽을 낮추는 프로세스까지.

 

개별 기술은 익숙할 수 있으나, 이를 일관된 방향으로 통합해 플랫폼화할 때 그 가치는 차별화된다는 게 사측의 혁신 철학이다. 이들은 특정 로봇 모델을 강조하는 과거 시각에서 벗어나, 시각 지능을 중심으로 확장 가능한 자동화 솔루션 그 자체를 지향한다는 비전을 거듭 피력하고 있다.

 

헬로티 최재규 기자 |