라온피플의 머신비전 시스템과 비전 SW는 복잡하고 다양한 여러 제조 공정에서 엄격한 품질 관리를 위하여 사용되고 있다. 특히 설치 환경이 까다롭고 제조 공정에서 돌발 변수 사항이 많이 발생할 수 있는 자동차 제조 공정에서도 정확한 판독과 정확한 오류 분석 기능을 제공함으로써 비용을 절감하고, 고객 만족을 제공한다.

Automobile 산업과 ID

자동차 제조 공정은 기본 형태를 만드는 프레스 공정부터 시작하여, 차체 조립, 도장, 의장 공정까지 다양한 단계로 이루어진다. 각 단계에서 사전에 계획된 옵션 구분에 따라 정확하게 부품을 삽입해야 하는데, 최근 자동차 제품의 다양성이 증가함에 따라 제조사들은 하나의 모델에 약 1,000가지의 옵션 변화에 대응해야 하는 정밀한 조립 작업이 요구된다.

이러한 엄청난 제품의 다양성에도 불구하고 시장으로부터 요구되는 엄격한 품질 수준으로 인하여 제조 공정은 그 복잡도가 증가할 수밖에 없으며 각 조립 공정마다 구성품들의 ID 정보를 정확하게 취득하고 관리하는 것이 중요한 작업이 되었다. 특히 이러한 ID, 주로 차대번호 정보는 생산 과정이 끝난 후에도 고객이 자신 차량의 생산 일시, 출고 일시, 적용된 옵션 상세 내용을 확인하기 위하여 향후 몇 십 년까지도 지속적으로 사용되니 그 중요성은 이루 말할 수 없다.

하나의 차체에 대해서는 차량 주문 시점에서부터 정리되는 개별 액세서리 정보가 정확하게 정리되어 있으며 각 생산 공정에서는 해당 차체가 조립되는 과정에서 이 정보는 정확하게 일치되어야 한다. 만약 어떠한 작은 오류라도 발생할 경우 차체 조립에 심각한 문제가 발생할 수 있다. 그 범위는 단순히 조그만 부품의 색상이 바뀌는 등의 작은 문제일 수도 있고, 또한 무인 상태로 로봇이 작업하는 공정에서 도어 옵션이 바뀌면 외관의 오류 혹은 심한 경우 로봇 간의 충돌 위험 등 커다란 문제를 유발할 수도 있다. 작업자가 조립하는 공정의 경우 이러한 오류가 어느 정도 작업자의 인지 사항에 의해 정정되고, 확인될 수 있으나 무인화 라인에서 발생하는 오류는 일정 시간 제조라인 전체를 멈추게 하는 심각한 문제를 야기할 수도 있다.

RFID의 경우 RF 시스템이 장착된 팔레트가 필요하며, 도색 작업으로 인한 제품 오염, 고온 건조 공정에서의 훼손, 수거 및 재활용을 위한 추가적인 작업 노력의 투입 등으로 인해 자동차 제조 공정 전반에 적용되기에는 어려움이 있다. 특히 개별 부품들에는 고비용의 RFID를 장착하는 것이 현실적으로 어려울 수밖에 없으며, 제조 시점 이후에도 A/S, 불량 발생 시 이력 추적을 위해 ID 정보를 유지해야 하는 요구사항도 있기 때문에 이러한 부분에는 영구적으로 정보를 담을 수 있고, 개별 적용 비용이 거의 없는 DPM(Direct Part Marking) 바코드를 채택하여 사용되는 추세다. 따라서 자동차 제조 공정의 자동화 ID 판독 시스템으로 빠르고, 신뢰할 수 있는 데이터 수집 능력을 갖춘 것은 고성능 비전 ID 솔루션이 적합한 솔루션으로 제공될 수 있다.

▲ 그림 1. 자동화 ID 판독 시스템을 갖춘 자동차 제조 공정라인

(이미지 출처 : www.theautomationengineer.com)

변수가 많고 까다로운 공정

자동차 제조 공정 중 각종 부품을 장착하고, 동작 상태를 점검하는 조립 공정의 경우 작업의 복잡함으로 인하여 완전한 자동화에는 한계가 있고 작업자의 개입이 있게 된다. 차량의 조립 과정은 수천 여 종에 이르는 각종 구성품, 예를 들어 좌석 시트, 창 유리, 계기판, 차량 오디오 시스템 및 각종 제어를 담당하는 전자 장치 등 다양한 부품들을 조립하여 장착해야 하며, 이를 연결하기 위한 배선, 배관하는 작업을 포함하게 된다. 또한, 간단한 동작 상태 확인하는 품질 검증 과정을 포함하므로 작업자는 차량 제조라인에서 분주하게 업무를 수행하게 된다.

조립 공정라인은 커다란 컨베이어 라인 주변으로 다양한 조립 장비들이 배치되어 있으며 작업 구간별로 작업자는 주어진 업무를 수행한다. 라인은 쉼 없이 일정한 속도로 계속 흘러가게 되고 작업자는 정해진 구간 내에서 주어진 부품의 조립업무를 수행하게 되는 노동 집약적인 공정이며 물류 관리가 대단히 중요한 공정이기도 하다. 전 부품의 품질 확인에 대한 정보가 취득되고, 모델의 옵션에 따라 끊임없이 다양한 조립작업을 해야 하는 부분으로 자동화 비율이 전 제조 공정 중에서 가장 적은 부분이기도 하다.

이러한 조립 공정에서 ID 취득 과정은 매우 중요한 역할을 하게 되는데 동일 차량이라 하더라도 옵션의 세부 설정은 달라지기 때문이다. 각 라인에서 이러한 세부 정보는 모두 차량의 ID 정보를 통하여 관리되므로, 정확한 문자 인식이나 바코드 판독 정보가 중요한 요소가 된다. ID를 판독하는 장비들은 라인 좌/우에 배치되어 차량 컨베이어의 흐름에 간섭을 하지 않는 형태로 동작하게 된다.

하지만 노동 집약적이고, 일정한 시간 내에 주어진 업무를 수행해야 하는 분주한 작업 환경은 다양한 돌발 변수를 야기할 수밖에 없다. 작업자는 자신의 업무에 집중하게 되므로, 작업자와 직접적인 관계를 갖지 않는 주변의 ID 판독 시스템과 간섭을 유발할 가능성이 항시 존재하며, ID 정보는 작업자의 작업 범위가 아닌 관계로 ID의 부착 상태나 훼손 상태에 관심을 두지 않는 경우가 많다. 보호 커버를 탈부착하는 과정에서 ID 라벨이 일부 가려지기도 하며, 심한 경우 훼손되거나 아예 누락되기도 하는데 작업자가 대응 조치를 하지 않는 경우 판독 실패가 발생할 수 있으며, 비전 시스템이 동작하는 구간에서 작업을 하여 간섭을 일으킬 수도 있다.

▲ 그림 2. 자동차 조립 공정라인은 전 제조공정 중에서 자동화 비율이 가장

적은 부분이다. (이미지 출처 : avtotransport.org)

▲ 그림 3. 조립 공정에서 ID 취득 과정은 매우 중요하다.

(이미지 출처 : uk.reuters.com)

원인을 어떻게 파악할 것인가

컨베이어 라인 흐름과 주변 작업자의 동선을 고려하면 ID 판독 시스템은 2m 이상의 거리에서 판독해야 한다. 이러한 경우 별도의 조명이 필요 없는 고성능 레이저 스캐너가 좋은 선택이 될 수 있다. 하지만 판독 누락이 발생하는 경우 레이저 스캐너는 문제 파악에는 어려움을 유발하게 된다. 레이저 스캐너는 구동 특성상 구체적인 로그 정보를 얻을 수 없기 때문에 문제 상황에 대한 어떠한 근거 자료를 얻을 수 없다.

반대로 비전 기반 ID 판독 솔루션의 경우 다양한 방식의 정보 취득이 가능한 장점이 있다. 특히 이미지 저장 기능의 경우 가장 강력한 에러 분석의 도구가 될 수 있는데, 에러를 분석하고자 할 때 간단히 이미지 저장 기능을 활성화함으로 쉽게 이력을 파악할 수 있다.

하지만 동작하는 모든 상황에 대해서 아무런 필터링 과정 없이 이미지 저장을 수행할 경우 그 방대한 양의 이미지 데이터를 확인하고 분석하는 것도 많은 노력을 필요로 하게 되므로, 이러한 상황에서는 다양한 조건을 이용하여 사용자가 원하는 시점의 이미지만을 취득하고 정리하는 것이 필요하다.

예를 들어 판독에 성공한 경우와 실패한 경우를 구분하여 정보를 저장하는 기능은 기본적으로 적용할 수 있을 것이고, 컨베이어 라인 연동의 신호가 있는 경우라면 신호가 들어오는 구간 동안 차량의 이동 속도를 고려하여 기록을 남기는 시간 간격을 조정하게 되면, 불필요하게 많은 양의 기록을 남기지 않고 효율적으로 저장할 수 있다.

별다른 신호가 없는 경우라도 영상 내의 이미지 분석 방법으로도 다양한 처리가 가능하다. 차량의 정보를 담고 있는 라벨에 다른 식별 로고나 형태 등이 같이 있다면 해당 패턴이 영상에서 검출이 되는 경우 로그 정보를 남길 수도 있으며, 특정 영역에 특정 비율의 이미지 밝기 분포가 발생하거나, 이미지 값의 변화량이 커지는 경우 등을 검출하여 파악하는 것도 가능하다.

자동차 제조 공정에서 발생하는 문제를 유연한 로그 기능을 통하여 손쉽게 원인을 파악하게 되면 그 원인은 정확하게 해결될 수 있다. 이는 공정에 투입되는 작업 방식의 수정이 될 수도 있으며 장비의 위치 변경, 혹은 증설을 통해서 손쉽게 해결하는 경우도 있지만, 비전 알고리즘의 보강이나 판독 방식의 변경(OCR에서 바코드로 전환 등) 등 부가적인 하드웨어 증설이나 라인 변경 없이도 현장에서 SW 조작을 통한 즉각적인 대응만으로도 문제를 해결하는 것이 가능한 경우도 있다.

라온피플 비전 기반 ID 솔루션

라온피플의 비전 기반 바코드 솔루션은 저해상도 카메라부터 25M 해상도에 이르는 고해상도 카메라까지 다양한 조합이 가능하여 고객의 인식 조건에 따라 유연한 대응이 가능할 뿐 아니라 손쉽게 복수 개의 카메라로 확장할 수 있어 한 방향에서만 ID 판독이 불가한 경우 다양한 방향으로 확장이 가능하다.

GigE 인터페이스를 지원하는 라온피플의 EE400 카메라 솔루션은 최대 100m 이상의 설치 거리를 지원하며, 글로벌 셔터와 5.5μm의 픽셀 크기로 조명이 부족한 상황에서도 흔들림 없이 영상을 취득할 수 있다. 또한, 4M 픽셀의 고해상도는 넓은 영역을 한 번에 취득하여 대상물의 위치가 일정하지 않더라도 문제없이 처리하는 것이 가능한 이점을 지닌다. 고출력의 IR 조명은 카메라와 일체형으로 결합되어 간편하게 설치할 수 있으며, 작업자의 신경을 분산시키지 않으면서 2m 이상의 먼 거리까지 충분한 조도를 유지하는 것을 가능하게 해주어 자동차 생산 공정의 최적 솔루션이 될 수 있다.

▲ 그림 4. EE400과 IR 조명

비전 검사 솔루션인 NAVI는 Turbo IDTM 기술이 적용된 바코드 알고리즘을 탑재하여 최대 4대의 고해상도 카메라의 이미지를 실시간으로 처리하는 것이 가능하다. 여러 대의 카메라를 독립적으로 운영하여 복수 개의 리더기처럼 운용하거나, 결과를 취합하여 하나의 리더기처럼 운용을 할 수도 있다. 또한, 신경망 기반의 OCR 알고리즘은 다양한 형태의 일련번호들도 높은 판독률로 처리할 수 있다.

그 외에도 NAVI에는 이미지를 개선하여 다양한 검사에 적합한 형태로 변경시켜주는 이미지 Enhance tool, 치수를 측정할 수 있는 Measurement tool, 단순한 object부터 복잡한 형태의 패턴까지 검출할 수 있는 Locate tool을 포함하여 바코드/OCR 판독에 다양한 부가 연산을 추가해 줄 수 있다.

▲ 그림 5. NAVI의 다양한 영상처리 툴 세트

스마트 세트업 기술은 자동차 조립 공정의 먼 거리 설치 조건의 어려움 속에서도 촬영하고자 하는 대상에 대한 최적의 포커스 상태를 정확한 수치 정보로 제공하여 사용자 숙련도에 따라 비전 솔루션의 성능 품질이 달라지는 오류를 미리 방지해 준다.

복잡하고 돌발 변수가 많은 자동차 제조 공정에서 라온피플의 비전 기반 ID 솔루션은 정확하게 오류를 파악하고, 유연하게 대응할 수 있다. 또한, 간단한 설치 구성과 탁월한 판독 능력으로 100%에 가까운 신뢰도 높은 인식률을 제공하며, 거기에 더해 고객의 다양한 요구사항에 대한 맞춤형 대응으로 자동차 제조 공정에서 앞으로 더욱 많은 활약을 할 수 있을 것으로 예상한다.  

▲ 그림 6. SmartSetupTM을 이용한 포커스 조절

윤기욱 라온피플 기술이사