학습 기반 비전에 의해 구동되는 코봇 시스템으로 SME 생산의 자동화

협업 로봇(코봇)의 특징인 경량, 쉽게 프로그래밍할 수 있는 점, 유연성은 SME의 생산 자동화 요구에 부합합니다. 그러나 SME 생산은 일반적으로 반구조적이거나 복잡한 환경에서 이루어지기 때문에, 코봇 시스템을 SME 생산에 구현하는 데 주요한 도전이 발생합니다. 예를 들어, 코봇의 시각적 인식을 높이고, 다양한 작업을 처리하며, 코봇 시스템을 빠르게 배치하는 등의 문제입니다. 따라서 우리는 이러한 과제를 해결하여 코봇을 이용해 SME 생산을 촉진하는 자동화 프레임워크를 제안합니다. 먼저, 객체 감지를 위해 You Only Look Once (YOLOv5)와 품질 관리를 위해 지원 벡터 머신(Support Vector Machine)으로 연계된 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN-SVM)을 개발 및 구현합니다. 그 다음, 도구 교체 없이 여러 작업과 작업을 수행할 수 있도록 다기능 그리퍼 시스템을 설계하고 제작합니다. 그리고 환경의 변화에 일정 수준의 내성을 가질 수 있도록 합니다. 이후, 로봇 시스템의 디지털 트윈을 개발하여 시스템 개발자가 문제 해결 및 디버깅 시 시간을 절약할 수 있고, 고객이 시스템 배치 전에 모든 요소와 기능을 가진 맞춤형 모델을 가질 수 있도록 합니다. 마지막으로, 우리의 SME 산업 파트너와 협력하여 통합 시스템의 현장 테스트를 실시하며, 테스트 결과는 코봇 시스템이 자동화된 생산 프로세스를 잘 수행하고 정확하게 실행할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 코봇 시스템의 적용을 다른 SME 생산으로 확장하는 것은 실현 가능합니다. • 객체 감지 및 품질 검사를 위한 학습 기반 로봇 비전으로 코봇의 효과성을 높입니다. • SME 생산에서 서로 다른 작업을 처리하고 적응하기 위한 다기능 그리퍼 디자인. • SME 생산에서 개발, 최적화 및 사전 검증을 위한 코봇 시스템의 디지털 트윈.