산업용 시스템에 머신 비전을 빠르게 추가하여 공장 안전성 및 생산성 향상

산업 자동화 기계 설계자는 특정 시야에서 모든 객체로부터의 거리를 확인하기 위해 특정 형태의 머신 비전을 구현해야 합니다. 거리 측정을 위해 이러한 형태의 머신 비전을 구현하는 이유는 일반 환경에서 변화 또는 칩입 감지, 생산 라인에서 객체 범위, 또는 위험 요소로부터 전체 작업자나 로봇 보호을 비롯하여 다양할 수 있습니다. 특히, 산업용 창고의 실내 차량은 자동 주행, 객체 위치 및 식별, 장애물 감지 및 회피를 위해 머신 비전을 구현합니다.

객체 거리 감지를 위한 실내 머신 비전의 가장 일반적인 방법은 광 감지와, 객체 간 거리 측정에 레이저 광을 사용하는 거리 측정(LiDAR)입니다. LiDAR는 반사된 레이저 광의 반환 시간 및 파장을 측정하여 각 지점 간 거리를 결정합니다. 그러나, LiDAR 기계 비전 알고리즘은 매우 복잡하고 급격한 학습 곡선을 가지므로 애플리케이션을 코딩하는 데 머신 비전의 전문가를 필요로 합니다.

이 기사에서는 개발자에게 시야에 있는 객체에서의 거리를 감지하기 위해 이러한 애플리케이션에 Intel의 턴키 LiDAR 카메라를 사용하는 방법을 보여줍니다. 이는 머신 비전 기술 및 알고리즘의 복잡한 관계를 학습할 필요 없이 머신 비전을 새로운 또는 기존 시스템에 빠르게 추가하는 문제를 해결합니다. 그런 다음 고속 USB 3.1 연결을 사용하여 Intel LiDAR 카메라와 UDOO의 단일 기판 컴퓨터(SBC)를 쌍으로 연결하는 방법을 보여줍니다.

실내용 산업 자동화 환경에서의 머신 비전

추가 작업자 및 공급 장치 뿐만 아니라 더 많은 장비가 작업장에 추가됨에 따라 산업 자동화 실내 환경은 점점 더 동적으로 전환되고 있습니다. 모든 기계, 센서 및 증가하는 자동화 수준은 작업자 안전을 보장하면서 효율을 증대하기 위한 것입니다.

대부분의 경우 추가 센서는 대상 영역에서 객체(사람 포함)를 감지하기 위한 것입니다. 생산 라인의 객체는 객체가 지나갈 때 주변 광에서의 변화를 감지하는 기본 광 센서, 객체의 무게에 의해 눌리는 기계 스위치 또는 생산 라인에서 제품이 굴러갈 때 중단되는 광빔을 비롯한 여러 가지 방법으로 감지할 수 있습니다. 이러한 방법은 기본 객체 감지에 적절하지만 자동화에서의 증대되는 정교함은 인간의 눈과 유사하게 더욱 복잡한 시각적 감지를 요구해 왔습니다.

머신 비전은 기계에 시력을 추가하여 서로 다른 색상을 식별하고, 객체를 서로 구별하고, 여러 움직임을 인식하는 것과 거의 유사합니다. 그러나 일반적이고 고효율적인 유형의 머신 비전은 시야의 모든 객체에 대한 거리를 감지하기 위한 것입니다.

여러 객체에 대한 거리 감지를 수행하는 데에는 두 가지 일반적인 방법이 있습니다. 첫 번째 방법은 레이더입니다. 이는 실내 환경에서 고주파 신호에 끊임없이 노출되는 인간 작업자에게 유해한 즉각적인 우려 사항이 있는 경우에 사용됩니다. 실외 환경에서는 레이더 주파수가 주변 환경으로 무해하게 분산되기 전에 객체에 부딪쳐 산란됩니다. 실내에서 사용될 경우 레이더는 여러 객체에 반복적으로 부딪쳐 산란되므로 극심한 수준의 전자파 장해(EMI)가 발생합니다. 장기간 노출될 경우 인간 작업자에게 장기적 건강 효과를 미칠 수 있습니다.

시야에 있는 여러 객체의 거리 감지를 수행하기 위한 두 번째 일반적인 방법은 LiDAR라고도 하는 레이저 광 범위 측정입니다. 거리가 측정되는 객체에 하나 이상의 레이저 광빔이 향해 있습니다. 빔의 위상 변이와 함께, 레이저 빔이 원점에 있는 감각기에 다시 반사되는 데 걸리는 시간이 방출된 레이저의 시간 및 위상에 비교됩니다. 알고리즘은 시간 및 위상차에 따라 객체까지의 거리를 계산하고 이를 센티미터 또는 인치로 변환합니다.

단일 레이저 빔이 하나의 객체를 감지하기 위한 시간 및 위상차 계산은 상당히 간단합니다. 그러나, 더 복잡한 머신 비전 응용 프로그램은 시야에 있는 여러 객체의 거리를 계산해야 할 수 있습니다. 이러한 계산을 결합하여 거리에 대한 시각적 맵을 생성하는 것은 간단하지 않으며 오랜 개발 시간이 걸릴 수 있습니다.

거리 감지 기능이 있는 머신 비전

신속하게 가동 및 작동할 수 있는 머신 비전 응용 프로그램을 위한 실용적인 해결책은 Intel RealSense 82638L515G1PRQ 고해상도 L515 LiDAR 깊이 카메라입니다(그림 1). 이 카메라는 지름 61밀리미터(mm), 깊이 26mm의 크기이며 LiDAR 이미지 깊이 단위 RGB(빨간색, 녹색, 파란색) 카메라와 IMU(관성 측정 장치)를 포함합니다. LiDAR 카메라는 1024 x 768 또는 1920 x 1080 이미지 비트맵을 반환할 수 있습니다. 각 픽셀은 카메라에서 점까지의 거리를 나타냅니다.

그림 1: Intel RealSense L515는 독립형 고해상도 LiDAR 카메라입니다. 여기에는 RGB 카메라와 IMU도 포함되어 있습니다. 이 장치는 USB 3.1을 사용하여 지원 컴퓨터에 손쉽게 연결됩니다. (이미지 출처: Intel)

Intel L515 LiDAR 카메라는 시야에 있는 영역의 비트맵 이미지를 반환합니다. 그러나 영역에 대한 일반적인 사진 이미지를 반환하는 대신 LiDAR 카메라는 각 픽셀의 RGB 값이 Intel L515 카메라에서 각 픽셀까지의 거리를 나타내는 이미지를 반환합니다. 이 카메라는 0.25미터 ~ 9미터의 해상도를 갖습니다. 또한 표준 2메가픽셀(MP) RGB 이미지 카메라가 포함되어 있으므로 개발 과정에 유용합니다. 이는 햇빛이 충분한 경우에 작동하도록 설계되지 않았으므로 실내용 조명 환경에 권장됩니다.

그림 2에는 Intel L515의 예시 이미지가 표시되어 있습니다. 카메라 이미지는 전경의 화분에 중심을 두고 두 섹션으로 나누어져 있습니다. 왼쪽은 자연스러운 색상의 화분과 배경에 대한 보편적인 RGB 카메라 이미지를 보여줍니다. 오른쪽은 각 객체가 카메라로부터 떨어진 거리를 시각적으로 나타냅니다. 전경의 화분은 파란색 음영으로 표시되고 배경의 벽은 밝은 주황색을 보여줍니다. 오른쪽에서, 벽은 카메라 중심으로부터 가장 멀리 떨어져 있으므로 이미지가 더 깊은 빨간색 음영으로 표시됩니다.

그림 2: Intel L515 LiDAR 카메라는 RGB 이미지(왼쪽)와, 카메라로부터 객체의 거리를 나타내는 비트맵 이미지(오른쪽)를 모두 반환합니다. 카메라에 가까울수록 파란색으로 표시되고 멀어질수록 깊은 빨간색으로 표시됩니다. (이미지 출처: Intel)

소프트웨어는 이 정보를 사용하여 객체와 카메라 간 거리를 결정하도록 이미지 데이터를 처리합니다.

카메라 크기와 높은 수준의 통합 덕분에 Intel L515 LiDAR 카메라는 머신 비전 깊이 감지가 새로운 또는 기존 시스템에 빨리 구현되어야 하는 실내용 산업 자동화 응용 제품에 적합합니다. 모바일 시스템을 위해, Intel L515에는 ±4g 가속을 감지할 수 있는 IMU와 초당 최대 ±1000˚ 회전을 감지할 수 있는 자이로스코프가 포함되어 있습니다. 이는 산업 자동화 설비에 사용되는 대부분의 실내용 차량 또는 로봇에 적합합니다. 장애물에 부딪치는 차량 또는 로봇은 순간적으로 4g 이상을 볼 수 있으므로 IMU에 대해 펌웨어를 코딩할 경우 주의해야 합니다.

전체 시스템에서의 머신 비전

Intel L515는 고속 USB 3.1 인터페이스를 사용하여 PC 또는 단일 기판 컴퓨터(SBC)에 인터페이싱할 수 있습니다. 카메라 하우징에는 USB Type-C® 커넥터가 포함되어 있으므로 손쉬운 통합을 위해 Type C 커넥터를 가진 표준 케이블을 사용할 수 있습니다. 머신 비전 이미지 처리는 CPU 집약적일 수 있으므로 필요한 경우 이미지 데이터 세트를 실시간으로 처리할 수 있도록 풍부한 성능을 갖추는 것이 좋습니다. UDOO KTMX-UDOOBL-V8G.00 Bolt V8은 2.0기가헤르츠(GHz)(3.6GHz 부스트 사용)에서 실행되는 4코어 프로세서를 기반으로 하고 최대 32기가바이트(GB) DRAM으로 지원되는 고성능 SBC입니다. 프로그램 메모리를 위해 이 장치는 M.2 무접점 드라이브(SSD)를 사용할 수 있으며 표준 SATA-3 하드 드라이브 인터페이스도 지원합니다.

그림 3: UDOO Bolt V8은 최대 3.6GHz에서 실행되는 4코어 프로세서를 갖춘 강력한 SBC입니다. 이 장치는 M.2 및 SATA-3 외부 드라이브 인터페이스를 지원하고, 32GB DRAM을 위한 공간과 Intel RealSense L515 LiDAR 카메라에 인터페이싱하기 위한 USB 3.1 Type C 커넥터를 갖추고 있습니다. (이미지 출처: ODOO)

UDOO Bolt V8은 모니터에 연결하기 위한 두 개의 HDMI 1.4 비디오 인터페이스를 갖추고 있습니다. 네트워킹을 위해 온보드 RJ-45 커넥터를 통해 유선 기가비트 이더넷에 의해 공장 네트워크에 인터페이싱할 수 있습니다. Wi-Fi 및 Bluetooth도 지원됩니다. 3.5mm 표준 플러그를 통해 스테레오 오디오도 지원됩니다. SBC는 Microsoft Windows 및 모든 64비트 Linux 배포를 포함하는 모든 64비트 x86 호환 운영 체제에서 실행됩니다. 이 강력한 SBC는 19V, 65W 전원 공급 장치를 사용할 경우 2GHz 성능을 지원할 수 있습니다.

머신 비전 데이터 알고리즘을 위해 UDOO Bolt V8은 풍부한 처리력을 제공합니다. 이 장치는 고속 USB 3.1 Type C 인터페이스를 통해 Intel RealSense L515에서 데이터를 가져올 수 있으며, 필요한 경우 HDMI 인터페이스에 연결된 모니터에 이미지를 표시할 수 있습니다. 가청 알림 또는 경고는 오디오 출력 잭에 연결된 스피커에서 소리가 나올 수 있습니다.

결론

깊이 감지 기능을 갖춘 머신 비전은 빠르게 확장 중인 분야이며 처음부터 제작할 경우 복잡한 코드 및 하드웨어가 필요할 수 있습니다. 사전 프로그래밍된 펌웨어에서 깊이 계산을 수행하는 턴키 솔루션을 사용하여 머신 비전 시스템을 통합하면 시간과 비용이 절약되므로 산업 자동화 환경에서 빠르고 안정적으로 작동할 수 있는 고성능 머신 비전 시스템을 생성할 수 있습니다.