로봇 구동, 공정 제어와 관리, Q/C와 모니터링, 머신비전 등
[애플경제 김홍기 기자]
스마트팩토리나 스마트 공정엔 협동형 로봇이나 다관절 로봇 등이 작업 현장의 대표적인 기기로 인식되고 있다. 그러나 실상 자율형이나 자동화네트워크엔 그 못지않게 중요한 핵심 SW와 머신비전 기술이 필요하다. 그 중에서도 제조업이나 물류 현장에서 가장 필수적인 것은 모션 컨트롤 테크놀로지를 비롯, 각종 스마트 센서, 가상과 실제를 혼합한 이미지 판독 솔루션 등이 꼽힌다.
이들은 적어도 작업 현장의 스마트화를 시도할 경우 결코 없어선 안 될 필수적 장치 내지 기술이다. 국내에서도 두산로보틱스나 슈나이더 일렉트릭, 보쉬, IMC 등 종래 공구나 장비 기술에 주력해오던 글로벌 기업들도 특히 이 분야에 집중한 제품 라인업을 연이어 선보이고 있다. 대부분 자신들이 종전부터 특화시켜온 공장 기술에 IT와 통신 기술, 그리고 AI나 VR솔루션을 접목한 형태다. 국내의 스마트팩토리 기술은 이들에 의해 주도되고 있다고 해도 과언이 아니다.
그중 콘트롤러 시스템의 경우 특히 PC제어 기반 콘트롤 시스템이 많이 보급되고 있다. 이는 반도체, FPD, 의료장비를 위한 모션 컨트롤 시스템이다. 이는 주로 C/C＋＋/.NET을 이용한 어플리케이션을 제작하거나 프로그래밍한다. 고출력 주파수를 이용해 고성능 모터를 직접 제어하는 드라이브가 내장되어 있는 경우가 많고, 때론 모터 직결 방식으로 한 네트워크에서 최대 620축까지 제어할 수도 있다.
이는 또 150개의 I/O를 프로그램으로 자유롭게 사용할 수 있으며, 다축 드라이브를 하나의 백플레인에 통합한 구조가 대부분이다. 또 드라이브나 I /O를 내장함으로써 일부 배선이 제거되고, 간소화됨으로써 공간이나 가격을 절감할 수 있다는 점도 장점이다.
요즘은 또 가공 공정의 필수장비인 CNC를 제어하는 스마트 컨토롤 기술도 발달하고 있다. 공작기계인 CNC를 그 위치와 속도, 스핀들 회정 등 모든 기능을 자동적으로 제어하는 방법, 즉 뉴메릭 컨트롤(NC) 기술이 응용되고 있다. 이에 다시 마이크로 컴퓨터가 내장된 NC컨트롤러가 적용되곤 한다.
스마트팩토리에서 특히 중요한 것은 스마트 센서 기술이다. 공구 전문 대기업인 보쉬의 경우 모든 장비를 연결시켜 줄 프로그래밍이 가능한 스마트센서를 출시하고 있다. 이는 블루투스나 무선 네트워크를 통해 제품을 원격으로 모니터하고 제어, 분석하는 기능을 갖고 있다. 실시간으로 구성요소를 선택하고 하드웨어를 조립하는 올인원 센서 키드가 그 핵심 장치다.
또 최근 ‘스마트팩토리2021전’에서 만난 보쉬 관계자는 “오픈소스 샘플코드를 바탕으로 모든 시스템 구성요소의 드라이버를 포함하고 있다. 안전한 데이터 프로토콜과 내장 충전식 리튬 이온 배터리, 내장된 확장 보드를 통한 기능 확장, 그리고 표준 또는 고급 사용자를 위한 API도 차별화 포인트”임을 강조했다.
최근엔 MEMS 센서도 스마트 팩토리의 중요한 기술로 주목받고 있다. 이는 ‘Micro-ElectroMechanical Systems’, 즉 미세 전자 기계시스템이다. 초소형의 고감도 센서로서 물리적, 화학적, 생물학적 감지를 통해 외부 환경에 대한 감시, 검출, 모니터링을 위한 도구로 활용되고 있으며, 최근에는 스마트폰에도 많이 사용되고 있는 첨단 센서 기기다.
슈나이더 일렉트릭의 경우 특히 다양한 센서 라인업을 구축하고 있다. 이른바 셀프 티칭(teaching) 기능을 적용해 지능화된 XT/XS 근접 센서도 그 중 하나다. 이는 주변환경을 자동으로 인식해 정확하게 감지하며, 절연체나 도전체 등도 감별해낸다. 간단한 구조로 설치도 쉽고 자동으로 대상을 인식할 수 있는 포토센서도 있다. 자동인식 버튼으로 개체를 감지, 자동 조정하며 주변 환경을 자동으로 인식하고 초정밀 조정이 가능하다. 이 밖에도 초음파 센서, 압력센서 등 다양한 종류를 출시하고 있다.
산업용 기계와 제조 공정에 증강현실(AR) 소프트웨어를 접목한 솔루션도 대중화되고 있다. 사용자가 눈으로 보는 현실세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 기술이다. 현실세계에 실시간으로 부가 정보를 갖는 가상세계를 합쳐 하나의 영상으로 보여주는 방식이다. 태블릿PC나 휴대폰을 통해 기계 공정을 이미지로 인식하게 한다. 이미지 인식에 해당하는 정보를 AR서버에 요청, 와이파이 또는 4G로 정보를 전달한다. 그 과정에서 태그를 이용, 직접 기계나 장비를 인식할 수 없는 환경에서도 모니터링을 할 수 있다. 이 기술은 스마트폰 카메라로 주변을 비추면, 인근에 있는 상점의 위치나 전화번호 등의 정보가 입체영상으로 표기되기도 한다.
작업 현장의 모니터링 과정에서 필히 있어야 할 각종 감지기는 일부 중소 내지 중견기업들이 활발하게 기술을 개발, 출시하고 있다. 이는 가스나 연기, 화재 등을 각 공정별 마디마다 감지, 감별하여 사고를 예방하는 것이다. 연기감지기, 수․배전반 화재감지기, 가스감지기, 흡입형 감지기, 적외선 온도계 등이 설치되어 하나의 일관 시스템을 구성한다.
AI 비전 검사 SW도 보급 속도가 빨라지고 있다. 흔히 모듈방식으로 학습부터 테스트까지 한 번에 지원하거나, 이미지 내에서 다양한 유형의 결함을 픽셀 단위로 검출하기도 한다. 또 이미지 내에서 지정된 물체를 찾고 박스 형태로 검출할 수 있게 한다. 때론 사용자 기준에 맞춰 불량 여부를 판정하거나, 이를 유형별로 분류하기도 한다. 또 양호한 제품의 이미지를 학습하고, 이를 기반으로 결함을 검출해내기도 한다.