로보틱스 분야의 컴퓨터 비전 통합에 대한 이해

로봇 공학 분야의 AI는 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 로봇은 인간의 개입을 최소화하면서 더욱 복잡한 작업을 수행하도록 제작되고 있습니다. 예를 들어, DeepMind의 RoboCat은 단 100번의 시연만으로 새로운 작업을 학습할 수 있는 AI 기반 로봇입니다. RoboCat은 이러한 입력을 사용하여 더 많은 훈련 데이터를 생성하고 기술을 향상시켜 추가 훈련 후 성공률을 36%에서 74%로 높일 수 있습니다. RoboCat과 같은 혁신은 최소한의 인간 입력으로 광범위한 작업을 처리할 수 있는 로봇을 만드는 데 큰 진전을 보여줍니다. 

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AI 기반 로봇은 이미 Amazon의 로봇 사용을 통한 창고 운영 간소화, 농업 분야에서 농업 방식을 최적화하는 AI 로봇 등 다양한 실제 응용 분야에서 영향력을 발휘하고 있습니다. 이전에는 로봇 공학 분야에서 AI의 전반적인 역할을 살펴보고 물류에서 의료에 이르기까지 산업을 어떻게 재편하고 있는지 확인했습니다. 이 기사에서는 로봇 공학에서 컴퓨터 비전이 왜 그토록 중요한지, 그리고 그것이 로봇이 주변 환경을 인식하고 해석하는 데 어떻게 도움이 되는지 더 자세히 살펴보겠습니다. 

로봇 공학에서 비전 시스템의 중요성

로봇 공학의 비전 시스템은 로봇의 눈 역할을 하며 로봇이 환경을 인식하고 이해하도록 돕습니다. 이러한 시스템은 일반적으로 카메라와 센서를 사용하여 시각 데이터를 캡처합니다. 그런 다음 컴퓨터 비전 알고리즘이 캡처된 비디오와 이미지를 처리합니다. 객체 감지, 깊이 인식 및 패턴 인식을 통해 로봇은 객체를 식별하고 주변 환경을 평가하며 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

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비전 AI 또는 머신 비전은 로봇이 역동적이고 비정형적인 환경에서 자율적으로 작동하는 데 필수적입니다. 로봇이 물체를 집어 올려야 하는 경우 컴퓨터 비전을 사용하여 물체의 위치를 찾을 수 있어야 합니다. 이는 매우 간단한 예입니다. 로봇이 제조 분야에서 제품을 검사하거나 정밀하고 정확하게 의료 수술을 지원할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데에도 동일한 기본 컴퓨터 비전 시스템 기반이 필요합니다. 실시간 의사 결정에 필요한 감각 입력을 제공함으로써 비전 시스템은 로봇이 주변 환경과 보다 자연스럽게 상호 작용하고 다양한 산업 분야에서 처리할 수 있는 작업 범위를 확장할 수 있도록 합니다.

자율 로봇을 위한 컴퓨터 비전의 최근 발전

최근 로봇 공학에서 컴퓨터 비전 사용이 전 세계적으로 증가하고 있습니다. 실제로 글로벌 로봇 비전 시장은 2028년까지 40억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 비전 AI가 실제 로봇 애플리케이션에 적용되어 효율성을 높이고 복잡한 문제를 해결하는 방법을 보여주는 몇 가지 사례 연구를 살펴보겠습니다.

비전 AI와 로봇 공학을 사용하여 수중 검사 개선

수중 검사는 파이프라인, 해양 설비 및 해저 케이블과 같은 구조물을 양호한 상태로 유지하는 데 매우 중요합니다. 이러한 검사는 모든 것이 안전하고 제대로 작동하는지 확인하여 비용이 많이 드는 수리 또는 환경 문제를 예방하는 데 도움이 됩니다. 그러나 수중 환경 검사는 시야가 좋지 않고 접근하기 어려운 지역으로 인해 어려울 수 있습니다.

컴퓨터 비전이 탑재된 로봇은 현장에서 분석하거나 검사 대상 영역의 상세한 3D 모델을 만드는 데 사용할 수 있는 선명하고 고품질의 시각 데이터를 캡처할 수 있습니다. 인간의 전문 지식과 이 기술을 결합함으로써 검사는 더 안전하고 효율적이며 유지 관리 및 장기 계획에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다.

예를 들어, 선도적인 상업 다이빙 회사인 NMS는 흐릿한 진입점이 있는 까다로운 수중 파이프 검사를 위해 Blue Atlas Robotics의 Sentinus 원격 조종 차량(ROV)를 사용했습니다. 컴퓨터 비전이 장착된 Sentinus ROV는 14개의 조명으로 해당 영역을 밝히고 다양한 각도에서 고해상도 이미지를 캡처했습니다. 그런 다음 이러한 이미지를 사용하여 파이프 내부의 정확한 3D 모델을 만들어 NMS가 파이프의 상태를 철저히 평가하고 정보에 입각한 유지 관리 및 위험 관리 결정을 내릴 수 있도록 했습니다.

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비전 AI와 로봇 정밀도를 이용한 주택 건설

건설 산업에서는 인력 부족 문제를 해결하면서 일관된 품질을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 산업용 로봇으로 건설을 자동화하면 건물 프로세스를 간소화하고 수동 노동의 필요성을 줄이며 정확하고 고품질의 작업을 보장할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 기술은 로봇이 실시간 모니터링 및 검사를 수행할 수 있도록 함으로써 이러한 자동화에 통합될 수 있습니다. 특히 컴퓨터 비전 시스템은 로봇이 자재의 정렬 불량 또는 결함을 감지하여 모든 것이 올바르게 배치되고 품질 표준을 충족하는지 다시 확인할 수 있도록 지원합니다.

이에 대한 훌륭한 예는 ABB Robotics와 영국 스타트업 AUAR 간의 파트너십입니다. 그들은 비전 AI가 장착된 로봇 마이크로 공장을 사용하여 시트 목재로 저렴하고 지속 가능한 주택을 건설하고 있습니다. 컴퓨터 비전을 통해 로봇은 자재를 정확하게 절단하고 조립할 수 있습니다. 자동화된 프로세스는 인력 부족을 해소하고 단일 자재에 집중하여 공급망을 단순화하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 마이크로 공장은 지역 요구 사항을 충족하고 인근 일자리를 지원하는 동시에 건설을 보다 효율적이고 적응 가능하게 만들 수 있도록 확장할 수 있습니다.

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3D 비전 AI를 이용한 EV 충전 자동화

EV 충전은 로봇 공학에서 비전 AI의 또 다른 흥미로운 사용 사례입니다. 3D 비전과 AI를 사용하여 로봇은 이제 실외 주차장과 같이 까다로운 환경에서도 EV 충전 포트를 자동으로 찾아 연결할 수 있습니다. 비전 AI는 차량과 주변 환경의 고해상도 3D 이미지를 캡처하여 작동하므로 로봇이 충전 포트의 위치를 정확하게 식별할 수 있습니다. 그런 다음 충전기를 연결하는 데 필요한 정확한 위치와 방향을 계산할 수 있습니다. 비전 지원 AI는 충전 프로세스 속도를 높일 뿐만 아니라 더욱 안정적으로 만들고 인간의 개입 필요성을 줄입니다.

이에 대한 한 가지 예는 Mech-Mind가 대형 에너지 회사와 협력한 것입니다. 그들은 까다로운 조명 조건에서도 EV의 충전 포트를 정확하게 찾고 연결할 수 있는 3D 비전 안내 로봇을 개발했습니다. 자동화된 EV 충전은 사무실 건물 및 쇼핑몰과 같은 상업 공간에서 효율성과 충전을 향상시킵니다.

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로봇 공학 애플리케이션을 위한 비전 AI의 이점

컴퓨터 비전은 로봇 공학에서 여러 가지 이점을 제공하며 기계가 더 큰 자율성, 정밀성 및 적응성으로 작업을 수행하도록 돕습니다. 다음은 로봇 공학에서 비전 AI의 몇 가지 고유한 이점입니다.

• 비용 효율성: Vision AI는 높은 정확성과 일관성을 요구하는 작업을 자동화하여 수작업의 필요성을 줄이고, 오류율을 낮추며, 생산성을 향상시켜 장기적인 비용 절감 효과를 가져다줍니다.
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• 적응적 학습: 로봇은 지속적인 시각 데이터 분석을 통해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키고, 상호 작용을 통해 학습하며, 새로운 작업이나 환경 변화에 적응할 수 있습니다.
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• 안전 및 규정 준수: Vision AI는 로봇이 장애물을 감지 및 회피하고, 안전하지 않은 상황을 인식하며, 규제 표준을 준수하도록 지원하여 인간과 함께 작업하는 로봇의 안전성을 향상시킵니다.
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• 멀티태스킹: 이미지 분석을 통해 로봇은 물체를 검사하면서 동시에 분류하는 등 여러 작업을 동시에 처리할 수 있어 전반적인 효율성을 높입니다.

로봇 공학 분야의 컴퓨터 비전 과제

Vision AI는 로봇 공학에 많은 이점을 제공하지만, 로봇 공학에 컴퓨터 비전을 구현하는 것과 관련된 과제도 있습니다. 이러한 과제는 로봇이 다양한 환경에서 얼마나 잘 수행하는지, 얼마나 안정적으로 작동하는지에 영향을 미칠 수 있으므로 로봇 시스템의 개발 및 배포를 계획할 때 염두에 두는 것이 중요합니다. 다음은 로봇 공학에 컴퓨터 비전을 사용할 때의 주요 과제입니다.

• 다른 센서와의 통합: 비전 시스템은 LiDAR 또는 초음파 센서와 같은 다른 센서와 함께 작동해야 하는 경우가 많습니다. 이러한 다양한 센서가 원활하게 협력하여 환경에 대한 완전한 이해를 제공하도록 하는 것은 복잡한 작업입니다.
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• 구현 비용: 고급 비전 시스템을 개발하고 배포하는 데는 비용이 많이 들 수 있습니다. 많은 조직이 Vision AI 구현 비용과 예상되는 이점 간의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다.
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• 데이터 품질 및 가용성: 머신 비전 시스템은 훈련을 위해 대규모 데이터 세트에 의존하지만, 로봇의 다양한 상황을 정확하게 나타내는 고품질의 레이블링된 데이터를 얻는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터가 불량하거나 불완전하면 모델의 정확도가 떨어지고 로봇의 성능이 저하될 수 있습니다.
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• 다양한 조건에서의 신뢰성: 컴퓨터 비전 시스템은 실내 및 실외 환경과 같은 다양한 설정에서 안정적이고 일관되게 작동해야 합니다. 그러나 잦은 조정이나 수동 개입 없이 이러한 내구성을 보장하는 것은 어려울 수 있습니다.

Vision AI가 차세대 로봇을 만들어가고 있습니다.

Vision AI는 로봇이 환경과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있으며, 이전에는 상상할 수 없었던 수준의 이해와 정확성을 제공합니다. 우리는 이미 컴퓨터 비전이 제조 및 의료와 같은 분야에서 큰 영향을 미치고 있으며, 로봇이 점점 더 복잡한 작업을 처리하고 있습니다. AI가 계속 발전하고 컴퓨터 비전 시스템이 개선됨에 따라 로봇이 할 수 있는 일의 가능성은 계속 커지고 있습니다. 로봇 공학의 발전은 단순한 첨단 기술이 아니라 우리와 함께 일할 수 있는 로봇을 만드는 것입니다. 로봇의 능력이 향상됨에 따라 로봇은 우리의 일상생활에서 훨씬 더 큰 역할을 수행하여 새로운 기회를 열고 세상을 더욱 효율적이고 연결되게 만들 것입니다.

커뮤니티에 참여하고 GitHub 저장소를 탐색하여 다양한 Vision AI 사용 사례에 대해 알아보세요. 솔루션 페이지에서 자율 주행 및 제조 분야의 컴퓨터 비전 애플리케이션에 대한 자세한 내용을 확인할 수도 있습니다.