응용 사례
대형 중장비 제조업체
AI + 3D 비전 가이드 기반 고반사 압연 강철 링 로딩·언로딩
대형 중장비 제조업체는 압연 강철 링과 금속 플레이트의 로딩·언로딩을 자동화할 수 있는 솔루션을 필요로 했습니다. 해당 부품은 중량이 크고 표면 반사율이 높아 기존 비전 솔루션으로는 안정적인 인식이 어려웠습니다. 또한 파렛트와 부품의 위치 편차가 존재하고, 개별 부품 사이에 칸막이가 배치되어 있어 핸들링 작업의 복잡도가 더욱 높아졌습니다. 이에 고객은 공정 안정성과 전반적인 효율성을 향상시키기 위해 AI 기반 3D 비전 솔루션을 요구했습니다.
대형 자동차 부품 제조업체
AI + 3D 비전 가이드 프론트 액슬 머신 텐딩
대형 자동차 부품 제조업체는 프론트 액슬의 대량 로딩을 위한 자동화 솔루션을 필요로 합니다. 해당 부품은 크고 무거우며, 차종에 따라 크기, 형상, 홀 위치 및 윤곽 특징이 크게 달라집니다. 부품은 대형 랙에 무작위 위치와 방향으로 적재되어 있으며, 작업물 간 간섭이 심하게 발생합니다. 고객은 이러한 복잡한 조건에서도 다양한 액슬 타입을 안정적으로 인식하고 핸들링할 수 있는 AI 기반 3D 비전 시스템을 요구합니다. 또한 생산 라인의 자동화 수준과 유연성을 향상시키는 것이 목표입니다.
대형 자동차 부품 제조업체
AI + 3D 비전 가이드 드럼 브레이크 머신 텐딩
대형 자동차 부품 제조업체는 드럼 브레이크의 대량 로딩 및 언로딩을 위한 자동화 솔루션을 필요로 했습니다. 해당 부품은 비교적 크고 무거우며, 가공 이후 표면에 반사 특성이나 오일이 존재하는 경우가 많고, 형상과 크기도 다양합니다. 또한, 현장 환경에는 30,000 lx 이상의 강하고 복잡한 주변 조명이 존재하여 시각 인식에 어려움이 있었습니다. 이에 고객사는 반사 및 오염된 부품도 안정적으로 인식할 수 있고, 유연하면서도 높은 처리량을 구현할 수 있는 AI 기반 3D 비전 솔루션을 필요로 했습니다.
대형 자동차 부품 공장
AI + 3D 비전 가이드 캠샤프트 머신 텐딩(딥빈)
대형 자동차 부품 제조업체는 캠샤프트 머신 텐딩을 위한 자동화 솔루션을 필요로 했습니다. 엔진의 핵심 정밀 부품인 캠샤프트는 로딩 및 언로딩 과정에서 스크래치, 충격, 낙하를 방지하기 위해 높은 정확도와 안정성이 요구됩니다. 입고되는 캠샤프트는 딥 빈(Deep Bin)에 밀집되어 적재되며, 포즈가 무작위이고 형상이 복잡하며 표면이 어두운 데다 모델 변경이 빈번하여, 로봇 시스템에 높은 수준의 인식 능력, 견고성 및 유연성을 요구합니다.
대형 자동차 부품 제조업체
AI + 3D 비전 가이드 액슬 하우징 머신 텐딩
대형 자동차 부품 제조업체는 다양한 제품 모델에 걸친 대형 액슬 하우징의 로딩 및 언로딩을 위해, 유연성과 높은 신뢰성을 갖춘 자동화 솔루션을 필요로 했습니다. 개별 하우징은 수백 킬로그램에 달하는 무게를 가지며, 형상과 구조적 특징이 다양하고, 대형 랙 내에서 무작위 방향으로 적재된 상태로 입고됩니다. 또한, 제품 사양이 빈번하게 변경됩니다. 수작업 처리 방식은 안전 및 품질 측면에서 리스크가 있었으며, 기존의 머신 비전 시스템은 깊은 랙 구조로 인한 간섭, 예측 불가능한 부품 포즈, 긴 셋업 시간 등의 문제로 어려움을 겪었습니다. 이에 고객사는 대형·복잡 부품을 처리하면서도 다운타임을 최소화하고 신속한 모델 전환이 가능한 AI 기반 비전 시스템을 필요로 했습니다.
대형 자동차 부품 제조업체
AI + 3D 비전 가이드 반투명 플라스틱 트레이 디팔레타이징 및 언로딩
한 대형 자동차 부품 제조업체는 반투명 메쉬 구조의 플라스틱 트레이를 디팔레타이징 및 언로딩하기 위한 자동화 시스템이 필요했습니다. 해당 트레이는 재질이 부드럽고 쉽게 변형되며, 바닥은 속이 빈 미세 메쉬 구조로 되어 있습니다. 또한 트레이는 다층으로 촘촘하게 적재되어 있고, 토트 박스 벽면과의 간격이 매우 좁아 안정적인 단일 층 피킹이 어렵습니다. 이로 인해 로봇이 여러 장의 트레이를 동시에 집거나, 토트 가장자리와 충돌하거나, 언로딩 과정에서 트레이가 기울어지는 등의 문제가 발생할 수 있으며, 이는 설비 정지, 제품 손상 및 생산성 저하로 이어집니다. 이에 고객은 피킹 신뢰성을 향상시키고 제품을 보호하며, 생산 라인의 자동화 수준과 운영 효율을 높이기 위해 AI 기반 3D 비전 솔루션을 도입하고자 했습니다.
대형 건설기계 제조업체
AI + 3D 비전 가이드 강재 사각 파이프 및 판재 피킹 및 용접
대형 건설기계 제조업체는 사각파이프 및 판재를 피킹하여 용접 고정구에 투입하고 쌍 단위 용접을 수행할 수 있는 자동화 시스템이 필요했습니다. 수작업 이송은 변동성을 유발하고 안전 리스크를 증가시키며, 라인 처리량을 제한하여 투입 일관성과 용접 품질에 영향을 미쳤습니다. 기존 자동화 방식으로는 다양한 부품 유형, 불규칙한 투입 상태, 그리고 현장의 동적인 조명 및 용접 조건을 효과적으로 대응하기 어려웠습니다. 이에 따라 고객은 보다 안전하고 안정적이며 높은 품질의 용접을 구현하기 위해 AI 기반의 유연한 솔루션을 도입하여 생산 라인을 업그레이드하고자 했습니다.
대형 자동차 부품 공장
AI + 3D 비전 가이드 스폿 용접용 자동차 부품 피킹
대형 자동차 부품 제조업체는 반사율이 높고 형상이 불규칙한 판금 부품을 안정적으로 피킹하여 스폿 용접 공정에 투입할 수 있는 고신뢰성 자동화 솔루션이 필요했습니다. 일부 부품은 얇고 연성이 높아 쉽게 변형되었으며, 투입 위치의 편차 또한 일정하지 않아 예측이 어려웠습니다. 생산 환경에는 용접 스패터, 강한 아크광, 고온, 금속 분진 등이 존재하여 센서 성능과 장기적인 신뢰성에 큰 도전 과제가 되었습니다. 고객은 이러한 열악한 생산 환경에서도 드리프트가 없는 고정밀 위치 추정, 높은 처리량, 낮은 재작업률, 그리고 장기간 안정적으로 동작할 수 있는 내구성을 갖춘 AI 기반 시스템을 요구했습니다.
대형 신에너지 기업
AI + 3D 비전 가이드 고정밀 배터리 모듈 분해
배터리 기반 시스템이 운송, 에너지 저장 및 다양한 산업 분야 전반에 걸쳐 빠르게 확산됨에 따라, 사용이 종료된 폐배터리의 안전하고 지속 가능한 재활용이 중요한 과제로 부상하고 있습니다. 효율적인 배터리 재활용을 위해서는 모듈, 셀 및 원재료로의 단계적 분해가 필요하며, 모듈 핸들링, 부스바/단자 밀링, 엔드 플레이트 절단 등 핵심 공정에서 높은 정밀도가 요구됩니다. 미세한 오차라도 배터리 손상, 누액 발생, 안전 사고로 이어질 수 있습니다. 이에 따라 고객은 여러 분해 단계에서 로봇 작업을 정밀하게 유도하고, 작업 안전성과 소재의 완전성을 동시에 확보할 수 있는 고정밀·고유연성의 AI + 3D 비전 시스템을 요구했습니다.