• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.16-22
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• 2019

로봇을 적용한 자동화 생산 라인에서 로봇 셋업 시 시뮬레이션을 통한 Off-Line Programming(OLP)과 로봇 캘리브레이션은 작업 시간을 단축하고 양산 전부터 생산 품질을 관리하기 위해 필수적이다. 본 연구에서는 상용 3D 스캐너를 사용하여 생산 라인의 CAD 데이터와 현장의 3차원 측정 스캔 데이터를 정합하는 로봇 캘리브레이션 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 Iterative Closest Point(ICP) 알고리즘을 통해 두 개의 3차원 점군 데이터를 정합하여 로봇을 교정한다. 정합은 3단계로 수행한다. 먼저 CAD 데이터로부터 3개의 평면으로 연결된 꼭짓점을 특징점으로 추출한다. 추출한 특징점 주변에 위치한 스캔 점군데이터로부터 평면을 재구성하여 대응하는 특징점을 생성한다. 마지막으로 ICP 알고리즘을 통해 추출한 특징점들 간의 거리를 최소화하여 위치 변환 행렬을 계산한다. 자동차 차체 조립라인의 스팟용접 로봇 설치에 제안한 방법을 적용한 결과 스팟용접에서 일반적으로 요구하는 정밀도 1.5mm 수준으로 로봇의 위치 및 자세를 캘리브레이션 할 수 있었으며, 기존에 레이저 트래커를 사용하면 로봇 한 대당 5시간 이상 소요되던 셋업 시간은 40분 이내로 단축할 수 있었다. 개발한 시스템을 사용하면 차체 스팟 용접에 필요한 정밀도를 유지하면서 자동차 차체 조립 라인의 OLP 작업시간을 단축하여, 로봇 정밀 티칭 시간을 단축하여, 생산제품의 품질 향상 및 불량률을 최소화할 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.53-62
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• 2023

본 논문은 국내 조선산업의 요양 재해 현황에 나타난 미숙련 기술인력들의 높은 재해 발생률을 낮추기 위한 방안으로 XR(Extended reality) 기술을 활용한 훈련 콘텐츠 도입의 필요성을 윈치를 활용한 케이블 포설을 중심으로 제시하였다. 국내 조선산업의 요양재해율은 타 제조업에 비해 평균 97.4%(2017~2020)나 높았으며, 특히 조선산업요양 재해의 31.8% 이상이 근속 기간 6개월 미만의 근로자들에게 발생하여 이는 신규입사자들이 업무에 대한 정보 부족과 미숙련도 및 작업환경에 익숙하지 못한 것이 그 원인으로 보인다. 최근 조선산업은 경기 회복으로 많은 신규인력이 유입되고 있으며, 이로 인해 재해 발생률이 높아질 가능성이 있다. 이런 점은 단기간에 신규인력들을 작업환경에 익숙해지는 데 도움이 되는 훈련방법을 도입할 필요가 있음을 말해준다. 국내 조선소의 교육훈련은 용접, 도장, 기계설치, 전기설치 등 특정 기술의 숙련에 치우쳐 있으며 작업환경에 익숙해질 수 있는 훈련은 작업용 2D 도면을 이용하여 선박 건조방법 등을 설명하는 단편적인 교육에 머무르고 있다. 이러한 이유로 현장에서는 다시 OJT(On-the-Job Traning)를 반복 실시하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 XR 기술을 활용한 훈련의 도입을 제안하고 구체적인 예로 Unity로 선박에서 윈치를 활용한 케이블 포설(Pulling) 작업 과정을 XR 기반 훈련 콘텐츠로 구현하였다. 개발된 콘텐츠를 활용하면 신규작업자들이 가상공간에서 시뮬레이션을 통해 실제 작업 과정을 미리 경험하고, 이를 통해 신규인력이 작업환경에 익숙해지는 데 도움을 줄 수 있는 보다 효과적인 훈련 콘텐츠가 될 수 있음을 예증하였다.