2023년 1월 31일
생산 현장에서는 3K 작업장 기피와 저출산으로 인한 인력 부족이 증가함에 따라 생산성과 경쟁력을 더욱 향상시키기 위해 산업용 로봇의 활용이 진행되고 있습니다 그러나 산업용 로봇의 활용이 모든 생산 현장에서 진행되는 것은 아닙니다 예를 들어 고도로 숙련된 안전한 바카라 사이트자가 지원하는 공정에 로봇을 도입하겠다는 기대와는 달리 로봇화는 진전되지 않았습니다 우리 회사도 로봇을 활용하기 어려운 공정에 로봇 활용에 도전하고 있다
이번에는 수지 및 금속 표면의 연마 공정에서 로봇화의 일환으로 시연 교육 노력을 소개하고 싶습니다
연마 작업을 로봇화하는 데는 '연마 작업에 익숙하고 로봇을 다룰 수 있는 사람이 현장에 많지 않습니다', '압력을 가하는 방법을 포함하여 로봇을 가르치는 것이 어렵고 시간이 많이 걸립니다'' 등의 문제가 있습니다 일부 가공 제조업체에서 로봇화를 진행하고 있지만 가르치는 데 시간이 걸리기 때문에 다양한 제품을 다루기가 어려운 것이 현실입니다 이러한 문제를 해결하고 로봇 도입 장벽을 더욱 낮추기 위해 직관적으로 조작할 수 있고 움직임과 힘을 동시에 가르칠 수 있는 실증 교육 패키지인 MOTOMAN-Craft를 개발하여 2022년 11월에 상용화했습니다
이 개발은 연마 응용 프로그램을 로봇화하려는 도전이며 로봇 산업의 최첨단 이니셔티브입니다
특히, 교육 장치는 숙련된 안전한 바카라 사이트자가 가하는 움직임과 힘을 충실히 재현할 수 있는 교육 도구로서 전례 없는 연마 작업의 자동화를 지원합니다
개발 모델: 그림 1은 데모 교육 패키지 MOTOMAN-Craft의 시스템 구성을 보여줍니다
그림 1 MOTOMAN-Craft 시스템 구성
그림 2 교육 장치 작동 방법
그림 3 기기 운반 자세 교육
조작자는 전용 교육 장치를 사용하여 작업을 시연하고 이를 로봇이 작동할 수 있는 프로그램으로 변환합니다 반복적인 학습 제어를 통해 로봇은 교시 장치를 작동할 때 가해지는 움직임과 힘을 충실히 재현할 수 있습니다 교육 장치는 여러 로봇에 사용할 수 있습니다※2, 각 로봇 근처에 설치하고 각 로봇에게 작업물의 종류에 맞는 작업을 교육함으로써 단시간에 작업자와 동일한 품질로 작업을 수행할 수 있는 여러 로봇을 출시하는 것이 가능합니다
*2 해당 로봇 컨트롤러에 시연 교육 소프트웨어가 로드되어 있어야 합니다
연마 작업은 여전히 인간에 의존하는 공정이므로 작업물의 곡선 형태에 맞는 3차원 궤적과 힘 조정을 로봇에 가르치는 것은 어렵습니다 그래서 우리는 작업자의 움직임과 힘을 감지하고 그 움직임을 로봇으로 재현하는 기능을 개발했습니다
그림 4 교육 장치
오랫동안 인간의 움직임을 추적하는 데 사용되어 온 광학 및 자기 모션 캡처 안전한 바카라 사이트이 있습니다 암형 3차원 측정기도 있습니다 그러나 연마작업에 적용할 경우에는 "주변기기가 있고 측정기기를 위한 공간이 제한적이다(카메라를 여러 대 놓을 공간이 없음)", "연마기에 눌려지기 때문에 내진성이 필요하다", "먼지가 많은 환경이기 때문에 방진성이 필요하다"라는 조건을 만족할 필요가 있다 이러한 조건을 충족시키기 위해 제한된 공간에서 측정이 가능한 암형 장치를 설계하고 티칭의 각 관절에 엔코더를 배치했다 그림 4와 같이 장치와 팁에 6축 힘 센서가 있습니다 또한 현장 환경을 가정하여 진동 테스트 및 방진 테스트
문제 없는 것을 확인했습니다 연마 작업에 견딜 수 있는 전용 티칭 장치는 일정한 간격으로 공작물을 누를 때 작업자의 움직임과 가해지는 힘의 양을 감지할 수 있습니다 티칭 장치 선단에 워크를 장착한 상태에서도 폴리셔의 일상 작업과 유사한 조작성을 실현했습니다
로봇이 교육 장치에서 감지한 동작을 충실하게 재현하기 위해서는 교육 장치, 로봇 및 연마기 사이의 위치 관계를 정확하게 파악하는 것이 필요합니다 이것을 교정이라고 합니다 일반적으로 교정 작업은 끝이 뾰족한 도구를 사용하고 프로그래밍 펜던트를 사용하여 로봇의 위치를 미세 조정하면서 도구 끝을 시각적으로 정렬하는 방식으로 수행되었습니다 이 경우 정렬에 시간이 걸리고 로봇의 숙련도에 따라 차이가 나는 문제가 있었습니다 이번에는 누구나 쉽게 교정할 수 있도록 데모 교육 패키지에 교정 도구를 포함시켰습니다 그림 5에서 볼 수 있듯이 교정 도구는 한쪽은 구형 모양이고 다른 쪽은 자석이 부착된 둥근 오목한 부분으로 되어 있습니다 이러한 팁이 정렬되면 위치가 고유하게 결정됩니다 공작물과 교정 도구 사이의 위치 관계가 티칭 장치와 로봇 측면에서 동일하도록 공작물을 엔드 이펙터에 부착합니다(그림 6) 교시장치와 로봇의 교정용구를 순서대로 부착하고, 교시장치를 연마기의 휠에 적용하여 측정함으로써, 로봇에 대한 교시장치와 연마기의 위치관계를 정확하게 판단할 수 있다
그림 5 보정 도구
그림 6 교정 도구 설치 예
시연 데이터를 기반으로 작성된 프로그램을 그대로 재생하더라도 배치 시 미세한 위치 오류, 로봇 힘 제어 시 반응 지연 등의 요인으로 인해 작업자 시연 및 로봇 재생 시 가해지는 힘의 양에 약간의 오차가 발생할 수 있습니다 이 경우 반복학습제어를 이용하면 그림 7과 같이 위치명령에 보정량을 추가하여 작업별 힘오차를 줄일 수 있으며, 이를 반복적으로 실행함으로써 로봇의 힘조절을 실증에 가깝게 할 수 있다
그림 7 반복 학습 제어
그림 8 반복적인 힘 학습의 예
작업자가 학습 종료 조건으로 힘 허용 오차를 지정하고 학습을 실행하면 그림 8과 같이 로봇이 자동으로 작업을 반복하고 힘을 조정합니다 생산 작업 중에는 학습 후 완성된 프로그램을 사용하여 숙련된 안전한 바카라 사이트자가 수행한 연마 작업을 충실하게 재현할 수 있습니다 또한, 숙련된 안전한 바카라 사이트자의 안전한 바카라 사이트을 디지털화하여 보존할 수 있어 안전한 바카라 사이트의 보존, 전수, 표준화가 가능합니다
시스템 통합업체와 고객이 이를 사용하도록 하고 우리가 받은 피드백을 기능에 적용함으로써 우리는 로봇 도입 장벽을 더욱 낮추는 개선을 계속할 것입니다 폴리싱 작업 이외의 영역으로의 확장도 검토하고 있으니, 요청사항이 있으시면 알려주세요
저희 회사는 생산 현장의 생산성과 경쟁력을 더욱 향상시키기 위해 산업용 로봇의 활용에 지속적으로 노력할 것입니다
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