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.
A laser scanner is widely used fur a device fur acquiring point data in reverse engineering. It is more efficient to generate a surface automatically from the line-typed data than scattered data of points clouds. In the case of a compound model, it is hard to represent all the scanned data into one surface maintaining its original line characteristics. In this paper, a method is presented to generate a surface by the segmentation of measured point data. After forming triangular net, the segmentation is done by the user input such as the angle between triangles, the number of facets to be considered as small segment, and the angle for combining small segment. B-spline fitting is implemented to the point data in each segment. The surface generation through segmentation shows a reliable result when it is applied to the models with curvature deviation regions. An useful algorithm for surface reconstruction is developed and verified by applying an practical model and shows a good tools fur reverse engineering in design modification.
최근 유럽의 완성차 업체에서 조립라인에 적용을 시작하고 있는 레이저 원격 용접기술은 저항 점용접에서의 문제점들을 동시에 해결하고 작업 시간을 획기적으로 감소시켜 생산성을 향상시킬 수 있는 용접공정으로 떠오르고 있다. 레이저 원격 용접기술은 레이저 빔을 용접부의 원거리에서 조사하여 용접하는 기술로서 레이저의 초점거리와 갈바노미터의 고속 이송를 이용한 최첨단 용접공정이다. 높은 생산성을 유지 하기 위하여 정확한 용접 컨트롤이 필요하지만, 레이저 용접의 경우 용접시 안전 문제로 육안으로 관찰하기가 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 모니터링이 필수적이다. 기존의 레이저 모니터링으로는 음향 센서를 이용하여 음향을 측정하는 방법이나 UV 센서, IR 센서 등의 빛을 이용한 방법이 많이 사용되어왔다. 하지만 이 방법들은 간접적인 방법들로 노이즈에 민감하고 또 설치가 까다로운 단점이 있었다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 시스템의 복잡함을 줄이고 더 정확하고 빠르게 용접 현상을 관찰하기 위하여 동축 모니터링 시스템을 이용하였으며, 이를 통해 Keyhole을 관찰하고 센서를 이용한 용접 변수(레이저 출력, 용접 속도 등)의 변화에 따른 용접 현상을 규명하였다.
국토 및 도시정보의 공간분석과 의사결정을 위하여 디지털 영상자료를 이용한 3D GIS와 구축된 3D 도형정보를 현실적으로 가시화하기 위한 사실적 3D 영상모형(3D photo-realistic model)에 관한 기술이 급속히 발전하고 있다. 현재, 3D 모형 구축을 위하여 위성영상, 항공영상 및 항공라이다 데이터가 주로 이용되고 있으며, 항공경사사진 또는 지상사진에서 취득된 텍스쳐를 이용하여 3D 영상모형을 구축하고 있다. 그러나, 상기 데이터만을 이용하여 구축된 모형은 지형 및 지물을 세밀하고 사실감 있게 표현하는데 제한적이기 때문에 고품질의 영상모형 구축이 필요한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 인공지물과 특수지형을 대상으로 공간정확도, 세밀묘사 및 현실감이 강조된 실세계에 근접한 3D 영상모형을 구축하기 위하여 항공사진, 항공라이다, 지상사진 및 지상라이다 데이터로 실세계를 표현하기 위한 기법을 분석하고, 위치정확도와 함께 사진과 같은 사실감을 확보한 3D 영상모형을 구축하고 인터넷 3D 영상지도 서비스를 통하여 제공할 수 있도록 하였다. 또한, 3D 영상모형은 이용목적 및 디스플레이 축척에 따라 표현요소를 구분하여 구축할 필요가 있으며, 본 연구에서는 LoD(Level of Detail) 개념을 도입하여 건물 3D 영상모형을 5단계로 정의하고 단계별로 모형을 구축하였다.
도심지의 공간을 대부분 차지하고 있는 건물의 높이는 지상의 기준점으로 부터의 상대적인 수직거리로 산정하여 3차원의 정보이다. 그러나 지형도의 등고선으로는 알 수 없는 높이이므로 도심지의 스카이 라인이나 건물의 높이 등은 지도에 누락되어 실제적으로 도시계획과 공간 정보를 구축하기 위하여 별도의 측량을 실시하여야 한다. LIDAR는 레이저 스캐너를 항공기에 장착하여 레이저 펄스를 지표면에 주사하고 반사된 레이저 펄스의 도달 시간을 관측함으로써 반사 지점의 공간위치 좌표를 계산해 지표면에 대한 정보를 추출하는 측량기법으로 최근 새로운 지형정보 획득수단으로 부각되고 있다. 이러한 레이저 스캐닝은 센서와 지표면까지의 거리 및 방향을 관측하여 지표면 상의 표고점에 대한 3차원 좌표를 결정한다. 따라서 본 연구에서는 도심공간의 빌딩 및 지형지물에 관한 고밀도의 LiDAR 데이터를 수집하여 건물 중심을 설정하여 건물경계를 추출하여 3차원의 도심 빌딩을 보다 정확하게 생성할 수 있도록 하였다.
3차원 모델은 현재 많은 분야에서 사용되고 있다. 특히 기존 평면의 지도에 비해 3차원으로 제작된 지도는 현실감이 뛰어날 뿐만 아니라 제한된 평면 지도 안에서 얻을 수 없는 다양한 정보를 제공 할 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 지금까지 모델링을 위해 사용되었던 고가의 레이저 스캐너를 대체하여 디지털 카메라 스테레오 매칭 알고리즘의 성능 개선을 통하여 쉽고 빠르게 양산 할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 본 연구에 사용된 알고리즘은 OpenCV 라이브러리 내에 포함되어있는 SURF 알고리즘이며 알고리즘이 가지고 있는 부정합 점들을 호모그라피 변환과 에피폴라 라인을 이용하여 제거하였다. 또한 개선된 알고리즘을 상용프로그램과 비교하였으며 상용프로그램에 비하여 성능이 우수한 것으로 확인하였다. 제안된 방법은 스테레오 매칭의 조건을 만족한다면 쉽고 빠르게 3차원 모델링을 할 수 있기 때문에 각종 디지털 지도나 3차원 가상 현실 분야에 크게 기여할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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