[논문]비전센서를 이용한 용접선 추적에 관한 연구

배철오; 김현수

초록
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용접을 하는데 있어서 보다 균일한 용접상태를 유지하고, 용접품질의 향상 및 동일시간에 보다 많은 용접을 함으로써 생산성 향상을 위해 로봇의 이용이 점차로 증가하고 있다. 로봇용접의 과정 중 실제 용접을 실시하기 위해 로봇을 움직이기 이전에 용접할 부위의 검출이 선행되어야 하고, 그 검출방법에 있어서 크게 접촉식과 비접촉식의 센서가 활용이 되고 있다. 본 논문에서는 비접촉식 중 비전센서인 레이저 다이오드와 CCD 카메라를 이용하여 CCD 카메라를 거친 영상을 처리하여 용접선을 추적하고 용접을 하도록 하고 있다. 레이저 다이오드를 용접모재와 일정 각도를 가지도록 조사하게 되면 모재표면의 형상에 따라 반사되는 굴곡면이 달라지게 되는데 이 형상이 CCD 카메라를 통해 입력되고, 이 입력된 화상을 이미지 보드와 프로그램을 통하여 분석을 하고, 얻어진 용접선의 화상의 좌표 값을 토대로 로봇을 이동시킴으로써 용접을 하도록 하고 있다. 용접은 실시간으로 이루어짐으로써 생산성 향상에 크게 기여할 수 있다. 또한 모재에 따라 굴곡이 다른 1차원 평면의 용접인 경우는 약간의 프로그램 수정으로 대부분 추적 가능하다는 것을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the use of Robot increase little by little for the purpose of developing a welding quality and productivity in the welding part. It is more important to contact the seam for arc welding before moving a welding robot. There are two types of method to contact the seam namely contact and non-...

Recently, the use of Robot increase little by little for the purpose of developing a welding quality and productivity in the welding part. It is more important to contact the seam for arc welding before moving a welding robot. There are two types of method to contact the seam namely contact and non-contact type largely. In this paper, image processing sensor(a kind of non-contact sensor) is concerned to track the seam by using laser diode and CCD camera. A structured laser diode's light illuminated on the weld groove and the reflected shape is introduced by CCD camera. The image board captures this image and software analyzes this image. The robot is moved and welded exactly as acquired image X-Y data is changed with robot's X-Y value. Also, most of seam tracking are considered by changing the program simply in case of the different weld groove of plane surface.

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

하지만 용접작업 중에 발생하는 열악한 환경으로 인해 용접 분야의 자동화가 한편으로는 기타 다른 산업 기술에 비해 그 발전 속도가 더디어진 것도 사실이다. 따라서 본 논문에서는 용접 자동화의 일환으로 직각 좌표 로봇을 이용하여 용접선을 추적하는 실험을 행하였다.

제안 방법

추적상태가 우수한 것을 확인할 수 있었다. 곡선의 겹치기 용접선 추적의 경우는 겹치기 용접선 추적 알고리즘이 다음의 버트 용접선 추적과 거의 동일하기 때문에 버트 용접선 추적에서 곡선 추적 실험을 행하였다.
이렇게 변환하여 모니터상에 CCD 카메라의 입력된 이미지를 나타내게 되면 얻어진 영상정보 내에는 다이오드 레이저의 반사광에 의한 개선 정보뿐만 아니라 다른 부분의 정보도 포함하고 있으므로 이러한 많은 정보로부터 필요로 하는 레이저 다이오드에의해 조사된 빛에 의한 개선 정보만을 분리해 내야 한다. 그 방법으로 여러 가지가 있겠으나, 본 논문에서는 영상정보를 픽셀 단위로 검색하여 다치값의 가장 큰 위치를 레이저 다이오드의 빛에 의한 반사광의 영상으로 간주하도록 하였다. 레이저 다이오드의 광만 8비트의 농도 레벨 중 가장 밝은 255로 처리하고 나머지 부분은 모두 0인 검은색으로 처리한다.
우선 용접 로봇의 이동 전에 선행되어야 할 작업이 용접할 부위의 검출이라 할 수 있다. 그래서 이 용접 선의 발견 및 추적을 위해 여러 센서들이 사용되고 있는데, 그중에는 크게 용접 모재를 센서가 접촉하고 있는가 아닌가에 따라 접촉식과 비접촉식으로 나누고[2][3], 비접촉식 센서 중에서도 여러 종류의 센서가 있으나, 본 논문에서는 비전 센서인 광원과 CCD 카메라를 이용하여 모재에 투사된 빛을 카메라를 통하여 받아들이고 이의 영상을 처리하여 용접선을 검출하게 된다.[4][5][6][7]
로봇과의 통신은 RS-232C 케이블을 이용하였고, 에러 검출은 통신의한 패킷마다 그 끝에 보내는 LRC 계산을 체크하여 수행하였다. 그림 4의 실행 화면을 보면 우측 상단에 로봇의 3개의 현 좌표가 보여지고 있고, 또한 좌표에 값을 넣고 이동 버튼을 누르면 원하는 좌표로 로봇을 이동시킬 수 있다.
용접 자동화를 위해 용접선 추적의 많은 방법 중 하나인 영상 처리를 통해 용접선을 추적하고자 CCD 카메라와 레이저 다이오드를 이용한 시각 센서를 구성하여 용접선 추적 실험을 행하였다. 실험 결과 시각 센서를 통하여 모 재의 개선 모양, 개선폭, 개선 깊이 둥모재 표면에 대한 정보를 빠른 시간 안에 얻을 수 있었고, 용접선의 형태가 직선 및 곡선에 관계없이 정밀하게 그 위치를 추출해 냄을 확인할 수 있었다.

대상 데이터

또한 어떠한 복잡한 형상을 가진 용접 모재 일지라도 카메라를 통해 개선부의 다양한 자료를 화면상으로 시각적으로 쉽게 확인할 수 있고, 검출하고자 하는 위치 및 알고리즘은 소프트웨어적으로 대부분 처리가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에의 용접 모재는 x-y축에 존재하는 것을 대상으로 추적실험을 행하였다.
실험 장치는 크게 용접부, CCD 카메라와 레이저 다이오드로 구성된 비전센서 부, 직각 좌표 로봇 및 로봇 컨트롤레8], 입출력 카드 및 개인용 범용 컴퓨터, 스위치 보도와 로봇 이동용 매니퓰레이터로 나누어 볼 수 있다.
실험에 사용된 모재는 X-Y 동일 평면에 대해서 V형 모양의 맞대기, 겹치기, 버트 용접 모재의 용접선 추적실험을 실시하였다. 데이터의 취득 간격은 2[mm] 이고 이들 모든 점들은 파일로써 저장이 되고 있다.

이론/모형

영상 데이터를 얻고, 이를 분석하여 로봇을 이동시켜 용접을 하는 소프트웨어는 델파이 5.0버전을 기반으로 구현하였다.

성능/효과

비전 센서를 활용할 경우 용접 부위의 폭, 깊이, 모양 등의 여러 형상 정보를 좌표로 정확하게 얻어 낼 수 있다. 또한 어떠한 복잡한 형상을 가진 용접 모재 일지라도 카메라를 통해 개선부의 다양한 자료를 화면상으로 시각적으로 쉽게 확인할 수 있고, 검출하고자 하는 위치 및 알고리즘은 소프트웨어적으로 대부분 처리가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문에의 용접 모재는 x-y축에 존재하는 것을 대상으로 추적실험을 행하였다.
용접 자동화를 위해 용접선 추적의 많은 방법 중 하나인 영상 처리를 통해 용접선을 추적하고자 CCD 카메라와 레이저 다이오드를 이용한 시각 센서를 구성하여 용접선 추적 실험을 행하였다. 실험 결과 시각 센서를 통하여 모 재의 개선 모양, 개선폭, 개선 깊이 둥모재 표면에 대한 정보를 빠른 시간 안에 얻을 수 있었고, 용접선의 형태가 직선 및 곡선에 관계없이 정밀하게 그 위치를 추출해 냄을 확인할 수 있었다. 또한 본 논문에서는 3가지의 용접 시편을 대상으로 추적 실험을 행한 결과를 논하였으나, 멀티 패스둥 다른 형상을 가진 특수한 용도에 사용되는 용접선에 대해서도 약간의 소프트웨어적인 알고리즘을 수정하는 방법으로 대부분의 추적이 가능하리라 생각된다.
그림 (b)는 겹치기 용접을 위한 실재 용접 모재의 사진을 나타내고, 그래프 (a) 는 모재를 30도 정도 기울인 상태에서 추적한 결과를 나타낸다. 추적상태가 우수한 것을 확인할 수 있었다. 곡선의 겹치기 용접선 추적의 경우는 겹치기 용접선 추적 알고리즘이 다음의 버트 용접선 추적과 거의 동일하기 때문에 버트 용접선 추적에서 곡선 추적 실험을 행하였다.

후속연구

실험 결과 시각 센서를 통하여 모 재의 개선 모양, 개선폭, 개선 깊이 둥모재 표면에 대한 정보를 빠른 시간 안에 얻을 수 있었고, 용접선의 형태가 직선 및 곡선에 관계없이 정밀하게 그 위치를 추출해 냄을 확인할 수 있었다. 또한 본 논문에서는 3가지의 용접 시편을 대상으로 추적 실험을 행한 결과를 논하였으나, 멀티 패스둥 다른 형상을 가진 특수한 용도에 사용되는 용접선에 대해서도 약간의 소프트웨어적인 알고리즘을 수정하는 방법으로 대부분의 추적이 가능하리라 생각된다. 이밖에 앞으로는 높이를 고려한 3차원의 용접선의 추적에 대해서는 앞으로 계속적인 연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.
또한 본 논문에서는 3가지의 용접 시편을 대상으로 추적 실험을 행한 결과를 논하였으나, 멀티 패스둥 다른 형상을 가진 특수한 용도에 사용되는 용접선에 대해서도 약간의 소프트웨어적인 알고리즘을 수정하는 방법으로 대부분의 추적이 가능하리라 생각된다. 이밖에 앞으로는 높이를 고려한 3차원의 용접선의 추적에 대해서는 앞으로 계속적인 연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.

참고문헌 (8)

古谷建吳, “溶接器機？ロボット”, 溶接技術, pp. 88-101, 1994年 4月號
Hirokazu Nomura: Sensors and Control Systems in Arc Welding, CHAPMAN & HALL
J.D. Lane: ROBOTIC WELDING, IFS (Publications) Ltd. UK, pp. 91-101. 1987
김호학, 부광석, 조형석, '자동 아크 용접고정의 용접개선변수 측정을 위한 시각 시스템', 대한용접학회지 제8권 제2호, 1990, 6
윤충섭, 양상민, 박희창, 한유희, '레이저 용접에서의 용접선 추적 장치', 대한용접학회지, 제12권 제2호, 1994, 6

원문보기 상세보기
W.F. Clocksin, J.S.E. Bromley, P.G. Dvey, A.R. Vidler and C.G. Morgan, “An implementation of model-based visual feedback for robot arc welding of thin sheet steel”, The International Journal of Robotics Research, Vol. 4, No. 1, pp. 13-26, 1985

상세보기
Indyk, D. Velastin, S.A, “Survey of range Vision Systems, Mechatronics”, Vol. 4, No. 4, pp. 417-449, 1994

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Robot & Motion controller DMC-A2/4 Series, Operating Manual, (주)다사테크, 2000

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