Robot Perception

로봇이 보고 판단해서
움직이는 라인을 만듭니다

검출 좌표가 아니라, 로봇이 바로 실행할 수 있는 행동 후보를 만듭니다. 현장의 물리 제약을 통과한 해만 남겨서 넘깁니다.

Products

하나의 인식 엔진,
세 개의 제품

세 제품은 같은 인지 엔진의 프로파일입니다. 응용이 달라지면 후보 생성기와 평가 함수만 바뀝니다.

01
검사 INSPECTION
  • 로봇 비전 검사
  • 3D 검사 / 측정
  • 검사 위치 자동 생성
  • 검사 경로 생성
02
작업 경로 생성 ROBOT GUIDANCE
  • 용접 경로 자동 보정
  • 위치 편차 보정
  • 6D Pose 기반 작업 위치 생성
03
물류개발 중 LOGISTICS
  • Depalletizing
  • Palletizing
  • Bin Picking

Technology

어려운 건 찾는 게 아니라
골라내는 쪽입니다

대상을 찾는 것으로는 로봇이 움직이지 않습니다. 어디를 어떤 자세로 접근할지의 후보는 연속 공간이라 수천 개가 나오고, 그중 대부분은 물리적으로 불가능합니다. 남는 몇 개를 골라내는 것이 엔진이 하는 일입니다.

장면 취득 3D · 2D 입력 장면 이해 평면 · 객체 · 경계 분리 후보 생성 유효 행동 후보 물리 · 기하 필터 간섭 · 지지 · 접근성 신뢰도 정렬 저신뢰 후보 보류 실행 가능 해 모션 플래닝 전달 수천 개 3~5개 실행 피드백 · 성패 자동 라벨링 → 후보 생성과 정렬로 환류
진공·힘·재촬영 신호로 성패가 자동 라벨링되고, 현장에서 돌수록 정렬이 개선됩니다.

Profiles

같은 엔진,
다른 질문

응용마다 별도의 제품을 만들지 않습니다. 후보 생성기와 평가 함수만 바꾸면 같은 엔진이 다른 질문에 답합니다.

외관 · 용접 검사

다음에 어디를 볼 것인가

용접 경로 보정

어느 경로로 토치를 지나게 할 것인가

팔레타이징

다음 박스를 어디에 놓을 것인가

디팔레타이징

어떤 박스를 다음에 잡을 것인가

빈 피킹

어떤 파지 자세가 최적인가

휴머노이드 스킬R&D

현재 상태에서 어떤 동작을 선택할 것인가

Case 01 · Robot Guidance

용접 경로 자동 보정

지그 오차, 열변형, 부재 편차 때문에 실제 용접선은 티칭 경로에서 늘 벗어납니다. 실제 위치를 측정하고, 그 자리에 맞는 경로를 다시 만듭니다.

실제 부재 위치 티칭 경로 편차 Δ 티칭 경로 보정 경로 측정점
티칭한 경로는 직선이지만 실제 용접선은 늘 어긋나 있습니다. 측정한 위치를 반영해 경로를 다시 만듭니다.
WELDING PATH CORRECTION
적용 공정
—
인식 방식
—
대응 편차
—
상태
현장 실증 완료

R&D · Future Robotics

같은 사다리의
다음 칸

좌표를 맞히던 모델이 자세를 맞히고, 지금은 성공 확률을 맞힙니다. 방법이 바뀐 게 아니라 무엇을 맞히느냐가 올라온 것이고, 다음 칸은 행동입니다.

01 좌표 어디에 있는가 YOLO · 세그멘테이션 계열 02 자세 어떻게 놓여 있는가 6D Pose 추정 03 성공 확률 이 행동이 될 것인가 후보 평가 · 신뢰도 정렬 지금 여기 04 행동 무엇을 할 것인가 정책 학습 · 휴머노이드 스킬
03에서 쌓이는 실행 데이터가 04의 학습 데이터입니다. 지금 돌아가는 현장이 다음 칸의 연료입니다.

휴머노이드는 별도의 사업이 아니라 이 사다리가 도달하는 지점입니다. 앞서 본 응용 표의 다섯 번째 질문 — 현재 상태에서 어떤 동작을 선택할 것인가 — 이 04에 해당합니다.

Other Works

라인 밖에서도 만듭니다

공장이 아닌 곳에서도 로봇을 돌려봤습니다. 정밀 궤적 제어와 무인 셀 운영은 결국 같은 문제라서, 여기서 배운 것이 라인으로 돌아옵니다.

ROBOT CAFE

Robot Cafe

무인 셀 운영, 주문 연동, 안전 구획 설계까지 하나로 묶은 협동로봇 카페.

MINI GLAMBOT

Mini Glambot

고속 6축 궤적 제어로 만드는 슬로우모션 오빗 촬영. 행사·촬영 현장용 소형 글램봇.

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