3D Vision
구조광, 스테레오, ToF 기반 3D 카메라 데이터를 처리해 비정형 객체의 위치·크기·자세를 분석하는 3D 공간 인식 기술입니다.
특히 저비용 ToF 3D 카메라 환경에서도 안정적인 인식 성능을 구현하여, 물류를 비롯한 다양한 비정형 산업현장의 자동화에 활용할 수 있습니다.
3D 카메라 기반 공간 인식 기술
로봇이 작업 환경을 이해하고 물체의 위치와 형태를 분석하기 위한 3D 공간 인식 기술입니다.
ToF, 구조광, 스테레오 등 다양한 3D 카메라를 지원하며,
특히 저비용 ToF 카메라 환경에 최적화된 인식 기술로 도입 비용을 낮추고 비정형 산업현장의 자동화 적용성을 높입니다.
3D Vision의 특장점
013D 객체 파라미터 추출
3D 데이터를 기반으로 객체의 중심 좌표, 크기, 자세 등 물리적 정보를 추정하는 기술입니다. 3D 공간 특징 추출 딥러닝 기술과 공간 분할 알고리즘을 활용해 일부가 가려진 객체의 형태까지 분석할 수 있도록 연구를 진행하고 있으며, 물류 박스, 부품, 자재 등 다양한 비정형 객체 인식에 활용할 수 있습니다.
02저비용 센서 기반 자동화
ToF, 구조광, 스테레오 등 다양한 3D 카메라 환경을 지원하며, 특히 저비용 ToF 카메라 기반 구조를 통해 자동화 시스템의 도입 부담을 낮춥니다. 물류, 제조, 피킹 등 다양한 산업현장에서도 안정적인 객체 인식을 지원해 현장 적용성을 높입니다.
03인접 물체 식별 기술
ToF 카메라의 비용 효율성을 활용하면서도 상대적인 해상도 한계를 보완하기 위해 개발된 기술입니다. 서로 가까이 위치하거나 일부가 겹친 물체를 구분하여 물류 박스와 같은 비정형 객체를 안정적으로 인식할 수 있도록 합니다.
주요 사양
기술 검토를 위한 상세 스펙입니다.
| 3D 카메라 | ToF, 구조광, 스테레오 등 다양한 3D 카메라 지원 |
|---|---|
| 인식 정보 | 객체의 피킹 자세, 위치, 크기 |
| 인식 방식 | 3D 데이터 기반 객체 분석 |
| 주요 강점 | 저비용 ToF 기반 3D 카메라 환경에서도 안정적인 객체 인식 구현 |
| 인접 객체 처리 | 인접하거나 일부 겹친 객체의 개별 식별 및 분류 |
| 가림 객체 대응 | 일부 가려진 객체의 형태 추정 연구 진행 중 |
| 비교 우위 | 작업 정밀도와 예산에 맞춘 비용 최적화 솔루션 제공 |
| 적용 방식 | 고정밀·비용 효율이 중요한 작업에는 ToF 방식, 초고정밀 작업에는 구조광 방식 적용 |
진행 중인 협업
3D 공간 인식 기술은 공인 기관 R&D 지원을 통해 고도화되고 있습니다.
2025 딥테크 팁스 선정
중소벤처기업부 딥테크 팁스(TIPS) 프로그램에 선정되어 약 20억 원 규모의 연구개발 지원을 통해 3D 인식 기술이 결합된 RBS 2.0 무인 물류 자동화 시스템 고도화를 진행하고 있습니다.
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