피지컬 AI가 제조 현장으로 빠르게 확산되면서 사람의 반복 작업을 AI와 로봇으로 대체하는 사례가 늘고 있다. 특히 형태와 위치가 일정하지 않은 부품을 인식하고 집어 옮기는 ‘빈 피킹(Bin Picking)’ 기술은 스마트팩토리 고도화의 핵심 분야로 주목받고 있다.
산업용 피지컬 AI 기업 아이벡스는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 ‘2026년 신산업 분야 오픈소스 사업화 지원사업’ 신규 과제에 선정됐다.
케이피에프 자분탐상을 위한 AIVot(아이봇) 시스템 개념도 (자료 제공: 아이벡스)
AI가 볼트 인식부터 검사장비 투입까지 수행
이번 과제는 아이벡스의 AI 로보틱스 플랫폼 ‘AIVot(아이봇)’을 활용해 케이피에프(KPF)의 자분탐상 검사 공정 제품 투입을 자동화하는 사업이다. 아이벡스가 개발을 총괄하고 산업용 화스너 및 자동차 단조 부품 전문기업 케이피에프가 수요기업으로 참여한다.
현재 자분탐상 검사라인에서는 벌크 상태로 공급되는 다양한 볼트를 작업자가 직접 확인하고 집어 검사장비에 투입하고 있다. 제품마다 크기와 형상이 다르고 위치와 방향도 일정하지 않아 기존 자동화 설비로는 대응이 쉽지 않은 공정이다.
아이벡스는 AI 비전과 로봇 기술을 활용해 제품 인식부터 6D Pose Estimation 기반 위치·자세 추정, 최적 파지 경로 계산, 로봇 이송, 검사장비 투입까지 전 과정을 자동화할 계획이다. 이를 위해 ROS2와 OpenCV 기반 오픈소스 기술을 활용해 AI 비전과 포인트클라우드 처리, 이기종 로봇 연동 기능을 고도화한다.
아이벡스는 AIVot에 웹 기반 UI·UX와 드래그 앤드 드롭 방식의 노코드(No-code) 공정 설계 기능도 강화한다.
이를 통해 로봇 제조사별 전용 티칭 장비나 별도의 프로그래밍 없이도 현장 작업자가 직접 공정을 설계하고 운영할 수 있도록 지원할 예정이다.
또한 Industrial MLOps 플랫폼 ‘AIVOps’를 연계해 데이터 수집부터 AI 모델 학습과 검증, 배포, 재학습까지 이어지는 운영 체계를 구축한다. 제품 종류나 적재 상태가 달라져도 데이터를 기반으로 AI 모델을 지속적으로 개선할 수 있도록 설계했다.
아이벡스는 이번 실증을 계기로 난적재 부품 자동화 기술을 표준화하고 볼트·너트 제조와 주조·단조 공정 등 다양한 제조 산업으로 적용 범위를 확대한다는 전략이다. 일회성 자동화 구축이 아니라 다양한 생산 현장에 반복 적용할 수 있는 플랫폼 사업으로 발전시키겠다는 구상이다.
성민수 아이벡스 대표는 “이번 과제는 사람이 제품을 찾고 집어 장비에 투입하던 작업을 AI 비전과 로봇으로 구현하는 산업용 피지컬 AI 사례”라며 “현장 실증을 통해 난적재 Pick & Place 기술의 적용성을 확보하고 다양한 제조 산업으로 확산할 수 있는 플랫폼으로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
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