공장에서 정형화된 부품을 찾는 일과 물류센터에서 뒤섞인 상자·비닐·봉투를 집는 일은 난도가 다르다. 재질과 형태가 제각각인 물체는 빛을 반사하거나 찌그러져 카메라가 정확한 위치와 깊이를 읽기 어렵다. 로봇이 물체를 인식한 뒤에도 어느 지점을 어떤 순서로 집어야 충돌이나 낙하를 피할 수 있는지 판단해야 한다. 자동차 제조 현장에서 3D 머신비전 기술을 검증한 클레로보틱스가 정부 연구개발 지원을 바탕으로 물류 자동화용 빈피킹 플랫폼 개발에 나선다.
3차원 머신비전 스타트업 클레로보틱스는 중소벤처기업부의 ‘글로벌 팁스(Global TIPS) R&D’ 일반형 과제에 선정됐다. 회사는 정부지원금 50억원을 포함해 2030년 6월까지 4년간 총 62억원 규모의 연구개발을 수행한다.
클레로보틱스, 글로벌팁스 선정 (자료 제공: 클레로보틱스)
연구 과제명은 ‘소형·대면적 멀티스케일 구조광 3D 비전 카메라 및 AI 파지·저전력 자율학습 전용 컨트롤러 통합 빈피킹 플랫폼 개발’이다. 크기가 작고 전력 소비가 낮은 3D 카메라와 넓은 작업 영역을 측정하는 대면적 카메라를 개발하고, AI 기반 물체 인식과 로봇 제어 기능을 하나의 시스템으로 통합한다.
구조광 방식은 물체에 일정한 빛의 패턴을 투사한 뒤 변형된 형태를 분석해 깊이와 표면 정보를 측정한다. 평면 영상만으로 구분하기 어려운 물체의 높이와 위치, 기울기를 파악할 수 있어 로봇 가이던스와 부품 검사 등에 활용된다.
개발 목표는 3D 측정 정밀도 0.1㎜ 이하, 피킹 성공률 99% 이상, 시스템 소비전력 50W 이하다. 물류 현장에서 불규칙하게 쌓인 상자와 비닐, 봉투 등을 인식하고 로봇이 집을 위치와 작업 순서를 판단하도록 설계한다. 적용 공정은 빈피킹을 비롯해 팔레타이징, 상하차, 물품 분류 등이다.
클레로보틱스는 카메라 하드웨어와 머신비전 알고리즘, AI 파지, 로봇 제어를 통합해 기존 자동화 시스템의 설치 시간과 비용을 낮추는 데도 초점을 맞춘다. 현장마다 로봇 기종과 작업물, 조명, 공정 구성이 달라지는 만큼 시스템을 얼마나 빠르게 설정하고 안정화할 수 있는지가 상용화의 중요한 기준이 된다.
자동차 제조 레퍼런스를 물류시장 진입 기반으로
클레로보틱스는 3D 카메라와 AI 소프트웨어를 결합해 로봇 가이던스와 검사 공정을 자동화하는 산업용 머신비전 기업이다. 자체 개발한 ‘코픽쓰리디(CoPick3D)’를 현대자동차 울산 전기차 공장과 기아 화성공장 등에 공급하며 자동차 제조 현장에서 기술을 검증했다.
고정밀 위치 측정 솔루션 ‘파인로컬라이저’와 검사 솔루션 ‘파인인스펙터’도 개발했다. 최근에는 두 솔루션의 머신비전 기능을 통합한 로우코드 기반 워크플로 엔진 ‘클레비스’를 선보였다. 사용자는 코드를 직접 수정하지 않고도 공정에 필요한 머신비전 로직을 구성하고 기능을 조정할 수 있다.
클레로보틱스는 2021년 설립 이후 팁스와 스케일업 팁스, 포스트 팁스에 잇달아 선정되며 3D 머신비전 기술을 개발해왔다. 이번 글로벌 팁스 과제를 통해 자동차 제조 중심이었던 적용 분야를 물류와 검사, 로봇 자동화 공정으로 확장한다.
사업 성장 지표도 확보했다. 회사는 현재까지 약 207억원의 누적 투자를 유치했으며 2025년에는 SBVA와 미래에셋벤처투자, 코오롱인베스트먼트, 퓨처플레이 등으로부터 시리즈A 투자를 받았다. 같은 해 매출은 전년보다 약 2.5배 증가한 42억원을 기록했다.
해외 제조기업 및 현지 파트너사와 기술 검증과 사업 협력도 진행하고 있다. 국내 자동차 공장에서 축적한 적용 사례를 기반으로 일본과 북미, 유럽의 제조·물류 시장에서 고객사를 확보하는 것이 다음 단계다.
이진한 클레로보틱스 대표는 “자동차 제조 현장에서 축적한 3D 머신비전 기술을 이번 글로벌 팁스를 통해 물류와 검사, 로봇 자동화 영역까지 확대할 것”이라며 “국내에서 검증한 기술을 기반으로 글로벌 고객 및 파트너와 협력해 해외 시장에서도 경쟁력을 강화하겠다”고 말했다.
연구개발 목표가 실제 사업 경쟁력으로 이어지려면 수치 달성만큼 다양한 재질과 조명, 작업 속도에서도 같은 성능을 유지해야 한다. 물류센터는 작업물과 설비 구성이 현장마다 달라 설치와 재학습에 필요한 시간이 도입 여부를 좌우한다. 클레로보틱스가 3D 카메라와 인식·제어 소프트웨어를 표준화된 플랫폼으로 묶어 구축 기간을 줄인다면 자동차 공장에서 확보한 레퍼런스를 글로벌 물류 자동화 시장으로 연결할 수 있다.
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