한국철도기술연구원, 딥러닝 기반 ‘피킹ㆍ적재 시스템’개발

‘어묵과 핫바, 커피와 음료 등 다양한 제품을 정확하게 인식해 집어내고 골라낸 제품을 차곡차곡 사람의 손처럼 가지런히 담을 수 있으면 얼마나 좋을까?’

한국철도기술연구원(원장 나희승ㆍ이하 철도연)이 주문 목록에 따라 해당 제품을 정확히 집어 정해진 공간에 최상의 상태로 담는 ‘피킹ㆍ적재 시스템’을 개발했다고 8일 밝혔다.

철도연이 개발한 이 시스템은 어묵, 핫바, 커피와 음료 등 다양한 제품을 50종 이상 정확하게 인식해 집어내고 골라낸 제품은 차곡차곡 마치 사람의 손처럼 가지런히 담는다.

특히, 제품의 2D 이미지와 깊이 정보를 기반으로 딥러닝을 통해 제품을 정확하게 인식하는 기술, 인식한 제품을 집어서 잡는 피킹기술, 제품의 피킹형태 및 적재할 박스의 공간정보를 반영해 해당 제품을 최적의 상태로 담는 적재기술이 핵심이다.

소량의 다양한 상품 주문이 이뤄지는 편의점 물류, 마트 및 온라인쇼핑 당일 배송 등 최근 폭발적으로 증가하고 있는 개별화물 유통을 위한 맞춤형 물류기술로 개발된 딥러닝 학습데이터를 자동으로 생성하는 기술을 통해 물류현장에서 취급하는 다양한 제품뿐 아니라 지속해서 출시되는 신제품과 포장만 바뀌는 기존 제품까지 빠른 등록이 가능하다.

최적 상태로 담는 적재기술은 피킹한 제품의 형상 및 피킹 형태, 적재 박스의 공간정보 등을 활용해 공간을 최소화할 수 있도록 실시간 계산해 제품을 담아낸다.

이 시스템은 작업자 옆에서 함께 움직이며 일을 도울 수 있는 협동로봇을 기반으로 개발됐고 현재 사람 수준의 작업 고속화를 위해 산업용로봇으로 시스템을 개선 중이다.

또 주문서에 맞춰 제품을 담은 다수의 상자를 컨베이어로 연결하고 동시에 제어해 피킹과 적재, 이동까지 물류 자동화를 구현할 계획이다.

나희승 철도연 원장은 “피킹ㆍ적재 시스템은 1인 가구 증가와 온라인쇼핑 확대 등으로 증가하는 개별상품 배달 수요에 대응하는 수작업 환경을 개선하기 위한 자동화 기술로 전 세계의 치열한 경쟁이 이루어지고 있는 분야”라며 “로봇시스템의 작업속도의 고속화, 자동화 등 선제적 기술개발로 물류 및 유통 산업의 경쟁력 향상을 위해 노력하겠다”고 말했다.

의왕=임진흥기자