휠을 허브에 고정하고 있는 러그 너트를 풀고 조이는 작업은 너트러너의 크기와 무게를 비롯하여 약 40초 안에 두 개의 휠에 너트를 고정시켜야 하는 요건으로 인해 고난위도의 수작업으로 여겨지고 있습니다. 러그 너트의 위치가 알려진 경우 로봇을 이용하면 필요한 토크를 제공하여 너트러너의 위치를 손쉽게 조정할 수 있습니다. 문제는 일반적으로 컨베이어에서 차량이 대충 배치되고 휠 자체가 회전하거나 기울어지고 돌아갈 가능성이 있다는 점입니다. 따라서 기존의 블라인드 로봇으로는 너트를 절대 찾기가 불가능합니다. Radix Controls는 사이클 시간 요건을 충족할 수 있도록 단 수 초 만에 5개의 축에서 너트의 위치를 결정할 수 있는 머신비전 애플리케이션 개발에 힘썼습니다.
이 비전 애플리케이션에는 각 휠의 위치를 파악하기 위해 두 개의 Cognex In-Sight® 5403 비전시스템이 사용되었습니다. Cognex의 PatMax® 패턴 인식 기술은 공장에 사용된 각각의 휠을 인식할 수 있도록 프로그램되었습니다. 또한 축 중앙의 위치를 정밀하게 결정할 수 있도록 원형 파인더 툴이 사용됩니다. 에지 툴은 링 중앙의 피처를 검사하여 휠의 회전 각도를 결정합니다. 첫 번째 이미지가 촬영되면 레이저가 각 휠에 크로스헤어를 생성합니다. 그런 다음 첫 번째 레이저가 해제되고, 두 번째 레이저가 다른 각도에서 또 다른 크로스헤어를 생성하여 2차 이미지가 취득됩니다. 그런 다음 에지 툴을 이용하여 각 이미지의 크로스헤어를 검사합니다. 그리고 크로스헤어의 좌표가 Radix에서 작성한 프로그램으로 전달됩니다. 이 프로그램은 크로스헤어 간의 차이를 이용하여 휠의 회전 및 기울기 각도를 계산합니다.
그러면 시스템이 이 정보를 Fanuc 로봇의 컨트롤러로 전달합니다. 이 로봇은 손목을 회전하여 휠의 회전 및 기울기 각도에 일치시켜 너트러너를 돌려 휠의 회전 각도에 맞춥니다. 그 다음에 너트러너 사각형을 러그 너트에 맞춥니다. 단 수 초 만에 너트러너가 돌아가 적정 토크로 너트가 조여집니다.
이 애플리케이션은 18개월 동안 99.6% 이상의 가동률을 나타냈습니다(누락된 타이어, 타이어의 누수 등과 같은 시스템 오류 포함). 이 애플리케이션의 자동화는 두 명의 작업자가 까다롭고 스트레스가 많은 작업을 보다 예측 가능한 역할로 전환함으로써 실현되었습니다. Radix Controls Inc. 운영 담당 부사장인 Shelley Fellows는 "현재까지 머신비전을 사용하여 이 애플리케이션을 성공적으로 자동화한 경우는 이번이 최초입니다."고 말합니다.