내부 봉제 직물

브리아나 웨슬링 | 2023년 6월 20일

뮌헨에 본사를 둔 독일 기술 스타트업인 Seewts GmbH는 의류와 같은 직물을 처리하고 IDS Imaging Development Systems GmbH의 2D 및 3D 카메라를 사용하여 직물이 어떻게 작동할지 예측하는 자율 로봇을 만듭니다.

섬유 및 의류 산업은 최근 몇 년 동안 공급 및 에너지 문제에 직면해 있으며 노동력 및 장비 부족과 같이 생산을 더욱 방해할 수 있는 미래 문제로 인해 위협을 받고 있습니다. 의류 생산을 유럽으로 이전하면 일부 공급망 문제를 해결할 수 있지만 추가 인건비가 발생합니다.

Seewts는 이러한 문제를 완화하기를 희망하며 특정 응용 분야인 대규모 산업용 세탁소에 관심을 두었습니다. 옷을 접는 것과 같은 산업 세탁소의 많은 공정이 이미 자동화되어 있지만, 작업자는 여전히 세탁물을 손으로 펼쳐 주름 없이 기계에 투입해야 합니다. 이는 인건비에 큰 영향을 미치는 단조롭고 힘든 작업입니다.

회사의 로봇 시스템은 더러운 직물을 분류하거나 세탁물을 접는 기계에 넣는 등의 개별 단계를 자동화함으로써 이러한 인력 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. IDS 카메라는 Seewts 로봇의 이미지 처리 구성 요소를 구성합니다.

전통적으로 의류는 유연성 때문에 로봇이 다루기 어려운 소재였습니다. 현재 사용 가능한 소프트웨어 시스템과 기존 이미지 처리에는 일반적으로 쉽게 변형 가능한 재료에 대한 제한이 있어 상용 로봇과 그리핑 시스템의 기능이 제한됩니다.

Seewts의 로봇 시스템인 VELUM은 직물과 같이 치수가 불안정한 재료를 분석하고 처리할 수 있습니다. 이는 VELUM이 테리직물로 만든 수건 및 이와 유사한 리넨을 주름 없이 쉽게 기존 접지 기계에 공급할 수 있음을 의미합니다.

이 소프트웨어는 상용 로봇, 그리퍼 및 카메라를 하나의 지능형 시스템으로 결합합니다. VELUM의 다중 카메라 시스템은 Ensenso S10 3D 카메라와 uEye CP 카메라 시리즈 모델을 사용합니다.

로봇은 세탁 및 건조 후 시스템에 공급되는 직물의 흥미로운 특징과 고정 지점을 2D와 3D로 식별해야 하므로 이러한 카메라는 시스템에 매우 중요합니다. 이러한 직물은 컨베이어 벨트나 컨테이너에 있는 시스템에 순서 없이 접근합니다. 즉, 시스템이 개별 물체의 모양이나 위치를 예측할 수 없습니다.

카메라는 소재의 다양한 질감을 포착하고 수건의 어느 단이 있고 모서리가 어디에 있는지 구별합니다.

“우리는 2D 및 3D 카메라의 이미지를 일치시켜 3D 데이터와 함께 더 높은 2D 해상도를 갖습니다. 그래서 우리는 2D 카메라(이 경우 더 높은 해상도)와 3D 카메라(즉, 정확한 깊이 데이터)의 각각의 장점을 활용합니다.”라고 Seewts의 공동 창립자이자 CTO인 Tom Doerks는 말했습니다.

Seewts는 카메라가 제공하는 데이터를 처리하는 AI 소프트웨어를 개발했습니다. 이 소프트웨어는 솔기의 경로 및 솔기의 상대적 위치와 같은 기능을 사용하여 직물의 토폴로지를 분석합니다. 프로그램은 이러한 특징을 직물 유형 및 등급에 따라 분류한 다음 이러한 결과를 로봇 명령으로 변환합니다.

“AI는 우리 기술의 핵심입니다. 비결정적 자동화 프로세스에 대처할 수 있는 적응형 시스템을 구축하려면 지능형 알고리즘이 필요합니다. 그렇기 때문에 우리는 AI 연구의 최신 연구 결과를 사용하고 필요에 맞게 이를 개선하여 최종적으로 하나의 큰 전체로 통합합니다.”라고 Seewts의 공동 창립자이자 CPO인 Till Rickert는 말했습니다.

이 회사는 IDS의 소프트웨어 개발 키트인 IDS peak를 포함하여 CNN(Convolutional Neural Networks)과 기존 이미지 처리를 사용하여 데이터를 처리합니다.

VELUM은 불확실한 직원 배치 상황에서도 세탁물의 처리량을 크게 늘리고 수익성을 높일 수 있습니다. 회사는 또한 향후 시스템에 섬유 이외의 더 많은 응용 프로그램을 추가하기를 희망합니다.