[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 수년 전까지만 해도 기계에 사용되는 비전 솔루션은 인터페이스를 통해 실제 기계 제어 시스템과 통신하는 완전 독립형 시스템이었다. 또한 비전 라이브러리 또는 간단한 구성을 용이하게 하는 특수 하드웨어의 통합을 위한 프로그래밍 시에 요구되는 코드가 다소 많았다.

Beckhoff는 TwinCAT Vision과 Analytics의 통합으로 간단한 구성으로도 엔지니어링 및 어플리케이션을 간편하게 최적화할 수 있게 했다.

개별적으로 살펴보면, 두 TwinCAT 제품간의 작업 분배는 명확하다. TwinCAT Vision은 기계 제어에 맞게 이미지 처리 작업을 생성하도록 설계돼 있다. 카메라는 드라이브 축과 상당히 유사한 방식으로 그래픽 인터페이스를 통해 구성한다. 이미지 처리 자체가 전적으로 PLC 내에서 프로그래밍되기 때문에 매우 광범위한 PLC 라이브러리를 이용할 수 있다.

반면에 TwinCAT Analytics는 고해상도 진동, 상태 값, 드라이브 위치와 같은 기계의 프로세스 데이터를 평가하기 위한 다수의 다양한 알고리즘을 제공한다. 주요한 차이는 알고리즘의 사용이다.

PLC 라이브러리로 작업하는 것과 달리 TwinCAT Analytics는 구성 편집기에서 순수 그래픽을 바탕으로 사용한다. 알고리즘 자체는 같은 PLC 라이브러리를 기반으로 하며 구성이 완료되면 Analytics 사용자가 새로 생성된 PLC 프로젝트에서 자동 PLC 코드를 생성하는 데 사용할 수 있다. 전체 프로세스가 상당히 간단하며 사용자가 스스로 프로그래밍을 할 필요가 없다.

광범위한 분석 기능

TwinCAT Analytics는 기본적인 엣지 카운터, 한계 모니터링, 엔벨롭(Envelopes)을 포함한 매우 간단한 것에서 고도로 정교한 것까지 광범위한 알고리즘은 물론 특수 분석, 상관 함수, 머신러닝 분야의 비지도 클러스터링 방법을 제공한다.

전체적으로 150개가 넘는 프로세스 데이터 평가를 위한 알고리즘이 존재한다. 이들은 네트워크 상에서 구성되며 개별적으로 연결돼 체인을 형성한다. 형성된 체인은 향후 재사용을 위해 템플릿으로 저장할 수 있다. 많은 사용자가 애플리케이션에 매우 특화된 방식으로 이를 활용해 알고리즘 툴박스에서 특정 기계 모듈이나 기계 구성요소를 위한 섹션과 같은 추가 섹션을 만든다.

따라서 ‘Module MH_Milling_Long3c’와 같은 기계 모듈 이름을 툴박스에 등재할 수 있기 때문에 서비스 기술자가 다양한 기계의 여러 다른 부품에 맞는 알고리즘을 사용할 수 있다. 이 데이터는 TwinCAT Scope 소프트웨어 오실로스코프와 함께 처리를 위해 그래픽 형태로 전송할 수 있을 뿐 아니라 시계열 선 차트, 막대 그래프 또는 3D 차트 형태의 그래픽으로 표시하는 것도 가능하다.

알고리즘 결과를 간단한 드래그 앤 드롭 조작을 통해 타임스탬프와 더불어 차트에 연결해 이벤트를 분류하고 기계 사이클 정확도와 함께 표시할 수 있다. 이는 실시간 기계 데이터 및 과거 데이터 두개 모두에 적용되는데, 예를 들어 논리 연산자를 사용해 데이터 스트림에서 특정한 상태 연관성을 찾을 수 있다. 따라서 특히 오작동을 찾을 때 시간을 대폭 절약할 수 있다. 하지만 진정한 엔지니어링 간소화 방법은 PLC 코드 생성의 자동화다.

일반적으로 코드 생성 기능을 갖춘 TwinCAT Analytics를 사용하면 PLC 런타임 환경에서의 연속적인 분석이 가능하다. 이는 기계 제어 런타임 자체일 수도, 혹은 기계 제어와 병렬로 실행되며 실제 제어 프로세스와 분리된 원격 디바이스 상의 런타임일 수도 있다.

이와 같은 분리 방식은 프로세스와 독립적으로 항상 분석 결과를 교환하고 업데이트할 수 있다는 이점을 제공하는데, 특히 데이터 분석 경험이 지속적으로 증가하고 있는 일반적인 시나리오에서 더 그렇다. 정교한 알고리즘을 기계 제어 시스템과 함께 사용하는 것 또한 일반적이지 않다.

많은 사용자가 이와 같은 알고리즘을 사용해 프로그래밍하고 기존 제어 코드에 통합하는 방식을 인정하고 있다. 더구나 사용자가 이미 구성하고 시험한 것을 다시 입력하는 것은 시간 낭비다. 따라서 자동 코드 생성은 개발 단계에서 프로그래밍 오류를 방지하고 시간을 크게 줄여준다. 이러한 이점은 사용자가 분석 코드뿐 아니라 분석 결과 표시를 위한 웹 기반 대시보드를 자동으로 생성하는 경우에 더욱 두드러지게 나타난다.

Vision 통합을 통해 얻은 이점

기계에서 카메라 시스템이 전통적인 센서를 대체하는 경우가 점차 증가하고 있고 다수의 센서를 단일 카메라 시스템에 통합할 수 있다는 점을 고려할 때, 이미지 데이터 평가를 TwinCAT Analytics에 통합하는 것은 당연한 일이다.

또한 TwinCAT Analytics의 로우 코드 접근 방식은 다수의 특수 비전 툴에서 보편화돼 있으며, 따라서 TwinCAT Vision을 이상적으로 보완할 수 있다. 그렇기 때문에 다수의 비전 알고리즘을 TwinCAT Analytics에 점진적으로 통합하는 것이 당연한 단계라고 할 수 있다.

TwinCAT을 사용해 비전 어플리케이션을 만들면 더 이상 프로그래밍부터 시작할 필요가 없다는 점에서 분명한 이점을 제공한다. 필수 알고리즘들을 비실시간 상황에서 실행하고 테스트하기 전에 구성 프로세스에 간편하게 통합할 수 있다.

특히 애플리케이션의 초기 평가 단계 동안 다양한 기능 및 파라미터를 시험해야 하는데 이제 매번 실시간 구성을 활성화하고 코드를 다운로드해야 하는 번거로움을 피할 수 있다. 독립성은 기계 상태를 복원할 필요성을 없애고, 따라서 새 결과를 이전 결과와 비교할 수 있게 해준다. 예를 들어 이는 불합격 식별이 필요한 최종 테스트에서 특히 유용하다.

비실시간 상황에 더해 과거 미가공 이미지 데이터를 반복적으로 사용해 평가 및 파라미터를 최적화할 수 있다는 것 또한 장점이다. 색상 필터 및 중간값 필터와 같은 알고리즘 모듈에서의 출력 이미지를 Detect Blobs 또는 Read QR Code와 같은 다른 비전 알고리즘에서의 입력과 연계할 수 있다.

하나 이상의 카메라 시스템에 대한 이상적인 설정을 찾게 되면 버튼을 눌러 간단히 TwinCAT Vision 라이브러리를 기반으로 하는 필요한 실시간 PLC 코드를 생성하여 제어 시스템으로 다운로드할 수 있다.

생성된 PLC 코드는 투명하게 판독할 수 있으며 객체 지향적이다. 구조가 이전에 구성된 네트워크를 기반으로 돼 있기 때문에, 사용자가 생성된 코드로 방법을 손쉽게 찾을 수 있다. 이 시점에서 애플리케이션을 이상적으로 마무리할 수 있으며, 언제라도(후속 코드 비교 및 병합 단계 등에서) 세부적인 변경을 수행할 수 있다.

사용자 입장에서 TwinCAT Vision 라이브러리의 세부 문서를 사용해 생성된 코드의 비전별 부분을 파악하는 것 또한 매우 편리하다. 이 기능만으로도 엔지니어링이 대폭 간소화되어 시간을 크게 단축하고 관련된 엔지니어링 비용도 절약할 수 있다.

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