조선해양산업의 용접 자동화는 숙련 인력 부족과 고위험 환경 극복을 위해 협동로봇 중심으로 발전하고 있으나 선박블록 내 부 공간을 계측하기 위한 3차원 비전 센서의 경우 계측 거리에 따라 품질이 저하되는 문제가 있다. 본 연구는 협동로봇 용접 자동화를 위 해 3차원 포인트 클라우드 기반의 V-개선 용접선 검출 알고리즘을 제안하였으며 특히 자동화 용접에 필수적인 1m 미만 근거리에서 비전 센서 기술에 따른 계측 정밀도 및 검출된 평면의 개선각을 정량적으로 비교 검증하였다. 대중적으로 활용되고 있는 Active IR Stereo와 Time-of-Flight(ToF) LiDAR 센서를 400mm, 600mm, 800mm 거리에서 90° 개선각 시편으로 비교 평가한 결과 Active IR Stereo 센서는 삼각 측 량 원리의 한계로 인한 데이터 왜곡으로 상당한 각도 오차를 보였으며 800mm에서는 개선면 검출에 실패하였다. 반면 ToF LiDAR 센서는 데이터 왜곡에 강건하여 400mm에서 4.4°의 가장 낮은 평균 개선각 오차를 기록했으며 모든 거리에서 안정적으로 평면을 검출하였다. 이 를 통해 근거리 V-개선 형상 계측에는 ToF LiDAR 방식이 Active IR Stereo 방식보다 높은 정밀도를 제공하여 용접선 검출에 더 적합함을 정량적으로 검증하였다.

Welding automation in the shipbuilding industry is advancing, centered on collaborative robots, to overcome skilled labor shortages and high-risk environments. However, three-dimensional(3D) vision sensors used for measuring ship block interiors present quality degradation issues depending on the measurement distance. This study proposes a 3D point cloud-based V-groove weld line detection algorithm for collaborative robot welding automation. In particular, this study quantitatively compares sensor technologies to identify one that provides the high precision required for automated welding at close ranges of less than 1 m. A comparative evaluation of Active IR Stereo and Time-of-Flight (ToF) LiDAR sensors was performed at distances of 400, 600, and 800 mm using a 90° groove angle specimen. The results show that the Active IR Stereo sensor exhibited critical angle errors due to data distortion caused by the limitations of the triangulation principle and that it failed to detect the groove plane at 800 mm. Conversely, the ToF LiDAR sensor demonstrated robusnesst against data distortion, with the lowest mean groove angle error of 4.4° recorded at 400 mm, and stably detected the planes at all distances. This quantitatively demonstrates that the ToF method provides significantly higher reliability and precision than the Active IR Stereo method for close-range V-groove measurements.

요 약
Abstract
1. 서 론
    1.1 연구 배경
    1.2 연구 동향
    1.3 연구 목적 및 방법론
2. 3D 비전 센서 기반 포인트 클라우드 계측실험 환경
    2.1 3D 비전 센서 비교
    2.2 실험 환경 구성
3. 계측 데이터 품질 분석
4. 용접선 검출 알고리즘 및 평가
    4.1 용접선 검출 알고리즘
    4.2 성능 평가 및 결과 분석
5. 결론 및 향후 연구
Acknowledgement
References

• 정기석(국립목포해양대학교 대학원 해양시스템공학과 박사과정) | Ki-Seok Jung (PhD Candidate, Department of Ocean System Engineering, Graduate School, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea)
• 박본영(국립목포해양대학교 첨단해양모빌리티학과 교수) | Bon-Yeong Park (Professor, Department of Ocean Mobility and Smart Engineering, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea)
• 이동건(국립목포해양대학교 조선해양공학과 교수) | Dong-Kun Lee (Professor, Department of Naval Architecture and Ocean Engineering, Mokpo National Maritime University, Mokpo 58628, Korea) Corresponding author