한국재료연구원이 제품 표면의 초미세 불량 요인을 자동 검출하는 기술을 개발했다.
한국재료연구원(KIMS·원장 이정환)은 강성훈 재료인공지능·빅데이터연구실 연구팀이 인공지능(AI)기술을 이용해 사람 눈으로 분별하기 어려운 제품 표면 초미세 불량을 정확하게 검출할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
제품 내 미세한 오차를 비롯한 불량은 다양한 형태로 나타난다. 이를 눈으로 검사하는 데는 많은 시간과 비용이 소요된다. 특히 복잡한 계층 구조를 띤 3차원(D) 형상 부품 표면은 육안은 물론 현미경으로도 정확하게 찾기 어렵다.
연구팀은 3D 구조 형상을 2D 이미지로 단순화해 AI가 표면 계층 구조를 자동 인지하는 방법으로 이를 해결했다. AI는 기준 이미지에서 벗어난 것을 미세 불량으로 파악해 검출한다. 불량 요인의 특징을 자동으로 학습하면서 불량 검출과 분류 정확도도 지속적으로 높일 수 있다.
기존에는 머리카락 굵기(50㎛)보다 작은 초미세 불량을 찾으려면 현미경으로 수십 장씩 사진을 찍고 이를 육안으로 일일이 확인해야 했다. 이 기술은 1초 내외로 정확하게 불량 요인을 검출한다.
연구팀은 이 기술에 '클래스 액티베이션 맵(CAM)' 신경망을 적용, AI가 어떤 특징을 기준으로 불량을 선별했는지도 사용자가 파악할 수 있도록 했다.
강성훈 책임연구원은 “검출이 어려운 불량 여부를 AI를 이용해 정확하고 빠르게 찾아내는 기술이다. 공정 자동화와 스마트팩토리에 적용하면 생산성 향상, 비용 절감 등 다양한 효과를 볼 수 있을 것”이라 말했다.
이번 연구는 산업통상자원부의 '자동차용 경량소재 가상공학 플랫폼 구축사업'과 한국재료연구원 주요사업 지원으로 수행됐다.
창원=임동식기자 dslim@etnews.com
