복잡한 형상을 가진 표면의 초미세 불량 여부를 자동으로 인식할 수 있는 인공지능 기술을 국내 연구진이 개발했다.

과학기술정보통신부 산하 한국재료연구원(KIMS, 이하 재료연)은 재료 인공지능·빅데이터연구실 강성훈 박사 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 이같은 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.

연구팀이 개발한 인공신경망(인공지능의 한 종류)은 불량의 특징을 자동으로 학습한 다음 초미세 불량까지 정확하게 검출해낸다.

3차원 형상의 제품 표면을 여러 방향에서 찍은 단순화된 2차원 이미지를 통해 제품 표면의 계층구조를 자동으로 인식하고, 기준에서 벗어나는 미세 불량을 검출해내는 원리다.

또 클래스 액티베이션 맵(CAM, Class Activation Map) 기술을 적용해 왜 불량으로 판독됐는지에 대한 불량요인도 사용자가 알 수 있도록 했다.

불량 여부와 그 요인을 확인하기까지 소요되는 시간은 단 1초 안팎이다.

머리카락 굵기(50㎛)의 절반 수준인 초미세 불량은 눈으로 정확히 판독하는 것이 불가능해 기존에는 작업자가 현미경을 이용해 제품 하나당 수십장의 사진 촬영을 한 다음 시간을 들여 일일이 확인해야 하는 번거로움이 있었다.

연구 책임자인 강성훈 책임연구원은 "최근 공정 자동화 및 스마트 공장 구축이 사회적 이슈가 되고 있다"며 "개발된 기술을 다양한 자동화 공정 라인에 적용하면 사람이 판독하기 어려운 미세 불량도 빨리 검출할 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다.

이번 연구는 산업통상자원부의 '자동차용 경량 소재 가상공학 플랫폼 구축사업'과 재료연 지원으로 수행됐다.