3초도 되지 않는 짧은 시간에 초미세 단차 불량을 찾아내는 인공지능(AI) 품질 검사 기술이 나왔다.

단차 불량은 조립 부품 간 표면 높이가 어긋나는 현상으로, 접합부의 강도 저하와 품질 불량을 유발한다.

울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 정임두 교수팀은 3D 프린팅 센서캡과 이상 탐지 AI 알고리즘을 결합해 단차 불량을 실시간으로 판별하는 '스마트 지그 품질 검사 시스템'을 개발했다고 1일 밝혔다.

이 시스템은 조립 공정에서 부품을 고정하는 순간 단차 불량 여부를 판별할 수 있다.

지그는 조립할 부품을 정확한 위치에 고정해 두는 장비로, 연구진은 고정 팔 역할을 하는 지그의 클램프 접촉면에 부드러운 소재의 3D 프린팅 센서캡을 부착했다.

부품을 클램프로 잡으면 부착된 센서캡이 부품 표면 형상에 따라 미세하게 눌리거나 벌어지는데, 이 변형 패턴을 AI가 분석해 불량을 찾아내는 원리다.

이 기술로 12분 정도 걸리던 검수 시간을 2.79초로 단축해 자동화 생산 라인을 멈추지 않고 전수 검사를 할 수 있으며, 수백 마이크로미터(㎛·100만분의 1ｍ) 크기의 초미세 단차 불량까지 찾아낼 수 있다고 연구진은 설명했다.

이 결함을 히트맵으로 시각화해 작업자가 결함 위치와 정도를 직관적으로 확인해 대응할 수 있게 한다.

또 정상 제품 데이터만으로도 AI 모델을 학습시킬 수 있어 불량 데이터 수집과 수작업 라벨링이 어려운 실제 제조 환경에서 곧장 적용할 수 있다고 연구진은 밝혔다.

정임두 교수는 "로봇 기반 연속 조립이 이뤄지는 모빌리티, 가전, 반도체, 항공우주 등에 적용할 수 있을 것"이라며 "검사 인력과 시간 절감, 품질 신뢰도 향상, 불량 최소화를 통해 연간 수억원대 비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.

이런 연구 결과는 지난달 10일 제조 산업 분야 국제 학술지 '저널 오브 매뉴팩처링 시스템'(Journal of Manufacturing System) 온라인판에 공개됐다.