눈으로 찾기 힘든 초미세 불량, 이제 인공지능이 찾는다!

한국재료연구원, 제품 표면의 초미세 불량 요인 자동 인식 기술 개발

□ 국내 연구진이 복잡한 형상을 가진 표면의 초미세 불량 요인을 자동으로 인식할 수 있는 기술을 개발하는 데 성공했다.

□ 과학기술정보통신부 산하 정부출연연구기관인 한국재료연구원(KIMS, 원장 이정환) 재료인공지능·빅데이터연구실 강성훈 박사 연구팀은 인공지능(AI) 기술을 이용해 사람이 쉽게 분별하기 어려운 제품 표면의 초미세 불량을 정확하게 검출할 수 있는 기술을 개발했다.

□ 제품의 미세 불량은 다양한 형태로 나타나고 이를 눈으로 확인 및 검사하는 데는 많은 시간과 비용 손실이 발생한다. 특히 복잡한 형태의 계층 구조를 가진 부품의 표면은 3차원 형상을 띠고 있어 현미경이나 육안 판별만으로 그 정확성을 얻기에 다소 어려움이 있었다.

□ 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 3차원 형상을 2차원으로 단순화한 이미지를 통해 제품 표면의 계층 구조를 자동 인식하고, 기준이 되는 이미지로부터 벗어나는 미세 불량을 검출하는 인공지능(AI) 기술 개발에 성공했다.

□ 적용된 인공신경망은 불량 요인의 특징을 자동으로 학습한 뒤 불량 검출 및 분류를 수행하게 된다. 

 ㅇ 특히 머리카락 굵기(50㎛)의 절반 수준인 초미세 불량은 눈으로 정확히 판독하는 게 불가능해 현미경을 이용해 시편 하나 당 수십 장의 사진 촬영을 통해 작업자가 이를 일일이 확인하는 과정을 거쳤다. 하지만 본 기술을 이용할 경우, 단 1초 내외의 시간만으로 정확하게 불량 요인을 검출하는 게 가능하다. 

 ㅇ 또한 불량 검출 이외에도 클래스 액티베이션 맵(CAM, Class Activation Map) 신경망을 적용해 인공지능(AI)이 표면의 어떠한 특징을 기준으로 불량을 선별했는지 사용자가 알 수 있도록 해 초미세 불량 검출의 신뢰성을 높였다.

□ 연구책임자인 강성훈 책임연구원(실장)은 “최근 공정 자동화 및 스마트팩토리 구축이 사회적 이슈가 되고 있다.”며, “개발된 기술을 다양한 자동화 공정 라인에 적용할 경우, 사람이 판독하기 어려운 미세 불량도 빠른 시간 내에 검출할 수 있을 것으로 기대된다.”고 말했다.

□ 이번 연구는 산업통상자원부의 ‘자동차용 경량소재 가상공학 플랫폼 구축사업’과 한국재료연구원 주요사업의 지원으로 수행됐다.