[아시아경제 김봉수 기자] 국내 연구진이 인공지능(AI)을 이용해 복잡한 형상을 가진 표면의 초미세 불량을 자동으로 잡아내는 기술을 개발했다.
한국재료연구원(KIMS)은 강성훈 재료인공지능·빅데이터연구실 박사 연구팀이 AI로 사람이 쉽게 분별하기 어려운 제품 표면의 초미세 불량을 정확하게 검출할 수 있는 기술을 개발했다고 19일 밝혔다.
제품의 미세 불량은 다양한 형태로 나타나고 이를 눈으로 확인 및 검사하는 데는 많은 시간과 비용이 든다.
특히 복잡한 형태의 계층 구조를 가진 부품의 표면은 3차원 형상을 띠고 있어 현미경이나 육안 판별만으로 정확히 판별해 내기 힘들다.
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 거쳐야 했다.
연구팀은 3차원 형상을 2차원으로 단순화한 이미지를 통해 제품 표면의 계층 구조를 자동 인식하고, 기준이 되는 이미지로부터 벗어나는 미세 불량을 검출하는 AI를 만들어 냈다.
불량 요인의 특징을 자동으로 학습한 뒤 불량 검출 및 분류를 수행한다.
단 1초 내외의 시간만으로 정확하게 불량 요인을 검출하는 게 가능하다.
불량 검출 이외에도 클래스 액티베이션 맵(CAM, Class Activation Map) 신경망을 적용해 AI가 표면의 어떠한 특징을 기준으로 불량을 선별했는지 사용자가 알 수 있도록 해 초미세 불량 검출의 신뢰성을 높였다.
강성훈 책임연구원은 “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 것”이라고 말했다.
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