울산과학기술원(UNIST) 연구진이 머리카락 두께 수준의 미세 단차 불량까지 실시간으로 검출할 수 있는 초고속·초정밀 인공지능(AI) 품질 검사 기술을 개발했다. 기존에 12분 이상 걸리던 검수 과정을 2.79초로 단축해 자동화 생산 라인을 멈추지 않고 전수 검사가 가능해졌다.
UNIST 기계공학과 정임두 교수팀은 조립 공정에서 부품을 고정하는 지그에 3D 프린팅 센서캡을 부착하고, 이를 이상 탐지 AI 알고리즘과 결합한 ‘스마트 지그 품질 검사 시스템’을 구현했다고 1일 밝혔다. 단차 불량은 부품 표면 높이가 어긋나는 현상으로 접합부 강도를 떨어뜨리고 완제품 품질 저하를 유발한다. 조립 후에는 수정이 불가능해 조기 검출이 핵심 과제로 꼽혀왔다.
스마트 지그는 부품을 클램프로 잡을 때 센서캡이 표면 형상에 따라 미세하게 변형되는 패턴을 감지한다. AI는 이를 분석해 수백 마이크로미터(µm) 단위의 불량 여부를 실시간으로 판별하며, 결과는 히트맵으로 시각화돼 작업자가 결함 위치와 정도를 직관적으로 확인하고 즉각 대응할 수 있다.
이번 기술은 정상 제품 데이터만으로도 학습이 가능해 불량 사례 데이터 확보와 라벨링이 어려운 실제 제조 현장에 바로 적용할 수 있다. 유지·보수 비용이 적고 다양한 제조업 라인으로 확장이 용이하다는 점도 장점이다. 정 교수는 “모빌리티, 가전, 반도체, 항공우주 등 고정밀 조립이 중요한 산업 전반에 적용할 수 있으며, 검사 인력과 시간 절감, 품질 신뢰도 향상, 불량 최소화를 통해 연간 수억 원의 비용 절감 효과가 기대된다”고 말했다.
이번 연구는 박서빈 연구원과 김태경 연구원이 제1저자로 참여했으며, 성과는 제조산업 분야 국제 최우수 학술지 ‘저널 오브 매뉴팩처링 시스템(Journal of Manufacturing Systems, IF 14.2, JCR 상위 1%)’에 7월 10일 온라인 게재됐다.
김지윤 기자/ hello@sciencewave.kr
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