[이 기사에 나온 스타트업에 대한 보다 다양한 기업정보는 유니콘팩토리 빅데이터 플랫폼 '데이터랩'에서 볼 수 있습니다.] (좌측부터) 정임두 교수, 박서빈 연구원(제1저자), 김태경 연구원(제1저자)/사진=UNIST단 2.79초 만에 수백 마이크로미터(㎛) 수준의 미세 단차(段差) 불량까지 잡아내는 초고속·초정밀 AI 품질 검사 기술을 국내 연구진이 개발했다.
울산과학기술원(UNIST) 기계공학과 정임두 교수 연구팀은 3D 프린팅 센서캡과 이상 탐지 AI 알고리즘을 결합해 부품 단차 불량을 실시간 판별하는 '스마트 지그 품질 검사 시스템'을 개발했다고 1일 밝혔다.
단차 불량은 조립 부품 간 표면 높이가 어긋나는 현상으로, 접합부 강도 저하와 완제품 품질 저하를 초래한다. 성형 오차나 운반 과정에서의 찍힘·뒤틀림 등이 주요 원인이며, 용접 등 조립이 완료된 뒤에는 수정이 사실상 불가능해 초기에 발견하는 것이 중요하다.
이번에 개발된 스마트 지그는 부품을 고정하는 순간 단차 불량 여부를 판별한다. 연구팀은 지그의 클램프 접촉면에 부드러운 소재로 만든 3D 프린팅 센서캡을 부착했다. 부품을 잡을 때 센서캡이 표면 형상에 따라 미세하게 변형되며, 이를 AI가 분석해 불량 여부를 실시간으로 판단한다.
UNIST 연구진에 따르면 이 기술은 기존 12분이 소요되던 검사 시간을 2.79초로 줄여, 자동화 생산 라인을 멈추지 않고 전수 검사를 수행할 수 있다. 또 수백 ㎛ 단위의 초미세 단차 불량까지 검출 가능하다. 결함은 히트맵으로 시각화돼 작업자가 즉각적으로 위치와 정도를 파악하고 대응할 수 있도록 했다.
AI 모델은 정상 제품 데이터만으로 학습할 수 있어 불량 데이터 확보나 수작업 라벨링이 어려운 제조 현장에서도 곧바로 적용 가능하다. 유지보수 비용이 낮고 다른 제조 라인으로의 확장성도 높다. 정임두 교수는 "모빌리티, 가전, 반도체, 항공우주 등 고정밀 연속 조립이 중요한 산업 전반에 적용할 수 있다"며 "검사 인력과 시간을 절감하고 불량률을 낮춰 연간 수억 원대 비용 절감 효과를 기대할 수 있다"고 말했다.
이번 연구는 박서빈 연구원과 김태경 연구원이 제1저자로 참여했으며, 관련 논문은 제조산업 분야 최우수 국제 학술지인 저널 오브 매뉴팩처링 시스템스(Journal of Manufacturing Systems, IF 14.2, JCR 상위 1%) 온라인에 최근 게재됐다. 정식 출판은 추후 이뤄질 예정이다.
