연료전지 표면 미세결함 AI로 샅샅이 찾는다

표준연, 제조품 미세결함 찾는 3D 측정기술 개발
AI 기술 도입… 빛 반사로 흠집·손상 감지
‘스마트 팩토리’ 적용 가능… 후속 연구 진행

한국표준과학연구원이 개발한 3D 형상 측정기술장비. /한국표준과학연구원

인공지능(AI)으로 연료전지 표면의 결함을 발견해 생산 안전성을 높이는 기술이 개발됐다. 이 기술은 연료전지뿐 아니라 제조업 분야에서 생산성을 높을 수 있는 스마트 팩토리에 적용될 것으로 기대된다.

한국표준과학연구원(표준연)은 광영상측정표준팀이 연료전지 표면의 미세한 결함을 생산 공정에서 실시간으로 감지할 수 있는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이 기술은 딥러닝 기반의 실시간 3D 측정기술로, 한 번의 촬영으로 표면 형상의 결함을 찾아낼 수 있어 제조 공정을 멈추지 않아도 품질을 감시할 수 있다.

실시간 3D 측정에는 원샷 패턴 주사방식이 활용된다. 원샷 패턴 주사방식은 물체 표면에 촘촘한 격자무늬 패턴의 빛을 쏜 뒤, 반사된 변형 패턴을 분석해 흠집이나 손상을 얻는 측정법이다. 이 방식은 반사율이 낮거나 다양한 패턴이 섞여 있으면 측정이 힘들다는 단점이 있었다.

표준연 광영상측정표준팀은 원샷 패턴 주사방식의 단점을 보완하기 위해 자체 개발한 AI 알고리즘을 도입했다. 개발한 딥러닝 네트워크 ‘DYnet++’는 수천 개 이상의 표면 형상 측정데이터를 학습하고, 빛 반사율이 낮거나 복잡한 형태의 표면을 실시간으로 3D 측정을 할 수 있다.

연구팀은 AI 기술을 연료전지 샘플에 적용하기 위해 표면 결함이 있는 금속분리판 데이터를 학습시켰다. 적은 양의 데이터 학습으로도 응용력을 갖췄고, 2D 검사로는 판별이 어려웠던 샘플 표면의 찍힘과 스크래치를 한 번의 촬영으로 감지했다.

한국표준과학연구원이 자체 개발한 딥러닝 네트워크 ‘DYnet++’를 이용한 3D 형상 측정 모식도. /한국표준과학연구원

측정 대상의 형태나 크기에 상관없이 공정에 쉽게 탑재할 수 있는 것도 장점이다. 외부 진동과 온도 변화가 큰 생산과정에서 불량품을 감지할 수 있다는 게 연구팀의 설명이다. 연료전지뿐 아니라 다양한 제조업 분야의 스마트 팩토리에도 도입할 수 있다. 표준연은 이 기술을 다양한 산업 현장에 적용할 수 있도록 후속연구를 이어갈 예정이다.

김영식 표준연 광영상측정표준팀장은 “이 기술로 연료전지 금속분리판의 다양한 불량과 결함을 실시간으로 판별할 수 있다”며 “최근 활발히 보급되고 있는 연료전지의 성능을 극대화하고 내구성과 안전성 향상에 기여할 성과”라고 했다.

이번 연구는 산업통상자원부 소재부품기술개발사업의 지원을 받아 진행됐다. 연구성과는 국제학술지 국제전기전자공학회(IEEE) ‘산업 전자 학술지(Transactions on Industrial Electronics)’에 지난달 온라인 게재됐다.

참고 자료

IEEE Transactions on Industrial Electronics, DOI: https://doi.org/10.1109/TIE.2023.3253940

- Copyright ⓒ 조선비즈 & Chosun.com -