수소연료전지차, `성능 높이고, 안전하게 오래 탄다`…딥러닝 기반 `실시간 3D 감지`

표준연, 연료전지 핵심 '금속분리판' 표면 결함 측정
2D로 어려운 찍힘, 스크래치 등 한 번 촬영으로 감지

한국표준과학연구원은 연료전지의 미세 결함을 실시간 감지하는 딥러닝 기반의 측정기술을 개발했다. 연구팀이 표면 결함이 있는 연료전지 금속분리판 샘플을 이용해 실시간 3D 형상 측정 실험을 진행하고 있다. 표준연 제공

딥러닝 기반의 3D 형상 측정장치를 이용해 연료전지 표면 결함을 실험하는 장면. 표준연 제공

수소연료전지차의 성능을 높이고 안전성과 내구성 향상에 기여할 생산 공정기술이 개발됐다.

한국표준과학연구원은 김영식 박사 연구팀이 수소연료전지 표면의 미세한 결함을 생산 공정에서 감지할 수 있는 '딥러닝 기반의 실시간 3D 측정기술'을 개발했다고 26일 밝혔다.

연료전지 표면 형상을 실시간 3D으로 측정하려면 원샷 패턴 주사방식이 활용된다. 이 방식은 물체 표면에 촘촘한 복합 격자무늬 패턴의 빛을 쪼인 후, 반사돼 나오는 빛의 변형된 패턴을 분석해 흠집이나 손상 등의 3차원 정보를 얻어낸다.

하지만, 이 방식은 표면의 반사율이 낮거나 다양한 패턴이 섞여 있는 형태의 경우 측정이 불가능하다. 예를 들어, 연료전지의 핵심 부품인 금속분리판은 표면이 울퉁불퉁한 스테인리스 소재로 돼 있어 산업 현장에서 실시간 3D 검사가 어렵다.

연구팀은 패턴 주사방식에 자체 개발한 딥러닝 네트워크에 수천 개 이상의 표면 형상 측정 데이터를 학습시켜 빛 반사율이 낮거나 복잡한 형태의 표면도 실시간으로 3D 형상 측정이 가능하도록 구현했다.

여기에 표면 결함이 있는 금속분리판 데이터를 AI 알고리즘에 추가로 학습시켜 적은 양의 데이터 학습만으로 2D 검사로 판별하기 어려운 샘플 표면의 찍힘과 스크래치를 단 한번의 촬영으로 감지하는 데 성공했다.

이 기술은 측정 대상의 형태나 크기와 관계 없이 생산 라인에 손쉽게 탑재할 수 있어 외부 진동과 온도 변화가 큰 생산 과정 중에도 자동으로 불량 여부를 검사할 수 있다.

김영식 광영상측정표준팀장은 "이 기술은 단 한번의 촬영으로 표면 형상의 결함을 찾아낼 수 있어 제조 공정 가동을 멈추지 않고 품질을 모니터링할 수 있다"며 "연료전지 성능을 극대화하고 내구성과 안전성 향상에 기여할 것으로 기대한다"고 말했다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr