연료전지 표면 미세결함 실시간으로 찾는 AI

한국표준과학연구원(KRISS)

연료전지 표면의 미세결함을 찾아내는 인공지능(AI) 기반 실시간 3D 측정기. 한국표준과학연구원(KRISS) 제공

국내 연구진이 연료전지 표면의 미세결함을 찾아내는 인공지능(AI)을 개발했다. 측정 대상의 형태나 크기와 관계없이 생산라인에 손쉽게 탑재할 수 있어 외부 진동 및 온도 변화가 큰 생산과정 중에도 자동으로 불량 여부를 검사할 수 있다. 연료전지를 포함한 다양한 제조업 분야에서 생산성 향상, 품질 개선, 비용 절감 등을 통해 스마트 팩토리 도입에 기여할 것으로 기대된다.

한국표준과학연구원(KRISS)은 광영상측정표준팀이 연료전지 표면의 미세한 결함을 생산 공정에서 실시간으로 감지할 수 있는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 연구 결과는 국제학술지 'IEEE 산업 전자 학술지'에 지난달 온라인 게재됐다.

표면 형상의 실시간 3D 측정에는 원샷 패턴 주사방식이 활용된다. 물체 표면에 촘촘한 복합 격자무늬 패턴을 지닌 빛을 조사한 후 반사돼 변형된 패턴을 분석해 흠집이나 손상 등의 3차원 정보를 얻어내는 측정법이다. 표면의 반사율이 낮거나 다양한 패턴이 섞여 있는 형태의 경우 측정이 불가능하고 연료전지의 핵심부품인 금속분리판은 표면이 울퉁불퉁한 스테인리스(SUS) 소재로 돼 있어 산업 현장에서 실시간 3D 검사가 어렵다는 단점이 있다.

이번에 개발된 기술은 딥러닝 기반의 실시간 3D 측정기술이다. 단 한 번의 촬영으로 표면 형상의 결함을 찾아낼 수 있어 제조 공정의 가동을 멈추지 않고도 품질을 모니터링 할 수 있다.

연구팀은 기존 원샷 패턴 주사방식에 AI 알고리즘을 도입했다. 이 알고리즘을 바탕으로 자체 개발한 신개념 딥러닝 네트워크 'DYnet++'는 수천 개 이상의 표면 형상 측정데이터를 학습할 수 있다. 또 빛 반사율이 낮거나 복잡한 형태의 표면을 실시간으로 3D 측정할 수 있는 것으로 나타났다.

연구팀은 이 기술을 연료전지 샘플에 적용하기 위해 표면 결함이 있는 금속분리판 데이터를 AI 알고리즘에 추가로 학습시켰다. 적은 양의 데이터 학습만으로도 응용력을 갖춰 3D 형상 측정 결과 2D 검사로는 판별이 어려웠던 샘플 표면의 찍힘과 스크래치가 단 한번의 촬영으로 감지됐다. 

김영식 KRISS 광영상측정표준팀장은 “이번 기술을 활용하면 연료전지 금속분리판의 다양한 불량과 결함을 실시간으로 판별할 수 있다”며 “최근 활발히 보급되고 있는 연료전지의 성능을 극대화하고 내구성과 안전성 향상에 기여할 성과”라고 말했다. KRISS는 이번 기술을 다양한 산업현장에 적용할 수 있도록 후속연구를 이어갈 예정이다.

[박정연 기자 hesse@donga.com]