생기원, 마스크 제조업체에 AI 품질검사 기술 지원...수작업 대체 성과

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사진 왼쪽부터 생기원 로봇응용연구부문 고광은, 장인훈 박사, KS커뮤니케이션 한균성 대표
<사진 왼쪽부터 생기원 로봇응용연구부문 고광은, 장인훈 박사, KS커뮤니케이션 한균성 대표>

한국생산기술연구원(원장 이낙규)은 마스크 제조 전문기업 KS커뮤니케이션(대표 한균성)에 인공지능(AI) 품질검사 기술을 지원, 마스크 검수 공정을 자동화하는데 성공했다고 8일 밝혔다.

기존 품질검수 공정은 주로 근로자 수작업에 의존했기 때문에 생산성이 낮고 정확하지 않았다. 사람 손과 접촉해 오염될 우려도 있었다.

KS커뮤니케이션이 생기원에 검수 자동화 기술지원을 요청했고, 생기원이 딥러닝원천기술을 기반으로 약 3주 만에 품질검사 시스템을 개발해 지난 9월 기술이전을 완료했다.

개발 품질검사 시스템 핵심은 생기원 로봇응용연구부문 장인훈, 고광은 박사 연구팀이 보유한 '딥러닝 기반 영상패턴분류기술'에 있다.

이 기술은 스스로 학습 가능한 AI 알고리즘이수많은 영상 데이터를 실시간으로 분석해 특정 패턴을 찾고 비슷한 것끼리 분류해내는 기법이다.

연구팀은 불량 마스크의 주요 특징을 프로그램에 직접 입력하는 대신, 충분한 영상 데이터를 제공함으로써 AI가 마스크 위치를 추정하고 이어링 부위에 대한 불량 여부를 자체 판단할 수 있도록 학습시켰다.

3일 동안 불량 판단 학습을 마쳤으며, 이후 기존 마스크 생산라인에 쉽게 적용할 수 있도록 AI 알고리즘을 탑재한 통합 품질검사 모듈을 2주에 걸쳐 최종 제작해냈다

시범 테스트 결과, 마스크 검수 정확도는 약 99.7%에 달했으며 마스크 위치 탐지 및 불량 분류까지 걸리는 시간이 제품 1개당 최대 15분의 1초에 불과해 수작업에 비해 속도도 크게 향상됐다.

생산성이 향상되고 오분류 문제도 줄어들어 업체의 마스크 일일 생산량이 약 40만 장으로 전보다 30%가량 증가하는 성과도 냈다.

KS커뮤니케이션은 지난 9월 경기도 고양시 소재의 공장에 해당 모듈을 도입해 본격적인 마스크 생산에 돌입했다.

장인훈 박사는 “AI 기술을 방역 마스크 생산에 적용한 최초의 사례”라며 “기술이전 기간이 통상 최소 수개월에서 길게는 수년이 소요되는 반면, 코로나19 방역의 중요성을 고려해 신속하게 개발해냈다.”라고 말했다.

대전=김영준기자 kyj85@etnews.com