[AI 바우처 이펙트]눈에 보이지 않는 결함까지 찾는다…AI로 제조 품질향상 UP

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게티이미지뱅크 제공
<게티이미지뱅크 제공>

인공지능(AI) 바우처 사업이 제조업 제품 품질을 높이기 위한 다양한 서비스와 기술 활용을 지원한다.

과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 진행하는 AI 바우처 사업은 AI 솔루션 적용이 필요한 중소·벤처기업(수요기업)에게 바우처를 발급하고, 수요기업이 중소·벤처기업(공급기업) AI 솔루션을 도입하는 사업이다.

제조업에서는 기존 기술에 AI를 적용하면 제품 품질향상을 높일 뿐 아니라 생산성도 개선할 수 있어 의미가 크다. AI 바우처 사업 참여기업이 기술력 향상으로 제품 불량률을 획기적으로 줄이는 등 성과를 보여 주목받는다.

최근 차량용 반도체 품귀로 인해 자동차 생산이 일부 중단되는 등 업계 생산 차질이 장기화하는 문제가 발생했다. 고도화, 초집적화하는 반도체 생산 과정에서 중요한 부분을 차지하는 것이 결함검출 과정이다. 불량 반도체는 기계 심각한 오류나 사고로 이어지기 때문이다.

AI 바우처 사업에 참여한 자비스는 엑스레이(X-ray) 검사 장비에 적용되는 AI 기반 반도체 결함검출 솔루션을 활용했다. 기존 반도체 결함검출은 광학식 검사나 인간 눈에 의존한 매뉴얼 검사 방식이라 느리고 부정확한 검사로 한계가 있었다. 자비스는 초고해상도 기반 노이즈 처리 기술과 딥러닝 기술로 불량 검출 정확도를 개선하고 고속으로 불량품을 진단했다.

회사 관계자는 “AI 바우처 사업 덕분에 기존보다 불량 검출 정확도를 개선할 수 있었다”면서 “반도체 이외에도 식품, 배터리 등 모든 산업영역에 AI 기반 검사 장비를 확산할 수 있을 것”이라고 기대했다.

지난달 국토교통부는 국내외 자동차 업체에서 제작 또는 수입·판매한 총 58개 차종 4만5714대 자동차와 총 16개 형식 3083대 건설기계에서 제작 결함이 발견되자 리콜조치를 취했다. 자동차 제작 결함 중 연료탱크이나 프레임 용접 불량은 인명사고로 이어질 수 있다. 최근 자동차 무게 감소를 위해 알루미늄 하우징이 일반화되는 상황에서 용접 불량은 심각한 작동 오류나 파손을 일으키기 때문에 정확한 품질진단이 필수다.

엠테스는 알루미늄 레이저 용접 시 AI를 이용해 불량을 진단하고 생산단계에서 고객 불량 유출 방지·불량 요인을 도출하는 솔루션을 활용했다.

기존 레이저 검사 방식은 용접 부분의 곡선구간이나 폭이 좁은 구간에서 검사 시 반사되는 레이저 상이한 파형 패턴으로 용접 결함 진단에 한계가 있었다. 이를 개선하기 위해 AI 기술을 도입해 용접 표면으로부터 반사된 신호를 영상 수집, 고객 용접 불량 유출과 사내 공정 용접 불량률을 감소시켰다.

엠테스 관계자는 “AI 바우처 지원을 통해 알루미늄 레이저 용접 불량 검출 시스템을 구축했다”면서 “품질향상을 통한 대외 신뢰도 향상으로 고객사 연장 수주를 이룰 것으로 기대한다”고 말했다.

< AI 바우처 사업 운영 구조> 자료:정보통신산업진흥원
<< AI 바우처 사업 운영 구조> 자료:정보통신산업진흥원>

과기정통부 관계자는 “제조업 AI 도입은 품질개선, 생산성 향상, 비용절감 등 현장 혁신 성공사례가 다수 발굴돼 AI 바우처를 활용하는 기업이 많다”면서 “기존 산업에 AI를 활용해 제조 혁신으로 기업이 거듭나도록 지속 지원하겠다”고 밝혔다.

김지선기자 river@etnews.com