울산과학기술원(UNIST)은 3D 프린팅 센서캡과 AI 알고리즘을 활용해 제조 공정에서 발생하는 단차 불량을 실시간으로 검출할 수 있는 혁신적인 검사 시스템을 개발했다고 1일 밝혔다.

정임두 기계공학과 교수팀이 개발한 '스마트 지그 품질 검사 시스템'은 기존 12분가량 걸리던 검수 시간을 2.79초로 대폭 줄였다. 수백 마이크로미터(μm) 수준의 초미세 단차 불량까지 탐지할 수 있는 것이 특징이다.

단차 불량은 조립되는 부품들 사이의 표면 높이 차이로 발생하는 문제다. 개별 부품의 성형 오차나 이동 중 발생하는 찍힘, 뒤틀림이 주된 원인으로 작용한다. 이런 불량은 접합부 강도를 떨어뜨리고 전체 제품 품질에 악영향을 미친다. 용접 등 최종 조립 후에는 수정이 어려워 사전 발견이 매우 중요하다.

새로운 시스템의 핵심은 조립 공정에서 부품을 고정하는 지그 장비에 있다. 연구팀은 부품을 잡는 클램프 접촉면에 부드러운 재질의 3D 프린팅 센서캡을 설치했다. 부품이 클램프에 고정될 때 센서캡이 부품 표면에 따라 변형되는 패턴을 AI가 실시간 분석해 불량 여부를 판단한다.

검출된 결함은 히트맵 형태로 표시돼 작업자가 결함의 위치와 심각도를 한눈에 파악할 수 있다. 즉각적 대응이 가능해 불량품 생산을 최소화할 수 있다는 장점이 있다.

이 기술의 또 다른 강점은 정상 제품 데이터만으로 AI 모델 학습이 가능하다는 점이다. 불량 데이터 수집이나 수작업 라벨링 작업이 불필요해 실제 제조 현장에 바로 적용할 수 있다. 유지 보수 비용도 적고, 다양한 제조 라인으로의 확장성도 뛰어나다.

자동화 생산 라인을 중단하지 않고 전수 검사가 가능해 생산성 향상에도 크게 기여할 것으로 예상된다.

정임두 교수는 "모빌리티, 가전, 반도체, 항공우주 등 고정밀 조립이 필요한 전 산업 분야에 활용할 수 있다"며 "검사 인력과 시간 절약, 품질 신뢰도 개선, 불량 감소를 통해 연간 수억원대 비용 절감 효과를 거둘 수 있을 것"이라고 밝혔다.

이번 연구에는 박서빈 연구원과 김태경 연구원이 제1저자로 참여했다. 연구 결과는 제조 산업 분야 최우수 국제학술지 '저널 오브 매뉴팩처링 시스템(Journal of Manufacturing Systems, IF 14.2, JCR'1%)'에 7월 10일 자로 온라인 게재됐으며 정식 출판을 앞두고 있다.