정임두 교수팀, 3D 프린팅 센서캡과 AI 결합한 스마트 지그 시스템 개발
모빌리티부터 항공우주까지, 고정밀 산업군에 적용 가능
센서 기반 히트맵으로 결함 시각화, 작업자 대응 시간 단축
스마트 제조 전환의 핵심 기술로 연간 수억 원 비용 절감 기대

UNIST는 기계공학과 정임두 교수팀이 AI 기반의 초고속·초정밀 품질 검사 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 이 기술은 기존 12분이 걸리던 검수 시간을 2.79초로 단축하여 자동화 생산 라인에서 실시간 전수 검사를 가능하게 한다.

정 교수팀은 3D 프린팅 센서캡과 AI 알고리즘을 결합한 ‘스마트 지그 품질 검사 시스템’을 개발했다. 이 시스템은 조립 공정에서 부품을 고정하는 순간 단차 불량 여부를 판별한다. 센서캡이 부품 표면 형상에 맞춰 변형되면 AI가 이를 분석해 불량을 찾아낸다. 

이 기술은 수백 마이크로미터 수준의 미세 단차 불량까지 탐지할 수 있으며, 검출된 결함은 히트맵으로 시각화돼 작업자가 결함 위치와 정도를 직관적으로 확인할 수 있다.

정 교수는 “이 기술은 모빌리티, 가전, 반도체, 항공우주 등 고정밀 조립이 중요한 산업군에 적용할 수 있다”며 “검사 인력과 시간 절감, 품질 신뢰도 향상, 불량 최소화를 통한 연간 수억 원대 비용 절감 효과를 기대할 수 있다”고 말했다. 

이번 연구는 UNIST 박서빈 연구원과 김태경 연구원이 제1저자로 참여했으며, 연구 성과는 ‘저널 오브 매뉴팩처링 시스템’에 게재될 예정이다.

이번 연구로 개발된 스마트 지그 품질 검사 시스템은 대규모 연속 생산 환경에서도 전수 검사를 가능하게 하는 기술적 기반을 마련했다. 센서 위치 기반의 결함 시각화 히트맵 제공 기능을 통해 작업자의 현장 대응 시간을 단축할 수 있으며, 센서 및 알고리즘은 현장 조건에 맞춰 쉽게 재학습 및 보정할 수 있다. 

이 시스템이 산업 현장에 도입될 경우, 품질 불량 탐지율 향상과 검사 자동화에 따른 검사 비용 절감, 불량품 유입 방지에 따른 생산 손실 감소 효과가 기대된다. 나아가 공정 내 AI 기반 실시간 품질 진단 체계로 확장 가능하여, 스마트 제조·스마트 팩토리 전환의 핵심 기술로 활용될 수 있다.

출처 : 브릿지경제