본 이전기술은 용접 후 작업 라인에서의 자동화된 실시간 용접 품질검사를 위해 용접 비드 이미지 획득 및 딥러닝 모델을 이용한 불량 용접 비드 검출 기술로, 보다 자세하게는 용접 비드 이미지로부터 불량 비드를 검출하고 패턴별 분류하기 위한 딥러닝 모델 학습 및 추론 기술과, 여러 각도에서 용접 비드 이미지 획득을 위한 카메라, 렌즈, 회전 스테이지가 포함된 정밀제어 플랫폼 기술과, 품질검사 결과 시각화 및 정밀제어 플랫폼 동작 제어, 학습데이터 관리를 위한 그래픽 기반 사용자 인터페이스 기술이 포함된다.
- 산업이 고도화되고 제품의 소재가 다양해짐에 따라 다양한 용접 기법(MIG/MAG 용접, CO2 용접, 레이저 용접, 전자빔 용접 등)과 용접 조건이 적용되고 있어 용접 비드 정상/불량 판별의 정확도 향상 및 고속 자동 판별이 요구되고 있음
- 기존 실시간 용접 모니터링 시스템은 대부분 2차원적 전기신호 (전압, 전류 등)만으로 품질을 판단하므로 판별 정확도에 한계가 있음
- 최근 딥러닝 기술을 용접 품질검사에 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있으나, 용접별/분야별 다양한 용접 비드 패턴을 학습하기 위해서는 케이스별 다량의 학습데이터셋이 필요하며, 업체별/기관별 용접 환경이 서로 달라서 용접 분야에서 딥러닝 기술을 확산하는데 많은 제약이 있음
- 본 기술은 용접 자동 품질검사 시스템 개발을 위해 필요한 학습데이터 구축/관리를 위한 정밀제어 플랫폼 기술과 구축된 학습데이터를 활용하여 용접 품질검사에 사용할 수 있는 딥러닝 모델 학습/관리와 추론 결과의 시각화 기술이 모두 포함되어, 기술 이전 시 관련 시장 국산화 선도 및 기술파급 효과 기대
- 용접 비드 학습데이터 구축/생성/관리 및 추론 결과 시각화를 위한 그래픽 기반 사용자 인터페이스 제공으로 작업자 편의성 제공
- 딥러닝 학습모델(Faster R-CNN)에 기 구축된 용접비드 학습데이터셋의 전이학습을 적용하여 4종 불량 용접(편용접, 오버랩, 기포, 스패터)에 대한 높은 수준의 불량 비드 검출 성능 제공
- 용접 샘플의 전방향 촬영 가능한 정밀제어 플랫폼 구성으로 샘플 전체 용접 비드에 대한 품질검사 가능 (360도 8방향 검사 제공, 샘플 당 총 검사시간 1분 이내)
- 카메라-조명-스테이지 일체형 정밀제어 플랫폼 제공으로 용접 비드 이미지 학습데이터 구축 용이
- 딥러닝 기반 용접비드 자동 검출 및 상태 판별 기술
- 용접 비드 이미지 학습데이터셋 구축 및 관리 기술
- 용접 품질검사 시스템 정밀제어 플랫폼 설계 기술
- 용접 품질검사용 그래픽 기반 사용자 인터페이스 기술
- 용접 품질검사용 딥러닝 학습모델 알고리즘 설계 및 성능 분석서
- 용접 품질검사용 그래픽 기반 사용자 인터페이스 프로그램
- 용접 품질검사용 정밀제어 플랫폼 H/W 3D 설계자료
- 용접 비드 이미지 학습데이터셋 구축 메뉴얼
- 용접 품질검사 최신 기술 동향 자료
- (최초수요) 용접 시스템 개발 업체: 기존 용접 시스템의 실시간 용접품질 모니터링 엔진으로 탑재하여 고성능 용접 시스템 라인업 구축 및 부가가치 제고
- (중간수요) 용접 자동화 업체: 기존 자동 용접 로봇 시스템과 연동하여 용접 품질 판별 자동화 시스템 고도화 및 각종 판넬/부품 용접 라인에 투입하여 사업화 확산
- (최종수요) 자동차 부품 제작 업체: 각종 판넬 및 부품 용접 라인에 투입하여 용접 자동화 시스템 장치로 활용함으로써 용접 결함률을 감소시키고 재작업에 소요되는 비용/시간 절감으로 생산성 및 효율성 증대로 경쟁 우위 선점