본 기술은 용접 공정 중 자동화된 실시간 품질검사를 위해 용접 비드 이미지 연속 획득 및 딥러닝 학습 모델을 이용한 불량 비드 고속 검출 기능을 갖는 실시간 용접부 자동 품질검사 기술로, 보다 자세하게는 비전 센서를 이용하여 용접 비드 이미지로부터 불량 비드를 검출하고 패턴별 분류하기 위한 딥러닝 모델 학습 및 추론 기술과 비전 센서와 제어 PC 간 동작 제어를 위한 H/W 제어 인터페이스 기술 및 클라이언트에서 수행한 품질검사 결과를 서버로 전송하고 관리하기 위한 소켓통신 기반 품질검사 이력관리 기술이 포함된다.
- 용접 공정에서는 대부분 현장 작업자의 육안 관찰을 통해 용접 생산품에 대한 불량 여부를 1차 전수검사하고 있으며, 품질관리부서에서 출하 전 샘플링 단면(파괴)검사를 통해 품질을 유지하고 있으나, 고객의 품질관리에 대한 객관화된 프로세스 및 품질 데이터 요구, 점점 높아지는 고객의 품질 수준, 불량 발생 시 막대한 처리비용 등 많은 어려움 있음
- 기존 실시간 용접 모니터링 시스템은 기술은 대부분 2차원적 전기신호 (전압, 전류 등)만으로 품질을 판단하므로 판별 정확도에 한계가 있음
- 최근 딥러닝을 이용한 불량 검출 시스템이 다수 출시되었으나, 용접 방법별/소재별 다양한 불량 형상을 학습하기 위해서는 다량의 학습데이터가 필요하며, 업체별/ 기관별 용접 환경이 서로 달라서 용접 분야에서 기술 확산에 많은 제약이 있음
- 본 기술은 비전 기술과 딥러닝 알고리즘을 이용하여 용접 중 혹은 용접 후 실시간으로 불량 비드 검출이 가능한 자동 품질검사 기술로, 본 기술 도입 시 용접 생산품에 대한 전수검사가 가능하고, 검사 시간과 비용을 단축할 수 있어서 용접 공정에서 불량률 감소 및 생산원가 절감을 통해 기업 경쟁력 우위 확보 가능
- 용접 비드에 대한 비전(이미지) 데이터 분석을 통한 실시간 불량 검출 및 추론 결과 시각화, 검사 이력 서버 저장/관리 등 품질관리를 위한 인터페이스 제공으로 작업자 편의성 제공
- 딥러닝 학습모델(EfficientDet)의 전이학습 기반 용접부 이미지 학습데이터셋 적용 용접부 품질검사용 인공지능 학습모델 개발 및 4종 불량 패턴(오버랩, 언더컷, 기포, 스패터) 검출(mAP: 95% 이상)
- 용접 비드 품질검사용 이미징 시스템 설계 기술
- 비전센서부 H/W 제어 인터페이스 기술
- 용접 비드 이미지 학습데이터셋 구축 및 관리 기술
- 딥러닝 알고리즘 적용 용접 비드 자동 불량 검출 및 패턴분류 기술
- 용접 품질검사 이력관리 기술
- 용접 품질검사용 이미징 시스템 H/W 기초설계 자료
- 용접 품질검사 시스템 H/W 제어 인터페이스 설계자료
- 용접부 결함 검출용 인공지능 학습모델 성능 분석서
- 클라이언트-서버 간 통신 프로그램
- 용접 품질검사 프로세스 관련 특허
- 뿌리산업(용접·접합) 관련 스마트 제조 공장의 자동 품질검사 시스템
- 기존 로봇 용접 장치와 결합한 품질검사 일체형 자동 용접 시스템
- 유사 공정(3D프린팅등) 중 실시간 불량 검출용 비전검사 시스템