배너 닫기

딥러닝 기반 머신비전으로 용접결함 검출 시스템 개발

모니터링 솔루션의 결함 검출속도와 정확도 향상

등록일 2021년02월22일 17시58분 URL복사 기사스크랩 프린트하기 이메일문의 쪽지신고하기
기사글축소 기사글확대 트위터로 보내기싸이월드 공감 네이버 밴드 공유

 

 

[한국기술뉴스] 세종대학교 컴퓨터공학과 공성곤 교수 연구팀이 딥러닝 기반 머신비전을 활용해 용접 결함을 검출하는 시스템을 개발했다. R-CNN 분류기 방식으로 시제품을 개발해 검출속도와 정확도를 상용화가 가능한 수준으로 높였다. 산업 현장에 적용해 검증을 완료했다. 개발된 기술은 세종대학교 산학협력단을 통해 2018년 12월 3일 특허를 출원(출원번호 제1020180153775호)했다. 특허 명칭은 '용접 결함의 종류 판단 방법 및 이를 수행하는 단말 장치’이다. 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다. 

 

[기자]

용접은 공정의 특성상 외부조건에 의해 결함이 발생할 수 있어 결함을 검사하는 것이 중요합니다. 용접 생산과 결함 검사를 따로 진행하게 되면 재용접에 대한 시간적, 경제적 비용이 발생할 수 있습니다.


세종대학교 연구팀이 용접 현장에서 결함을 즉시 검사하는 검출 시스템을 개발했습니다. 카메라가 용접이 수행된 표면을 촬영합니다. 촬영된 영상을 딥러닝으로 분석해 결함을 검출합니다. R-CNN 분류기 구조는 한 네트워크로 결함 위치 파악과 결함 종류를 동시에 판단할 수 있습니다. 또한 분류기만을 분리해 작업 환경에 맞는 구조를 개발할 수 있습니다. 연구팀이 600개의 테스트 데이터로 실험한 결과 용접 결함 검출능력이 우수한 것을 확인했습니다. 데이터가 누적되면 학습을 통해 정확도를 더욱 향상시킬 수 있습니다.


생산 현장에서 검사와 불량 여부를 실시간으로 판단해 재용접에 드는 시간적, 경제적 비용을 줄일 수 있을 것으로 기대됩니다.

지영광 기자 이기자의 다른뉴스
올려 0 내려 0
유료기사 결제하기 무통장 입금자명 입금예정일자
입금할 금액은 입니다. (입금하실 입금자명 + 입금예정일자를 입력하세요)
관련뉴스 - 관련뉴스가 없습니다.

가장 많이 본 뉴스

특허 기술이전 기술사업 연구성과

포토뉴스 더보기

핫이슈 더보기

현재접속자 (명)