[한국기술뉴스]

울산대학교 IT 융합학부 김종면 교수 연구팀은 데이터 분류 알고리즘을 이용한 설비 결함 검출 장치를 개발했다. 울산대학교 산학협력단을 통해 2019년 2월 8일 특허를 출원(출원번호 제1020190015217호)했다. 특허 명칭은 '설비 결함 검출 장치 및 방법’이다. 현재 특허 등록이 완료돼 산업에서 기술을 활용할 수 있도록 기술이전을 추진할 계획이다. 

[기자]

다양한 산업 분야에서는 생산의 효율성을 높이기 위해 생산 공정을 자동화하고 있습니다. 자동화 설비의 사용 빈도가 높아지면서 이러한 설비 시설의 결함과 고장으로 인한 안전사고를 미리 방지할 필요성이 커지고 있습니다. 최근 기술의 발달로 다양한 설비 검사 기법이 개발되고 있습니다. 특히 다양한 패턴이 반복되는 영상을 분석해 불량을 검출하는 방법이 선호되고 있습니다. 그러나 이러한 방법은 설비로부터 영상을 수집하기 어려울 경우 결함을 측정하기 어렵다는 문제가 있습니다. 또한 설비가 여러 결함을 가지고 있으면 복수의 결함을 검출하는 데 한계가 존재한다는 문제가 있습니다.

울산대학교 연구팀은 설비로부터 발생하는 데이터를 신호화해 설비의 결함을 신속하고 정확하게 검출할 수 있는 방법을 발명했습니다.

설비로부터 영상 데이터를 추출합니다. 만약 영상 데이터가 없이 음향과 진동, 초음파 등의 신호를 기반으로 운영되는 설비라면 신호를 이미지로 변환합니다. 이후 이미지 데이터를 동일한 형상의 다수개의 분할이미지로 분할합니다. 그리고 분할된 이미지를 분할 알고리즘을 이용해 패턴이 유사한 그룹끼리 분류합니다. 결함 검출은 정상 상태 데이터의 분할이미지들의 패턴별 개수와 현재 출력된 패턴별 개수를 비교하며 다른 패턴을 분석하고 설비의 결함을 확인합니다.

개발된 장치는 영상과 이미지 데이터만으로도 결함을 검출할 수 있지만 음향과 초음파 등의 신호만을 출력하는 설비에 적용하여 결함을 검출할 수 있습니다.

분할 이미지들을 패턴별로 분류하는 인공신경망 학습을 통해 패턴 유사도를 사용하여 분류의 정확도를 향상시킬 수 있고 최종적으로는 설비의 결함을 보다 정확하게 검출할 수 있을 것으로 기대됩니다.