특수강 표면결함 분류, AI가 맡는다

한동대, 자동화 시스템 개발
현대제철 포항 공장에 도입
세부 표면흠 추적 품질 향상

현대제철 포항공장 봉강생산실 김판근(오른쪽) 상무와 하경태(왼쪽) 부서장이 특수강 생산제품 품질을 확인하고 있다. /현대제철 포항공장 제공

한동대학교가 개발한 ‘AI기반의 특수강 표면결함 자동분류 시스템’이 현대제철 포항공장에 도입됐다.

13일 한동대에 따르면 김영근 기계제어공학부 연구팀과 현대제철 포항공장 봉강생산실은 지역 산학 과제로 특수강 표면결함 분류작업을 자동화하는 AI 기반 프로그램을 개발했다. 이번 프로그램은 성능검증을 마치고 현장적용 단계까지 성공했다.

특수강 품질관리를 위한 표면흠 결함분류 작업은 그동안 고도로 훈련된 현장의 전문가들이 도맡아왔다. 각 결함별 특징을 명확히 정의하기 어렵고 결함간 유사한 형태를 보이는 때도 있어 쉽게 자동화하기가 어렵다는 점이 그 이유였다. 또 생산 현장에서는 결함 정보가 기재된 라벨링데이터 확보에 어려움이 있어 널리 알려진 딥러닝 기법인 지도학습 도입 역시 쉽지 않았다.

과제를 추진한 김 교수팀은 현장의 라벨링 데이터 부족 현상 극복을 위해 공정 시스템 분석을 토대로 한 도메인 기반 알고리즘과 준지도학습 기법을 융합한 결함분류 자동화 기술을 개발했고, 해당 기술은 현장 검증단계에서 합격판정을 받아 2022년 1월부터 본격적으로 생산라인에 도입됐다.

이번에 개발된 프로그램은 한 봉강에서 동시 발생한 다종 결함 종류와 점유율 등 세부적인 결함 정보를 제공해 기존보다 높은 제품 품질추적 정밀성을 기대할 수 있다.

한동대·현대제철 포항공장 산학프로그램을 담당했던 현대제철 김판근 상무는 “문제해결방법에 고정관념을 탈피한 도전적 과제 수행이었다”고 말했다.

이번 연구책임자인 김영근 교수는 “이번 공동연구는 한동대가 지역 산업에 기여를 했다는 점에서 의미가 깊다”며 “앞으로도 지속된 연구를 통해 스마트팩토리 기술이 지역 산업 현장에 확산되기를 희망한다”고 밝혔다.

/이시라기자 [e-mail]