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일반뉴스 머리카락 절반 굵기의 초미세 불량, 자동인식하는 기술 나왔다

헬로티 조상록기자 | 국내 연구진이 복잡한 형상을 가진 표면의 초미세 불량 요인을 자동으로 인식할 수 있는 기술을 개발하는 데 성공했다. 한국재료연구원(KIMS) 재료인공지능·빅데이터연구실 강성훈 박사 연구팀은 인공지능(AI) 기술을 이용해 사람이 쉽게 분별하기 어려운 제품 표면의 초미세 불량을 정확하게 검출할 수 있는 기술을 개발했다. 제품의 미세 불량은 다양한 형태로 나타나고 이를 눈으로 확인 및 검사하는 데는 많은 시간과 비용 손실이 발생한다. 특히 복잡한 형태의 계층 구조를 가진 부품의 표면은 3차원 형상을 띠고 있어 현미경이나 육안 판별만으로 그 정확성을 얻기에 다소 어려움이 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 3차원 형상을 2차원으로 단순화한 이미지를 통해 제품 표면의 계층 구조를 자동 인식하고, 기준이 되는 이미지로부터 벗어나는 미세 불량을 검출하는 인공지능 기술 개발에 성공했다. 적용된 인공신경망은 불량 요인의 특징을 자동으로 학습한 뒤 불량 검출 및 분류를 수행하게 된다. 특히 머리카락 굵기(50㎛)의 절반 수준인 초미세 불량은 눈으로 정확히 판독하는 게 불가능해 현미경을 이용해 시편 하나 당 수십 장의 사진 촬영을 통해 작업자가 이를

조상록 기자

2021-07-19 18:59

테크노트 AI가 눈으로 찾기 힘든 초미세 불량 찾는다

헬로티 김진희 기자 | 국내 연구진이 복잡한 형상을 가진 표면의 초미세 불량 요인을 자동으로 인식할 수 있는 기술을 개발하는 데 성공했다. 한국재료연구원(KIMS, 원장 이정환) 재료인공지능·빅데이터연구실 강성훈 박사 연구팀은 인공지능(AI) 기술을 이용해 사람이 쉽게 분별하기 어려운 제품 표면의 초미세 불량을 정확하게 검출할 수 있는 기술을 개발했다. 제품의 미세 불량은 다양한 형태로 나타나고 이를 눈으로 확인 및 검사하는 데는 많은 시간과 비용 손실이 발생한다. 특히 복잡한 형태의 계층 구조를 가진 부품의 표면은 3차원 형상을 띠고 있어 현미경이나 육안 판별만으로 그 정확성을 얻기에 다소 어려움이 있었다. 연구팀은 이러한 문제를 해결하고자 3차원 형상을 2차원으로 단순화한 이미지를 통해 제품 표면의 계층 구조를 자동 인식하고, 기준이 되는 이미지로부터 벗어나는 미세 불량을 검출하는 인공지능(AI) 기술 개발에 성공했다. 적용된 인공신경망은 불량 요인의 특징을 자동으로 학습한 뒤 불량 검출 및 분류를 수행하게 된다. 특히 머리카락 굵기(50㎛)의 절반 수준인 초미세 불량은 눈으로 정확히 판독하는 게 불가능해 현미경을 이용해 시편 하나 당 수십 장의 사진 촬

김진희 기자

2021-07-19 12:02