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“인공지능(AI), 이차전지 생산 가속화에 도움 줘”
문근영 기자|mgy0907@kidd.co.kr
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“인공지능(AI), 이차전지 생산 가속화에 도움 줘”

딥러닝으로 불량 판별해 화재 발생 등 막아

기사입력 2022-11-28 14:11:50
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“인공지능(AI), 이차전지 생산 가속화에 도움 줘”

“인공지능(AI), 이차전지 생산 가속화에 도움 줘”
김민수 코그넥스(COGNEX) 전무

[산업일보]
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 ‘딥러닝(Deep Learning)’이 이차전지 생산을 고도화하는 과정에 쓰이고 있다.

28일 ‘배터리 코리아 2022(BATTERY KOREA 2022)’에 참석한 김민수 코그넥스(COGNEX) 전무는 ‘머신비전 AI 기술로 구현하는 배터리 생산 고도화 방안’을 주제로 발표하며, 배터리 생산 과정에서 딥러닝의 쓰임새를 설명했다. 행사는 서울 코엑스(COEX) 그랜드볼룸에서 열렸다.

그는 “공장에서 필요한 스크루(SCREW)의 나사산이 망가졌다는 것을 말로 표현하면 사람은 바로 알아듣는데, 알고리즘에 투입하면 굉장히 난감해진다”며 “이때 사용하는 기술이 딥러닝”이라고 말했다.

나사산이 망가진 스크루 예시를 몇 가지 보여주면, 마치 공장에서 작업자들이 판단하는 것처럼 일정한 논리를 만들어 검사한다는 내용이다. 작업자들은 자기만의 기준으로 판단하거나 동일한 작업자도 아침과 밤에 판단이 달라지는 일관성 결여 문제가 발생할 가능성을 차단하는 것이다.

김 전무는 딥러닝 기술을 적용 가능한 다른 사례도 소개했다. 불량이 비정형적으로 나타나는 코팅, 용접 등의 공정이 대표적이다.

그는 “배터리 셀을 쌓는 과정에서 코팅 부분에 있는 이물질이 다른 금속판을 뚫는 경우, 양극과 음극이 쇼트(Short)가 발생해 화재로 연결될 수 있다”며 “(딥러닝을 통해) 말로 표현하기 어려운 이물질 불량을 발견하는 검사는 굉장히 중요하다”고 부연했다.

이 밖에도 다양한 파라미터(Parameter)를 자동으로 튜닝(Tuning)해 배터리 생산을 가속하는 하이퍼(Hyper) 파라미터 등 딥러닝을 적용한 기술들이 소개됐다.

산업2부 문근영 기자입니다. 인공지능, 로봇, 환경 등 산업 분야의 중요한 정보를 전달하겠습니다.


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