생기원, 인공지능으로 마스크 검수·분류 자동화

[아이뉴스24 최상국 기자] 한국생산기술연구원(원장 이낙규)은 인공지능 딥러닝 기술을 이용해 마스크 검수 공정을 자동화할 수 있는 기술을 개발, 마스크 전문제조업체에 이전했다고 밝혔다.

생기원은 마스크 제조업체인 KS커뮤니케이션(대표 한균성)의 기술지원 요청을 받고, 연구소가 보유한 딥러닝 원천기술을 기반으로 약 3주 만에 인공지능 기반의 마스크 검수공정 자동화에 성공해 지난 9월 기술이전을 완료했다.

기존의 마스크 품질 검수 공정은 주로 근로자의 수작업에 의존했기 때문에 생산성이 낮고 정확하지 않은데다 사람 손과 접촉해 오염될 우려도 있었다. 마스크 검수·분류 공정을 자동화함으로써 사람 손이 닿는 횟수를 감소시켜 오염 우려를 줄이고, 생산성을 높일 수 있게 됐다.

회사는 지난 9월 경기도 고양시 소재의 공장에 해당 모듈을 도입해 본격적인 마스크 생산에 돌입했으며 마스크 일일 생산량을 기존보다 30% 증가한 약 40만 장까지 늘릴 수 있게 됐다고 밝혔다.

생기원은 이번 기술은 생기원 로봇응용연구부문 장인훈, 고광은 박사 연구팀이 보유한 ‘딥러닝 기반 영상패턴분류기술’을 기반으로 개발됐다고 설명했다.

이 기술은 스스로 학습 가능한 인공지능 알고리즘이 카메라가 인식한 수많은 영상 데이터를 실시간으로 분석해 특정 패턴을 찾고 비슷한 것끼리 분류해내는 기법이다. 연구팀은 불량 마스크의 주요 특징을 프로그램에 직접 입력하는 대신, 충분한 영상 데이터를 제공함으로써 인공지능이 마스크 위치를 추정하고 이어링 부위에 대한 불량 여부를 자체 판단할 수 있도록 학습시켰다.

인공지능은 단 3일의 기간 동안 불량 판단 학습을 마쳤으며, 이후 연구팀은 기존 마스크 생산라인에 쉽게 적용할 수 있도록 AI 알고리즘을 탑재한 통합 품질검사 모듈을 2주에 걸쳐 최종 제작해냈다. 테스트 결과, 마스크 검수 정확도는 약 99.7%에 달했으며 마스크 위치 탐지 및 불량 분류까지 걸리는 시간이 제품 1개당 최대 1/15초에 불과해 수작업에 비해 속도도 크게 향상됐다.

생기원 장인훈 박사는 “기술이전 기간이 통상 최소 수개월에서 길게는 수년이 소요되는 반면, 인공지능 기술을 방역 마스크 생산에 최초로 적용함으로써 코로나19 방역에 신속하게 대응할 수 있게 됐다”고 말했다.

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