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의료용 카테터에 적용…'고정밀 형상 결함검사 시스템' 개발
(대전=연합뉴스) 김준호 기자 = 5분 걸리던 결함검사를 3∼5초로 단축할 수 있는 인공지능(AI) 기반 플랫폼 기술이 개발됐다.
한국생산기술연구원(생기원)은 AI 기술을 활용한 '결함검사 플랫폼 기술'을 바탕으로 의료용 카테터의 복잡한 형상을 자동 검사할 수 있는 시스템을 개발했다고 31일 밝혔다.
AI응용설비연구센터 윤종필 수석연구원은 머신비전을 이용한 기존 결함검사 방식에 AI 기술을 접목, 딥러닝 알고리즘을 통해 불량 유무를 정확하게 측정·판단할 수 있는 결함검사 플랫폼 기술을 개발했다.
이어 바이오메디컬센터 최동윤 수석연구원은 이 성과를 의료용 카테터에 적용해 복잡한 내부구조 때문에 자동화가 어려웠던 카테터 튜브 단면의 형상 결함을 자동 검사할 수 있는 시스템을 구축했다.
의료용 카테터는 약물 주입·혈액 배액 등 치료·진단기기 역할을 하는 튜브로, 체내에 삽입하는 제품 특성상 형상·치수의 품질 관리가 중요하다.
카테터는 다품종 소량생산 품목이면서도 약물·혈액이 이동하는 통로인 내강(Lumen)의 개수·형상도 다양해 검사 자동화가 어려운 분야로 꼽혀 왔다.
연구진이 개발한 시스템을 적용할 경우 육안 검사 시 최대 5분 정도 소요되던 검사 시간이 3∼5초로 단축됐다.
또 해당 시스템에 적용된 AI 딥러닝 알고리즘은 검사 기준이 변경돼도 재학습할 필요가 없고, 재학습 없이도 정상·불량 제품을 평균 95% 정확도로 판단할 수 있다고 연구진은 설명했다.
윤종필 수석연구원은 "재학습에 걸리던 시간과 비용을 크게 줄인 결함검사 플랫폼 기술을 개발하고, 의료용 카테터에 적용해 고정밀 형상 결함검사 시스템을 개발한 것이 핵심"이라며 "최적화 연구를 통해 다양한 제조업 제품의 결함검사에 확대 적용할 계획"이라고 말했다.
kjunho@yna.co.kr
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