산업 이상 탐지와 멀티모달 로봇 제어 연구

Industrial Anomaly Detection and Multimodal Robot Control

연구 내용

정상 데이터에서 가상 이상 특징을 생성하고 시각·음성·공간 정보를 통합하여 제조 결함을 탐지하며, Robot Foundation Model과 조건부 제어로 작업 수행을 자동화하는 연구

제조 자동화에서는 결함 샘플이 부족한 상황에서도 미세한 이상을 검출하고, 검출 결과를 로봇의 실제 작업 명령으로 연결해야 합니다. 연구실은 정상 데이터만으로 학습하는 산업 이상 탐지 문제를 대상으로 gradient-based feature shifting과 counterfactual feature shuffling을 활용하여 특징 공간에서 가상 이상을 생성합니다. Boundary-guided Learning과 Discriminator를 통해 정상·이상 표현의 경계를 형성하고, 픽셀 수준의 이상 위치를 산출합니다. 또한 EfficientAD의 attention mechanism과 Robot Foundation Model 기반 조건부 prompting을 결합하여 검사 결과를 위치 조건형 집기·분류 동작으로 전달합니다. 멀티모달 센서의 특징을 Transformer로 통합하고 적응형 제어기로 가중치를 갱신하는 구조를 통해 동적 제조 환경과 자율주행·드론 플랫폼으로 적용 범위를 확장합니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기 연구는 영상의 시공간 블록, 통계적 특징과 분류기를 이용한 화재 검출 및 영상 결함 제거에 집중되었습니다. 이후 원격탐사와 자율주행 영상에서 초해상도, 객체 검출, 멀티센서 처리 기술을 결합하여 환경 변화와 저해상도 문제에 대응했습니다. 최근에는 정상 데이터 중심의 산업 이상 탐지로 연구가 이동하면서 가상 이상 생성, 경계 학습, 반사실적 특징 조작을 이용한 결함 위치 추정 방법을 구축했습니다. 동시에 음성 인식과 LLM, Robot Foundation Model, 조건부 제어를 연결하여 이상 검출부터 로봇 팔의 조작까지 수행하는 Manufacturing AX 플랫폼으로 기술을 통합하고 있습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

제조라인 실시간 결함 검사
정상 데이터 기반 품질 진단
로봇 팔 자동 선별·이송
멀티모달 3D 객체 검출
실내 물류 드론 자율비행
위험 작업 자동화 플랫폼
음성 기반 로봇 작업 지시
제조 현장 작업자 지원 에이전트
원전 구조건전성 모니터링
산업 설비 예지보전